这篇文章将为大家详细讲解有关ThreadPoolExecutor的CallerRunsPolicy拒绝策略是什么,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
首先介绍一下ThreadPoolExecutor构造方法:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
corePoolSize:核心线程数量,当有新任务在execute()方法提交时,会执行以下判断:
如果运行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理任务,即使线程池中的其他线程是空闲的;
如果线程池中的线程数量大于等于 corePoolSize 且小于 maximumPoolSize,则只有当workQueue满时才创建新的线程去处理任务;
如果设置的corePoolSize 和 maximumPoolSize相同,则创建的线程池的大小是固定的,这时如果有新任务提交,若workQueue未满,则将请求放入workQueue中,等待有空闲的线程去从workQueue中取任务并处理;
如果运行的线程数量大于等于maximumPoolSize,这时如果workQueue已经满了,则通过handler所指定的策略来处理任务
所以,任务提交时,判断的顺序为 corePoolSize –> workQueue –> maximumPoolSize。
maximumPoolSize:最大线程数量
workQueue:等待队列,当任务提交时,如果线程池中的线程数量大于等于corePoolSize的时候,把该任务封装成一个Worker对象放入等待队列;
keepAliveTime:线程池维护线程所允许的空闲时间。当线程池中的线程数量大于corePoolSize的时候,如果这时没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,直到等待的时间超过了keepAliveTime;
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。
handler:它是RejectedExecutionHandler类型的变量,表示线程池的饱和策略。如果阻塞队列满了并且没有空闲的线程,这时如果继续提交任务,就需要采取一种策略处理该任务。线程池提供了4种策略:
AbortPolicy:直接抛出异常,这是默认策略;
CallerRunsPolicy:用调用者所在的线程来执行任务;
DiscardOldestPolicy:丢弃阻塞队列中靠最前的任务,并执行当前任务;
DiscardPolicy:直接丢弃任务;
简单来说,在执行execute()方法时如果状态一直是RUNNING时,的执行过程如下:
如果workerCount < corePoolSize
,则创建并启动一个线程来执行新提交的任务;
如果workerCount >= corePoolSize
,且线程池内的阻塞队列未满,则将任务添加到该阻塞队列中;
如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize
,且线程池内的阻塞队列已满,则创建并启动一个线程来执行新提交的任务;
如果workerCount >= maximumPoolSize
,并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。
测试当拒绝策略是CallerRunsPolicy时,用调用者所在的线程来执行任务,是什么现象。
jdk 1.8
postman模拟并发
mysql5.7
intellj
springboot 2.1.4.RELEASE
本实验代码,在https://github.com/vincentduan/mavenProject 下的threadManagement目录下。
1. 首先配置maven pom.xml文件内容,关键内容如下:
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<version>2.1.4.RELEASE</version>
<scope>import</scope>
<type>pom</type>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.1.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.6</version>
</dependency>
2. 配置数据库连接池:
@SpringBootConfiguration
public class DBConfiguration {
@Autowired
private Environment environment;
@Bean
public DataSource createDataSource() {
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
druidDataSource.setUrl(environment.getProperty("spring.datasource.url"));
druidDataSource.setUsername(environment.getProperty("spring.datasource.username"));
druidDataSource.setPassword(environment.getProperty("spring.datasource.password"));
druidDataSource.setDriverClassName(environment.getProperty("spring.datasource.driver-class-name"));
return druidDataSource;
}
}
3. 配置线程池:
@Configuration
@EnableAsync
@Slf4j
public class ExecutorConfig {
@Autowired
VisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;
@Bean
public Executor asyncServiceExecutor() {
log.info("start asyncServiceExecutor");
ThreadPoolTaskExecutor executor = visiableThreadPoolTaskExecutor;
//配置核心线程数
executor.setCorePoolSize(5);
//配置最大线程数
executor.setMaxPoolSize(5);
//配置队列大小
executor.setQueueCapacity(5);
//配置线程池中的线程的名称前缀
executor.setThreadNamePrefix("async-service-");
// rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
// CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是有调用者所在的线程来执行
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//执行初始化
executor.initialize();
return executor;
}
}
VisiableThreadPoolTaskExecutor类作为一个bean,并且继承了ThreadPoolTaskExecutor;
4. 接下来创建一个service,为了模拟并发,我们将方法执行sleep了30秒。如下:
@Service
@Slf4j
public class UserThreadServiceImpl implements UserThreadService {
@Autowired
UserThreadDao userThreadDao;
@Override
@Async("asyncServiceExecutor")
public void serviceTest(String username) {
log.info("开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());
userThreadDao.add(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "started");
try {
Thread.sleep(30000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("执行完成一个Service, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());
userThreadDao.update(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "ended");
}
@Override
public void update(String username, int threadId, String status) {
userThreadDao.update(username, threadId, status);
}
}
5. 其中的dao很简单,就是往数据库插入数据和更新数据。
6. 创建web Controller:
@RestController
@RequestMapping("/serviceTest")
public class TestController {
@Autowired
UserThreadService userThreadService;
@Autowired
private VisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;
@GetMapping("test/{username}")
public Object test(@PathVariable("username") String username) {
userThreadService.serviceTest(username);
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadPoolExecutor();
jsonObject.put("ThreadNamePrefix", visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadNamePrefix());
jsonObject.put("TaskCount", threadPoolExecutor.getTaskCount());
jsonObject.put("completedTaskCount", threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount());
jsonObject.put("activeCount", threadPoolExecutor.getActiveCount());
jsonObject.put("queueSize", threadPoolExecutor.getQueue().size());
return jsonObject;
}
}
因为CorePoolSize数量是5,MaxPoolSize也是5,因此线程池的大小是固定的。而QueueCapacity数量也是5。因此当请求前5次时,返回响应:
当前线程数达到CorePoolSize时,新来的请求就会进入到workQueue中,如下所示:
而QueueCapacity的数量也是5,因此达到QueueCapacity的最大限制后,同时也达到了MaxPoolSize的最大限制,将会根据拒绝策略来处理该任务,这里的策略是CallerRunsPolicy时,用调用者所在的线程来执行任务,表现为当前页面被阻塞住了,直到当前调用者所在的线程执行完毕。如下所示:
从控制台的输出也能看出CallerRunsPolicy策略执行线程是调用者线程:
2019-08-19 21:06:50.255 INFO 1302 --- [async-service-4] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:51
2019-08-19 21:06:50.271 INFO 1302 --- [async-service-4] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:51, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
2019-08-19 21:06:50.751 INFO 1302 --- [async-service-5] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:52
2019-08-19 21:06:50.771 INFO 1302 --- [async-service-5] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:52, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
2019-08-19 21:06:55.028 INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:24
2019-08-19 21:06:55.036 INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:24, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
其中[nio-8080-exec-1]表示就是调用者的线程。而其他线程都是[async-service-]
关于ThreadPoolExecutor的CallerRunsPolicy拒绝策略是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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