系统启动一个线程的成本是比较高,使用线程池可以很好地提高性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时
线程池在系统启动时即创建大量空闲线程,将一个Runnable、Callable对象—–>传给线程池—–>线程池启动里面的一个线程来执行它们的run()或者call()方法———->当线程执行体执行完成后,线程并不会死亡,而是再次返回线程池成为空闲状态,等待下一个Runnable、Callable对象的run()或者call()方法
Java8改进的线程池 Executors工厂类Java5开始,Java内建支持线程池。Executors工厂类来产生线程池,该工厂类包含如下几个静态工厂方法来创建线程池:
ExecutorService newCachedThreadPool():创建一个具有缓存功能的线程池,系统根据需要创建线程,这些线程将会被缓存在线程池中
ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads):创建一个可重用的、具有nThread个固定的线程的线程池
ExecutorService newSingleThreadExecutor():创建包含一个只有单线程的线程池,相当于调用newFixedThreadPool(1)
ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize):创建具有指定线程数量的线程池,可以在指定延迟后执行线程任务。corePoolSize指池中所保存的线程数,即使线程是空闲的也被保存在线程池内
ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor():创建只有一个线程的线程池,可以指定延迟后执行线程任务
ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism):创建持有足够的线程的线程池来支持给定的并行级别,该方法还会使用多个队列来减少竞争
ExecutorService newWorkStealingPool():该方法可以看做是前一个方法的简本,并行级别不需要用户手工指定,是根据计算机CPU个数自动生成的,如果当前机器有6个CPU,则调用该方法时并行级别被设为6
前三个方法返回一个ExecutorService对象,代表一个线程池,可以执行Runnable对象和Callable对象所代表的线程;中间两个方法返回一个ScheduledExecutorService对象,它是ExecutorService的子类,可以在指定延迟后执行线程任务;最后两个方法生成的work stealing池,相当于后台线程池,如果所有的前台线程都死亡了,work stealig池中的线程也会自动死亡
ExecutorServiceExecutorService代表尽快执行线程的线程池(只要线程中有空闲线程就立即执行线程任务),程序只要将一个Runnable对象或Callable对象(代表线程任务)提交给该线程池,该线程池就会尽快执行该任务
ExecutorService里提供了如下3个方法:
Future> submit(Runnable task):将一个Runnable对象提交给指定的线程池,线程池将在有空闲线程时执行Runnable对象代表的任务。其中Future对象代表Runnable任务的返回值——但是run()方法没有返回值,所以Future对象将在run()方法执行结束后返回null。但可以调用Future的isDone()、isCancelled()方法来获得Runnable对象的执行状态
ScheduledExecutorService代表可在指定延迟后或周期性地执行线程任务的线程池,这提供了如下4个方法:
ScheduledFuture
ScheduledFuture> schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit):指定Command任务将在delay延迟后执行
ScheduledFuture> scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit):指定command任务将在delay延迟后执行,而且以设定频率重复执行。即initialDelay后开始执行,依次在initialDelay + period、initialDelay + 2*period...处重复执行
ScheduledFuture> scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay,long delay,TimeUnit unit):创建并执行一个在给定初始延迟后首次启动的定期操作,随后在每一次执行终止和下一次执行开始之间都存在给定的延迟。如果任务在任一次执行时遇到异常,就会取消后续执行,否则,只能通过程序来显式取消或终止该任务
使用线程池来执行线程任务当用完一个线程池后,应该调用该线程池的shutdown()方法,该方法将启动线程池的关闭序列,调用shutdown()方法后的线程池不再接收新任务,但会将以前所有已提交的任务执行完成。当线程池中的所有任务都执行完成后,池中的所有线程都会死亡;另外也可以调用线程池的shutdownNow()方法来关闭线程池,该方法试图停止所有正在执行的活动任务,暂停处理正在等待的任务,并返回等待的任务列表
使用线程池执行线程任务的步骤如下:
调用Executor类的静态工厂方法创建一个ExecutorService对象,该对象代表一个线程池
创建Runnable或Callable接口实现类的实例,作为线程执行任务
调用ExcutorService的submit方法来提交Runnable或Callable实例
当不想提交任何任务时调用ExcutorService的shutdown()方法来关闭线程池
import java.util.concurrent.*; public class ThreadPoolTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建足够的线程来支持4个CPU并行的线程池 // 创建一个具有固定线程数(6)的线程池 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(6); // 使用Lambda表达式创建Runnable对象 Runnable target = () -> { for (int i = 0; i < 100 ; i++ ) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的i值为:" + i); } }; // 向线程池中提交两个线程 pool.submit(target); pool.submit(target); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }Java8增强的ForkJoinPool
Java7提供了ForkJoinPool支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,是一种特殊的线程池
