摘要:高并发系列第篇文章。简单的说,在使用了线程池之后,创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程,然后使用,关闭线程变成了将线程归还到线程池。如果调用了线程池的方法,线程池会提前把核心线程都创造好,并启动线程池允许创建的最大线程数。
java高并发系列第18篇文章。
本文主要内容什么是线程池
线程池实现原理
线程池中常见的各种队列
自定义线程创建的工厂
常见的饱和策略
自定义饱和策略
线程池中两种关闭方法有何不同
扩展线程池
合理地配置线程池
线程池中线程数量的配置
什么是线程池大家用jdbc操作过数据库应该知道,操作数据库需要和数据库建立连接,拿到连接之后才能操作数据库,用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的,真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接,为了提升系统性能,后来出现了数据库连接池,系统启动的时候,先创建很多连接放在池子里面,使用的时候,直接从连接池中获取一个,使用完毕之后返回到池子里面,继续给其他需要者使用,这其中就省去创建连接的时间,从而提升了系统整体的性能。
线程池和数据库连接池的原理也差不多,创建线程去处理业务,可能创建线程的时间比处理业务的时间还长一些,如果系统能够提前为我们创建好线程,我们需要的时候直接拿来使用,用完之后不是直接将其关闭,而是将其返回到线程中中,给其他需要这使用,这样直接节省了创建和销毁的时间,提升了系统的性能。
简单的说,在使用了线程池之后,创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程,然后使用,关闭线程变成了将线程归还到线程池。
线程池实现原理当向线程池提交一个任务之后,线程池的处理流程如下:
判断是否达到核心线程数,若未达到,则直接创建新的线程处理当前传入的任务,否则进入下个流程
线程池中的工作队列是否已满,若未满,则将任务丢入工作队列中先存着等待处理,否则进入下个流程
是否达到最大线程数,若未达到,则创建新的线程处理当前传入的任务,否则交给线程池中的饱和策略进行处理。
流程如下图:
举个例子,加深理解:
咱们作为开发者,上面都有开发主管,主管下面带领几个小弟干活,CTO给主管授权说,你可以招聘5个小弟干活,新来任务,如果小弟还不到吴哥,立即去招聘一个来干这个新来的任务,当5个小弟都招来了,再来任务之后,将任务记录到一个表格中,表格中最多记录100个,小弟们会主动去表格中获取任务执行,如果5个小弟都在干活,并且表格中也记录满了,那你可以将小弟扩充到20个,如果20个小弟都在干活,并且存放任务的表也满了,产品经理再来任务后,是直接拒绝,还是让产品自己干,这个由你自己决定,小弟们都尽心尽力在干活,任务都被处理完了,突然公司业绩下滑,几个员工没事干,打酱油,为了节约成本,CTO主管把小弟控制到5人,其他15个人直接被干掉了。所以作为小弟们,别让自己闲着,多干活。
原理:先找几个人干活,大家都忙于干活,任务太多可以排期,排期的任务太多了,再招一些人来干活,最后干活的和排期都达到上层领导要求的上限了,那需要采取一些其他策略进行处理了。对于长时间不干活的人,考虑将其开掉,节约资源和成本。
java中的线程池jdk中提供了线程池的具体实现,实现类是:java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,主要构造方法:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueueworkQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize:核心线程大小,当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程,等到工作的线程数大于核心线程数时就不会在创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前把核心线程都创造好,并启动
maximumPoolSize:线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且以创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。如果我们使用了无界队列,那么所有的任务会加入队列,这个参数就没有什么效果了
keepAliveTime:线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。如果没有任务处理了,有些线程会空闲,空闲的时间超过了这个值,会被回收掉。如果任务很多,并且每个任务的执行时间比较短,避免线程重复创建和回收,可以调大这个时间,提高线程的利用率
unit:keepAliveTIme的时间单位,可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微妙、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit,这个枚举也经常使用,有兴趣的可以看一下其源码
workQueue:工作队列,用于缓存待处理任务的阻塞队列,常见的有4种,本文后面有介绍
threadFactory:线程池中创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字
handler:饱和策略,当线程池无法处理新来的任务了,那么需要提供一种策略处理提交的新任务,默认有4种策略,文章后面会提到
调用线程池的execute方法处理任务,执行execute方法的过程:
判断线程池中运行的线程数是否小于corepoolsize,是:则创建新的线程来处理任务,否:执行下一步
试图将任务添加到workQueue指定的队列中,如果无法添加到队列,进入下一步
判断线程池中运行的线程数是否小于maximumPoolSize,是:则新增线程处理当前传入的任务,否:将任务传递给handler对象rejectedExecution方法处理
线程池的使用步骤:
调用构造方法创建线程池
调用线程池的方法处理任务
关闭线程池
线程池使用的简单示例上一个简单的示例,如下:
package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo1 { static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 10, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(10), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { int j = i; String taskName = "任务" + j; executor.execute(() -> { //模拟任务内部处理耗时 try { TimeUnit.SECONDS.sleep(j); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName + "处理完毕"); }); } //关闭线程池 executor.shutdown(); } }
输出:
pool-1-thread-1任务0处理完毕 pool-1-thread-2任务1处理完毕 pool-1-thread-3任务2处理完毕 pool-1-thread-1任务3处理完毕 pool-1-thread-2任务4处理完毕 pool-1-thread-3任务5处理完毕 pool-1-thread-1任务6处理完毕 pool-1-thread-2任务7处理完毕 pool-1-thread-3任务8处理完毕 pool-1-thread-1任务9处理完毕线程池中常见5种工作队列
