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Java ThreadPoolExecutor 线程池

CollinPeng / 3391人阅读

摘要:是一个中的工具类提供工厂方法来创建不同类型的线程池从上图中也可以看出的创建线程池的方法创建出来的线程池都实现了接口常用方法有以下几个创建固定数目线程的线程池超出的线程会在队列中等待创建一个可缓存线程池如果线程池长度超过处理需要可灵活回收空闲

Executors

Executors 是一个Java中的工具类. 提供工厂方法来创建不同类型的线程池.

从上图中也可以看出, Executors的创建线程池的方法, 创建出来的线程池都实现了 ExecutorService接口. 常用方法有以下几个:

newFixedThreadPool(int Threads): 创建固定数目线程的线程池, 超出的线程会在队列中等待.

newCachedThreadPool(): 创建一个可缓存线程池, 如果线程池长度超过处理需要, 可灵活回收空闲线程(60秒), 若无可回收,则新建线程.

newSingleThreadExecutor(): 创建一个单线程化的线程池, 它只会用唯一的工作线程来执行任务, 保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行. 如果某一个任务执行出错, 将有另一个线程来继续执行.

newScheduledThreadPool(int corePoolSize): 创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池, 多数情况下可用来替代Timer类.

Executors 例子 newCachedThreadPool

线程最大数为 Integer.MAX_VALUE, 当我们往线程池添加了 n 个任务, 这 n 个任务都是一起执行的.

        ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        Thread.currentThread().sleep(1000);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });

        cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        Thread.currentThread().sleep(1000);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });
newFixedThreadPool
        ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        Thread.currentThread().sleep(1000);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });

        cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        Thread.currentThread().sleep(1000);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });
newScheduledThreadPool

三秒执行一次, 只有执行完这一次后, 才会执行.

        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(5);
        scheduledExecutorService.schedule(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        Thread.currentThread().sleep(2000);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }, 3, TimeUnit.SECONDS);
newSingleThreadExecutor

顺序执行各个任务, 第一个任务执行完, 才会执行下一个.

        ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                        Thread.currentThread().sleep(10000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });

        executorService.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (;;) {
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                        Thread.currentThread().sleep(2);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });
Executors存在什么问题

在阿里巴巴Java开发手册中提到,使用Executors创建线程池可能会导致OOM(OutOfMemory ,内存溢出),但是并没有说明为什么,那么接下来我们就来看一下到底为什么不允许使用Executors?

我们先来一个简单的例子,模拟一下使用Executors导致OOM的情况.

/**
 * @author Hollis
 */
public class ExecutorsDemo {
    private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(15);
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            executor.execute(new SubThread());
        }
    }
}

class SubThread implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            //do nothing
        }
    }
}

通过指定JVM参数:-Xmx8m -Xms8m 运行以上代码,会抛出OOM:

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
    at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371)
    at com.hollis.ExecutorsDemo.main(ExecutorsDemo.java:16)

以上代码指出,ExecutorsDemo.java 的第16行,就是代码中的 executor.execute(new SubThread());

Java中的 BlockingQueue 主要有两种实现, 分别是 ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueue.

ArrayBlockingQueue 是一个用数组实现的有界阻塞队列, 必须设置容量.

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
    if (capacity <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.items = new Object[capacity];
    lock = new ReentrantLock(fair);
    notEmpty = lock.newCondition();
    notFull =  lock.newCondition();
}

LinkedBlockingQueue 是一个用链表实现的有界阻塞队列, 容量可以选择进行设置, 不设置的话, 将是一个无边界的阻塞队列, 最大长度为 Integer.MAX_VALUE.

public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

这里的问题就出在如果我们不设置 LinkedBlockingQueue 的容量的话, 其默认容量将会是 Integer.MAX_VALUE.

newFixedThreadPool 中创建 LinkedBlockingQueue 时, 并未指定容量. 此时, LinkedBlockingQueue 就是一个无边界队列, 对于一个无边界队列来说, 是可以不断的向队列中加入任务的, 这种情况下就有可能因为任务过多而导致内存溢出问题.

newCachedThreadPoolnewScheduledThreadPool 这两种方式创建的最大线程数可能是Integer.MAX_VALUE, 而创建这么多线程, 必然就有可能导致OOM.

ThreadPoolExecutor 创建线程池

避免使用 Executors 创建线程池, 主要是避免使用其中的默认实现, 那么我们可以自己直接调用 ThreadPoolExecutor 的构造函数来自己创建线程池. 在创建的同时, 给 BlockQueue 指定容量就可以了.

ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(10, 10,
        60L, TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue(10));

这种情况下, 一旦提交的线程数超过当前可用线程数时, 就会抛出 java.util.concurrent.RejectedExecutionException, 这是因为当前线程池使用的队列是有边界队列, 队列已经满了便无法继续处理新的请求.

除了自己定义 ThreadPoolExecutor 外. 还有其他方法. 如apache和guava等.
四个构造函数
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue workQueue)
             
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory)
             
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue workQueue,
                              RejectedExecutionHandler handler)
             
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

int corePoolSize => 该线程池中核心线程数最大值
线程池新建线程的时候,如果当前线程总数小于corePoolSize, 则新建的是核心线程, 如果超过corePoolSize, 则新建的是非核心线程

核心线程默认情况下会一直存活在线程池中, 即使这个核心线程啥也不干(闲置状态).

如果指定 ThreadPoolExecutor 的 allowCoreThreadTimeOut 这个属性为 true, 那么核心线程如果不干活(闲置状态)的话, 超过一定时间(时长下面参数决定), 就会被销毁掉

很好理解吧, 正常情况下你不干活我也养你, 因为我总有用到你的时候, 但有时候特殊情况(比如我自己都养不起了), 那你不干活我就要把你干掉了

int maximumPoolSize
该线程池中线程总数最大值

线程总数 = 核心线程数 + 非核心线程数.

long keepAliveTime
该线程池中非核心线程闲置超时时长

一个非核心线程, 如果不干活(闲置状态)的时长超过这个参数所设定的时长, 就会被销毁掉

如果设置 allowCoreThreadTimeOut = true, 则会作用于核心线程

TimeUnit unit

keepAliveTime的单位, TimeUnit是一个枚举类型, 其包括:

TimeUnit.DAYS;               //天
TimeUnit.HOURS;             //小时
TimeUnit.MINUTES;           //分钟
TimeUnit.SECONDS;           //秒
TimeUnit.MILLISECONDS;      //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS;      //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS;       //纳秒

BlockingQueue workQueue

一个阻塞队列, 用来存储等待执行的任务. 也就是说现在有10个任务, 核心线程 有四个, 非核心线程有六个, 那么这六个线程会被添加到 workQueue 中, 等待执行.

这个参数的选择也很重要, 会对线程池的运行过程产生重大影响, 一般来说, 这里的阻塞队列有以下几种选择:

SynchronousQueue: 这个队列接收到任务的时候, 会直接提交给线程处理, 而不保留它, 如果所有线程都在工作怎么办? 那就*新建一个线程来处理这个任务!所以为了保证不出现<线程数达到了maximumPoolSize而不能新建线程>的错误, 使用这个类型队列的时候, maximumPoolSize 一般指定成 Integer.MAX_VALUE, 即无限大.

LinkedBlockingQueue: 这个队列接收到任务的时候, 如果当前线程数小于核心线程数, 则核心线程处理任务; 如果当前线程数等于核心线程数, 则进入队列等待. 由于这个队列最大值为 Integer.MAX_VALUE , 即所有超过核心线程数的任务都将被添加到队列中,这也就导致了 maximumPoolSize 的设定失效, 因为总线程数永远不会超过 corePoolSize.

ArrayBlockingQueue: 可以限定队列的长度, 接收到任务的时候, 如果没有达到 corePoolSize 的值, 则核心线程执行任务, 如果达到了, 则入队等候, 如果队列已满, 则新建线程(非核心线程)执行任务, 又如果总线程数到了maximumPoolSize, 并且队列也满了, 则发生错误.

DelayQueue: 队列内元素必须实现 Delayed 接口, 这就意味着你传进去的任务必须先实现Delayed接口. 这个队列接收到任务时, 首先先入队, 只有达到了指定的延时时间, 才会执行任务.

ThreadFactory threadFactory

它是ThreadFactory类型的变量, 用来创建新线程.

默认使用 Executors.defaultThreadFactory() 来创建线程. 使用默认的 ThreadFactory 来创建线程时, 会使新创建的线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级并且是非守护线程, 同时也设置了线程的名称.

RejectedExecutionHandler handler

表示当拒绝处理任务时的策略, 有以下四种取值:

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常(默认).
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:直接丢弃任务, 但是不抛出异常.
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务, 然后重新尝试执行任务(重复此过程)
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:用调用者所在的线程来执行任务.

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