ForkJoinService提供了如下两个常用的构造器:
ForkJoinPool(int parallelism):创建一个包含parallelism个并行线程的ForkJoinPool
ForkJoinPool():以Runtime.availableProcessors()方法的返回值作为parallelism参数来创建ForkJoinPool
Jav增加通用池功能,由如下两个静态方法提供通用池功能:
ForkJoinPoll commonPool():该方法返回一个通用池,通用池的运行状态不受shutDown()或shutdownNow()方法的影响。但如果程序直接调用System.exit(0);来终止虚拟机,通用池以及通用池中正在执行的任务都会被自动终止
int getCommonPollParallelism():该方法返回通用池的并行级别
创建ForkJoinPool实例可调用ForkJoinPool的submit(ForkJoinTask task)或invoke(ForkJoinTask task)方法来执行指定任务了。其中ForkJoinTask代表一个可以并行、合并的任务
ForkJoinTask是一个抽象类,它有两个抽象子类:RecursiveAction和RecursiveTask。其中RecursiveTask代表有返回值的任务,RecursiveAction代表没有返回值的任务
线程池工具类的类图:
简单打印0~500的数值:
import java.util.concurrent.*; // 继承RecursiveAction来实现"可分解"的任务 class PrintTask extends RecursiveAction { // 每个“小任务”只最多只打印50个数 private static final int THRESHOLD = 50; private int start; private int end; // 打印从start到end的任务 public PrintTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected void compute() { // 当end与start之间的差小于THRESHOLD时,开始打印 if(end - start < THRESHOLD) { for (int i = start ; i < end ; i++ ) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的i值:" + i); } } else { // 如果当end与start之间的差大于THRESHOLD时,即要打印的数超过50个 // 将大任务分解成两个小任务。 int middle = (start + end) / 2; PrintTask left = new PrintTask(start, middle); PrintTask right = new PrintTask(middle, end); // 并行执行两个“小任务” left.fork(); right.fork(); } } } public class ForkJoinPoolTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); // 提交可分解的PrintTask任务 pool.submit(new PrintTask(0 , 500)); pool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }
程序实现了对指定打印任务的分解,分解后的任务分别调用fork()方法开始并行执行。ForkJoinPool启动了4个线程来执行打印任务
对一个长度为100的数值的元素值进行累加:
import java.util.concurrent.*; import java.util.*; // 继承RecursiveTask来实现"可分解"的任务 class CalTask extends RecursiveTask{ // 每个“小任务”只最多只累加20个数 private static final int THRESHOLD = 20; private int arr[]; private int start; private int end; // 累加从start到end的数组元素 public CalTask(int[] arr, int start, int end) { this.arr = arr; this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { int sum = 0; // 当end与start之间的差小于THRESHOLD时,开始进行实际累加 if(end - start < THRESHOLD) { for (int i = start ; i < end ; i++ ) { sum += arr[i]; } return sum; } else { // 如果当end与start之间的差大于THRESHOLD时,即要累加的数超过20个时 // 将大任务分解成两个小任务。 int middle = (start + end) / 2; CalTask left = new CalTask(arr, start, middle); CalTask right = new CalTask(arr, middle, end); // 并行执行两个“小任务” left.fork(); right.fork(); // 把两个“小任务”累加的结果合并起来 return left.join() + right.join(); // ① } } } public class Sum { public static void main(String[] args) throws Exception { int[] arr = new int[100]; Random rand = new Random(); int total = 0; // 初始化100个数字元素 for (int i = 0, len = arr.length; i < len ; i++ ) { int tmp = rand.nextInt(20); // 对数组元素赋值,并将数组元素的值添加到sum总和中。 total += (arr[i] = tmp); } System.out.println(total); // 创建一个通用池 ForkJoinPool pool = ForkJoinPool.commonPool(); // 提交可分解的CalTask任务 Future future = pool.submit(new CalTask(arr, 0, arr.length)); System.out.println(future.get()); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }
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