任务太多的时候,工作队列用于暂时缓存待处理的任务,jdk中常见的5种阻塞队列:
ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按照先进先出原则对元素进行排序
LinkedBlockingQueue:是一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按照先进先出排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool使用了这个队列。
SynchronousQueue :一个不存储元素的阻塞队列,每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处理阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用这个队列
PriorityBlockingQueue:优先级队列,进入队列的元素按照优先级会进行排序
前2种队列相关示例就不说了,主要说一下后面2种队列的使用示例。
SynchronousQueue队列的线程池package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.*; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo2 { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 0; i < 50; i++) { int j = i; String taskName = "任务" + j; executor.execute(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName); //模拟任务内部处理耗时 try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } executor.shutdown(); } }
pool-1-thread-1处理任务0 pool-1-thread-2处理任务1 pool-1-thread-3处理任务2 pool-1-thread-6处理任务5 pool-1-thread-7处理任务6 pool-1-thread-4处理任务3 pool-1-thread-5处理任务4 pool-1-thread-8处理任务7 pool-1-thread-9处理任务8 pool-1-thread-10处理任务9 pool-1-thread-11处理任务10 pool-1-thread-12处理任务11 pool-1-thread-13处理任务12 pool-1-thread-14处理任务13 pool-1-thread-15处理任务14 pool-1-thread-16处理任务15 pool-1-thread-17处理任务16 pool-1-thread-18处理任务17 pool-1-thread-19处理任务18 pool-1-thread-20处理任务19 pool-1-thread-21处理任务20 pool-1-thread-25处理任务24 pool-1-thread-24处理任务23 pool-1-thread-23处理任务22 pool-1-thread-22处理任务21 pool-1-thread-26处理任务25 pool-1-thread-27处理任务26 pool-1-thread-28处理任务27 pool-1-thread-30处理任务29 pool-1-thread-29处理任务28 pool-1-thread-31处理任务30 pool-1-thread-32处理任务31 pool-1-thread-33处理任务32 pool-1-thread-38处理任务37 pool-1-thread-35处理任务34 pool-1-thread-36处理任务35 pool-1-thread-41处理任务40 pool-1-thread-34处理任务33 pool-1-thread-39处理任务38 pool-1-thread-40处理任务39 pool-1-thread-37处理任务36 pool-1-thread-42处理任务41 pool-1-thread-43处理任务42 pool-1-thread-45处理任务44 pool-1-thread-46处理任务45 pool-1-thread-44处理任务43 pool-1-thread-47处理任务46 pool-1-thread-50处理任务49 pool-1-thread-48处理任务47 pool-1-thread-49处理任务48
代码中使用Executors.newCachedThreadPool()创建线程池,看一下的源码:
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue()); }
从输出中可以看出,系统创建了50个线程处理任务,代码中使用了SynchronousQueue同步队列,这种队列比较特殊,放入元素必须要有另外一个线程去获取这个元素,否则放入元素会失败或者一直阻塞在那里直到有线程取走,示例中任务处理休眠了指定的时间,导致已创建的工作线程都忙于处理任务,所以新来任务之后,将任务丢入同步队列会失败,丢入队列失败之后,会尝试新建线程处理任务。使用上面的方式创建线程池需要注意,如果需要处理的任务比较耗时,会导致新来的任务都会创建新的线程进行处理,可能会导致创建非常多的线程,最终耗尽系统资源,触发OOM。
PriorityBlockingQueue优先级队列的线程池package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.*; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo3 { static class Task implements Runnable, Comparable{ private int i; private String name; public Task(int i, String name) { this.i = i; this.name = name; } @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name); } @Override public int compareTo(Task o) { return Integer.compare(o.i, this.i); } } public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new PriorityBlockingQueue()); for (int i = 0; i < 10; i++) { String taskName = "任务" + i; executor.execute(new Task(i, taskName)); } for (int i = 100; i >= 90; i--) { String taskName = "任务" + i; executor.execute(new Task(i, taskName)); } executor.shutdown(); } }
输出:
