一简介
线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的。在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观。Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用。为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助。
二:线程池
线程池的作用:
线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。为什么要用线程池:
1.减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。
2.可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。
Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。
比较重要的几个类:
ExecutorService | 真正的线程池接口。 |
ScheduledExecutorService | 能和Timer/TimerTask类似,解决那些需要任务重复执行的问题。 |
ThreadPoolExecutor | ExecutorService的默认实现。 |
ScheduledThreadPoolExecutor | 继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现,周期性任务调度的类实现。 |
要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在Executors类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。
1. newSingleThreadExecutor
创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作,也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束,那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
2.newFixedThreadPool
创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程,直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变,如果某个线程因为执行异常而结束,那么线程池会补充一个新线程。
3. newCachedThreadPool
创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,
那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制,线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。
4.newScheduledThreadPool
创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
三:ThreadPoolExecutor详解
ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
.
corePoolSize - 池中所保存的线程数,包括空闲线程。
maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。
keepAliveTime - 当线程数大于核心时,此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
unit - keepAliveTime 参数的时间单位。
workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。
在JDK帮助文档中,有如此一段话:
“强烈建议程序员使用较为方便的Executors
工厂方法Executors.newCachedThreadPool()
(×××线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)
(固定大小线程池)Executors.newSingleThreadExecutor()
(单个后台线程)
它们均为大多数使用场景预定义了设置。”
下面介绍一下几个类的源码:
ExecutorService newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。
可以看到,corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的(如果使用×××queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的),最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue,该queue有一个特点,他是×××的。
1.public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { 2. return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 3. 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 4. new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); 5. } |
ExecutorService newSingleThreadExecutor():单线程
1.public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { 2. return new FinalizableDelegatedExecutorService 3. (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 4. 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 5. new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); 6. } |
ExecutorService newCachedThreadPool():×××线程池,可以进行自动线程回收
这个实现就有意思了。首先是×××的线程池,所以我们可以发现maximumPoolSize为big。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生,简单说:该QUEUE中,每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作。
1.public static ExecutorService newCachedThreadPool() { 2. return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 3. 60L, TimeUnit.SECONDS, 4. new SynchronousQueue<Runnable>());
|
下面说说<> workQueue这个入参。在JDK中,其实已经说得很清楚了,一共有三种类型的queue。
所有BlockingQueue都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互:
如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队。(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存放,添加到queue中,而是直接抄家伙(thread)开始运行)
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor始终首选将请求加入队列,而不添加新的线程。
如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。
queue的三种通用策略
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求××× maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许×××线程具有增长的可能性。
×××队列。使用×××队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用×××队列;例如,在 Web页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许×××线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU使用率、操作系统资源和上下文切换开销,但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。
RejectedExecutionHandler
RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略,因为源码非常简单,这里直接贴出来。
CallerRunsPolicy:线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制,能够减缓新任务的提交速度。
AbortPolicy:直接抛出异常,丢弃任务。
DiscardPolicy:和AbortPolicy几乎一样,也是丢弃任务,只不过他不抛出异常。
DiscardOldestPolicy:如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程)
总结:
keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是×××的,那么永远不会触发maximumPoolSize,自然keepAliveTime也就没有了意义。
反之,如果核心数较小,有界BlockingQueue数值又较小,同时keepAliveTime又设的很小,如果任务频繁,那么系统就会频繁的申请回收线程。
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别: 1. 队列中的锁的实现不同 ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁; LinkedBlockingQueue中的锁是分离的,即生产用的是putLock,消费是takeLock 2. 在生产或消费时操作不同 ArrayBlockingQueue基于数组,在生产和消费的时候,是直接将枚举对象插入或移除的,不会产生或销毁任何额外的对象实例; LinkedBlockingQueue基于链表,在生产和消费的时候,需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除,会生成一个额外的Node对象,这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于GC的影响还是存在一定的区别。 3. 队列大小初始化方式不同 ArrayBlockingQueue是有界的,必须指定队列的大小; LinkedBlockingQueue是×××的,可以不指定队列的大小,但是默认是Integer.MAX_VALUE。当然也可以指定队列大小,从而成为有界的。 注意: 在使用LinkedBlockingQueue时,若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候,有可能会内存溢出 在使用ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue分别对1000000个简单字符做入队操作时, LinkedBlockingQueue的消耗是ArrayBlockingQueue消耗的10倍左右, 即LinkedBlockingQueue消耗在1500毫秒左右,而ArrayBlockingQueue只需150毫秒左右。 按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做,也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其在性能上完全占不到任何便宜。 |