pool-1-thread-1处理任务0 pool-1-thread-1处理任务100 pool-1-thread-1处理任务99 pool-1-thread-1处理任务98 pool-1-thread-1处理任务97 pool-1-thread-1处理任务96 pool-1-thread-1处理任务95 pool-1-thread-1处理任务94 pool-1-thread-1处理任务93 pool-1-thread-1处理任务92 pool-1-thread-1处理任务91 pool-1-thread-1处理任务90 pool-1-thread-1处理任务9 pool-1-thread-1处理任务8 pool-1-thread-1处理任务7 pool-1-thread-1处理任务6 pool-1-thread-1处理任务5 pool-1-thread-1处理任务4 pool-1-thread-1处理任务3 pool-1-thread-1处理任务2 pool-1-thread-1处理任务1
输出中,除了第一个任务,其他任务按照优先级高低按顺序处理。原因在于:创建线程池的时候使用了优先级队列,进入队列中的任务会进行排序,任务的先后顺序由Task中的i变量决定。向PriorityBlockingQueue加入元素的时候,内部会调用代码中Task的compareTo方法决定元素的先后顺序。
自定义创建线程的工厂给线程池中线程起一个有意义的名字,在系统出现问题的时候,通过线程堆栈信息可以更容易发现系统中问题所在。自定义创建工厂需要实现java.util.concurrent.ThreadFactory接口中的Thread newThread(Runnable r)方法,参数为传入的任务,需要返回一个工作线程。
示例代码:
package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo4 { static AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(1); public static void main(String[] args) { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(10), r -> { Thread thread = new Thread(r); thread.setName("自定义线程-" + threadNum.getAndIncrement()); return thread; }); for (int i = 0; i < 5; i++) { String taskName = "任务-" + i; executor.execute(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName); }); } executor.shutdown(); } }
输出:
自定义线程-1处理任务-0 自定义线程-3处理任务-2 自定义线程-2处理任务-1 自定义线程-4处理任务-3 自定义线程-5处理任务-4
代码中在任务中输出了当前线程的名称,可以看到是我们自定义的名称。
通过jstack查看线程的堆栈信息,也可以看到我们自定义的名称,我们可以将代码中executor.shutdown();先给注释掉让程序先不退出,然后通过jstack查看,如下:
4种常见饱和策略当线程池中队列已满,并且线程池已达到最大线程数,线程池会将任务传递给饱和策略进行处理。这些策略都实现了RejectedExecutionHandler接口。接口中有个方法:
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor)
参数说明:r:需要执行的任务
executor:当前线程池对象
JDK中提供了4种常见的饱和策略:
AbortPolicy:直接抛出异常
CallerRunsPolicy:在当前调用者的线程中运行任务,即随丢来的任务,由他自己去处理
DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最老的一个任务,即丢弃队列头部的一个任务,然后执行当前传入的任务
DiscardPolicy:不处理,直接丢弃掉,方法内部为空
自定义饱和策略需要实现RejectedExecutionHandler接口。任务无法处理的时候,我们想记录一下日志,我们需要自定义一个饱和策略,示例代码:
package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo5 { static class Task implements Runnable { String name; public Task(String name) { this.name = name; } @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(5); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public String toString() { return "Task{" + "name="" + name + """ + "}"; } } public static void main(String[] args) { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(1), Executors.defaultThreadFactory(), (r, executors) -> { //自定义饱和策略 //记录一下无法处理的任务 System.out.println("无法处理的任务:" + r.toString()); }); for (int i = 0; i < 5; i++) { executor.execute(new Task("任务-" + i)); } executor.shutdown(); } }
输出:
无法处理的任务:Task{name="任务-2"} 无法处理的任务:Task{name="任务-3"} pool-1-thread-1处理任务-0 无法处理的任务:Task{name="任务-4"} pool-1-thread-1处理任务-1
输出结果中可以看到有3个任务进入了饱和策略中,记录了任务的日志,对于无法处理多任务,我们最好能够记录一下,让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略,说明线程池的配置可能不是太合理,或者机器的性能有限,需要做一些优化调整。
线程池中的2个关闭方法线程池提供了2个关闭方法:shutdown和shutdownNow,当调用者两个方法之后,线程池会遍历内部的工作线程,然后调用每个工作线程的interrrupt方法给线程发送中断信号,内部如果无法响应中断信号的可能永远无法终止,所以如果内部有无线循环的,最好在循环内部检测一下线程的中断信号,合理的退出。调用者两个方法中任意一个,线程池的isShutdown方法就会返回true,当所有的任务线程都关闭之后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。
调用shutdown方法之后,线程池将不再接口新任务,内部会将所有已提交的任务处理完毕,处理完毕之后,工作线程自动退出。
而调用shutdownNow方法后,线程池会将还未处理的(在队里等待处理的任务)任务移除,将正在处理中的处理完毕之后,工作线程自动退出。
至于调用哪个方法来关闭线程,应该由提交到线程池的任务特性决定,多数情况下调用shutdown方法来关闭线程池,如果任务不一定要执行完,则可以调用shutdownNow方法。
扩展线程池虽然jdk提供了ThreadPoolExecutor这个高性能线程池,但是如果我们自己想在这个线程池上面做一些扩展,比如,监控每个任务执行的开始时间,结束时间,或者一些其他自定义的功能,我们应该怎么办?
这个jdk已经帮我们想到了,ThreadPoolExecutor内部提供了几个方法beforeExecute、afterExecute、terminated,可以由开发人员自己去这些方法。看一下线程池内部的源码:
try { beforeExecute(wt, task);//任务执行之前调用的方法 Throwable thrown = null; try { task.run(); } catch (RuntimeException x) { thrown = x; throw x; } catch (Error x) { thrown = x; throw x; } catch (Throwable x) { thrown = x; throw new Error(x); } finally { afterExecute(task, thrown);//任务执行完毕之后调用的方法 } } finally { task = null; w.completedTasks++; w.unlock(); }
beforeExecute:任务执行之前调用的方法,有2个参数,第1个参数是执行任务的线程,第2个参数是任务
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
afterExecute:任务执行完成之后调用的方法,2个参数,第1个参数表示任务,第2个参数表示任务执行时的异常信息,如果无异常,第二个参数为null
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
terminated:线程池最终关闭之后调用的方法。所有的工作线程都退出了,最终线程池会退出,退出时调用该方法
示例代码:
package com.itsoku.chat16; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 跟着阿里p7学并发,微信公众号:javacode2018 */ public class Demo6 { static class Task implements Runnable { String name; public Task(String name) { this.name = name; } @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public String toString() { return "Task{" + "name="" + name + """ + "}"; } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(1), Executors.defaultThreadFactory(), (r, executors) -> { //自定义饱和策略 //记录一下无法处理的任务 System.out.println("无法处理的任务:" + r.toString()); }) { @Override protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString()); } @Override protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + ",执行完毕!"); } @Override protected void terminated() { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",关闭线程池!"); } }; for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(new Task("任务-" + i)); } TimeUnit.SECONDS.sleep(1); executor.shutdown(); } }
输出:
1564324574847,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name="任务-0"} 1564324574850,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name="任务-2"} pool-1-thread-3处理任务-2 1564324574849,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name="任务-1"} pool-1-thread-2处理任务-1 1564324574848,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name="任务-4"} pool-1-thread-5处理任务-4 1564324574848,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name="任务-3"} pool-1-thread-4处理任务-3 1564324574850,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name="任务-6"} pool-1-thread-7处理任务-6 1564324574850,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name="任务-5"} 1564324574851,pool-1-thread-8,开始执行任务:Task{name="任务-7"} pool-1-thread-8处理任务-7 pool-1-thread-1处理任务-0 pool-1-thread-6处理任务-5 1564324574851,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name="任务-9"} pool-1-thread-10处理任务-9 1564324574852,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name="任务-8"} pool-1-thread-9处理任务-8 1564324576851,pool-1-thread-2,任务:Task{name="任务-1"},执行完毕! 1564324576851,pool-1-thread-3,任务:Task{name="任务-2"},执行完毕! 1564324576852,pool-1-thread-1,任务:Task{name="任务-0"},执行完毕! 1564324576852,pool-1-thread-4,任务:Task{name="任务-3"},执行完毕! 1564324576852,pool-1-thread-8,任务:Task{name="任务-7"},执行完毕! 1564324576852,pool-1-thread-7,任务:Task{name="任务-6"},执行完毕! 1564324576852,pool-1-thread-5,任务:Task{name="任务-4"},执行完毕! 1564324576853,pool-1-thread-6,任务:Task{name="任务-5"},执行完毕! 1564324576853,pool-1-thread-10,任务:Task{name="任务-9"},执行完毕! 1564324576853,pool-1-thread-9,任务:Task{name="任务-8"},执行完毕! 1564324576853,pool-1-thread-9,关闭线程池!
从输出结果中可以看到,每个需要执行的任务打印了3行日志,执行前由线程池的beforeExecute打印,执行时会调用任务的run方法,任务执行完毕之后,会调用线程池的afterExecute方法,从每个任务的首尾2条日志中可以看到每个任务耗时2秒左右。线程池最终关闭之后调用了terminated方法。
合理地配置线程池要想合理的配置线程池,需要先分析任务的特性,可以冲一下几个角度分析:
任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务
任务的优先级:高、中、低
任务的执行时间:长、中、短
任务的依赖性:是否依赖其他的系统资源,如数据库连接。
性质不同任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应该尽可能小的线程,如配置cpu数量+1个线程的线程池。由于IO密集型任务并不是一直在执行任务,不能让cpu闲着,则应配置尽可能多的线程,如:cup数量*2。混合型的任务,如果可以拆分,将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这2个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取cpu数量。优先级不同任务可以对线程池采用优先级队列来处理,让优先级高的先执行。
使用队列的时候建议使用有界队列,有界队列增加了系统的稳定性,如果采用无解队列,任务太多的时候可能导致系统OOM,直接让系统宕机。
线程池中线程数量的配置线程池汇总线程大小对系统的性能有一定的影响,我们的目标是希望系统能够发挥最好的性能,过多或者过小的线程数量无法有消息的使用机器的性能。咋Java Concurrency inPractice书中给出了估算线程池大小的公式:
Ncpu = CUP的数量 Ucpu = 目标CPU的使用率,0<=Ucpu<=1 W/C = 等待时间与计算时间的比例 为保存处理器达到期望的使用率,最有的线程池的大小等于: Nthreads = Ncpu × Ucpu × (1+W/C)一些使用建议
在《阿里巴巴java开发手册》中指出了线程资源必须通过线程池提供,不允许在应用中自行显示的创建线程,这样一方面是线程的创建更加规范,可以合理控制开辟线程的数量;另一方面线程的细节管理交给线程池处理,优化了资源的开销。而线程池不允许使用Executors去创建,而要通过ThreadPoolExecutor方式,这一方面是由于jdk中Executor框架虽然提供了如newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool()等创建线程池的方法,但都有其局限性,不够灵活;另外由于前面几种方法内部也是通过ThreadPoolExecutor方式实现,使用ThreadPoolExecutor有助于大家明确线程池的运行规则,创建符合自己的业务场景需要的线程池,避免资源耗尽的风险。
ThreadPoolTaskExecutor 其他知识点汇总(待补充)线程池中的所有线程超过了空闲时间都会被销毁么?
如果allowCoreThreadTimeOut为true,超过了空闲时间的所有线程都会被回收,不过这个值默认是false,系统会保留核心线程,其他的会被回收
空闲线程是如何被销毁的?
所有运行的工作线程会尝试从队列中获取任务去执行,超过一定时间(keepAliveTime)还没有拿到任务,自己主动退出
核心线程在线程池创建的时候会初始化好么?
默认情况下,核心线程不会进行初始化,在刚开始调用线程池执行任务的时候,传入一个任务会创建一个线程,直到达到核心线程数。不过可以在创建线程池之后,调用其prestartAllCoreThreads提前将核心线程创建好。
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摘要:作为面试官,我是如何甄别应聘者的包装程度语言和等其他语言的对比分析和主从复制的原理详解和持久化的原理是什么面试中经常被问到的持久化与恢复实现故障恢复自动化详解哨兵技术查漏补缺最易错过的技术要点大扫盲意外宕机不难解决,但你真的懂数据恢复吗每秒 作为面试官,我是如何甄别应聘者的包装程度Go语言和Java、python等其他语言的对比分析 Redis和MySQL Redis:主从复制的原理详...
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