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Java线程池如何创建

发布时间:2022-03-21 13:35:17 来源:亿速云 阅读:202 作者:iii 栏目:开发技术

本文小编为大家详细介绍“Java线程池如何创建”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Java线程池如何创建”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

线程池的好处

  • 可以实现线程的复用,避免重新创建线程和销毁线程。创建线程和销毁线程对CPU的开销是很大的。

  • 可以限制最大可创建的线程数,可根据自己的机器性能动态调整线程池参数,提高应用性能。

  • 提供定时执行、并发数控制等功能。

  • 统一管理线程。

创建线程池的五种方式

1:缓存线程池(不推荐)

2:固定容量线程池(不推荐)

3:单个线程池(不推荐)

4:定时任务线程池(不推荐)

5:通过ThreadPoolExecutor构造方法创建线程池(阿里巴巴开发手册十分推荐)

前面4种创建线程池的方式都是通过Executors的静态方法来创建。

缓存线程池CachedThreadPool

	ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int finalI = i;
            executorService.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>"+ finalI);
                }
            });
        }

为什么不推荐使用缓存线程池?

源码分析

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue());
    }
 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }

通过上面两个代码片段,我们可以看出CachedThreadPool的maximumPoolSize为Integer的最大值2147483647,相当于可以无限的创建线程,而创建线程是需要内存的,这样就会造成内存溢出,而且一般的机器也没用那么大的内存给它创建这么大量的线程。

固定容量线程池FixedThreadPool

newFixedThreadPool(int num),num就是我们要指定的固定线程数量

	ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);

      for (int i = 0; i < 10; i++) {
          final int finalI = i;
          executorService.execute(new Runnable() {
              public void run() {
                  System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>"+ finalI);
              }
          });
      }

输出:

pool-1-thread-5<thread->run>4
pool-1-thread-4<thread->run>3
pool-1-thread-5<thread->run>5
pool-1-thread-3<thread->run>2
pool-1-thread-3<thread->run>8
pool-1-thread-3<thread->run>9
pool-1-thread-2<thread->run>1
pool-1-thread-1<thread->run>0
pool-1-thread-5<thread->run>7
pool-1-thread-4<thread->run>6

可以看出起到了线程的复用。

为什么FixedThreadPool是固定线程池?

源码分析

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());
    }

通过这个源码可以看出,核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)都为nThreads,因为只有这样,线程池才不会进行扩容,线程数才固定。

单个线程池SingleThreadExecutor

	ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();

      for (int i = 0; i < 10; i++) {
          final int finalI = i;
          executorService.execute(new Runnable() {
              public void run() {
                  System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>"+ finalI);
              }
          });

      }

为什么SingleThreadExecutor只含有一个线程?

源码分析

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue()));
    }

通过这个源码可以看出,核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)都为1,所以它只含有一个线程。

定时任务线程池ScheduledThreadPool

	  int initDelay=10; //初始化延时
      int period=1;//初始化延迟过了之后,每秒的延时

      ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(10);

      scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
          @Override
          public void run() {
              System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>");
          }
      },initDelay,period, TimeUnit.SECONDS);

这段代码的效果是:程序运行之后等10秒,然后输出第一次结果,之后每隔1秒输出一次结果。

为什么不推荐使用ScheduledThreadPool?

源码分析

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
        super(corePoolSize, 2147483647, 10L, TimeUnit.MILLISECONDS, new ScheduledThreadPoolExecutor.DelayedWorkQueue());
    }

可以看出ScheduledThreadPool的最大线程数(maximumPoolSize)为Integer的最大值2147483647,相当于可以无限的创建线程,而创建线程是需要内存的,这样就会造成内存溢出,而且一般的机器也没用那么大的内存给它创建这么大量的线程。

ThreadPoolExecutor创建线程池(十分推荐)

	ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 20,
              2L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(5),
              Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

      for (int i = 0; i < 12; i++) {
          final int finalI = i;
          threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
              public void run() {
                  System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>"+ finalI);
              }
          });
      }
ThreadPoolExecutor的七个参数详解
	public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
        
    }
  • corePoolSize:核心线程数。这些线程一旦被创建不会被销毁,是一直存在的。线程池默认是没有线程的,当有任务到来了,就会通过ThreadFactory去创建线程,并一直存在。

  • maximumPoolSize:最大线程数。非核心线程数=maximumPoolSize-corePoolSize,非核心线程数其实就是可扩容的线程数,可能会被销毁。

  • keepAliveTime:非核心线程的空闲存活时间。当通过扩容生成的非核心线程数在keepAliveTime这个时间后还处于空闲状态,则会销毁这些非核心线程。

  • unit:keepAliveTime的时间单位,例如:秒

  • workQueue:等待区。当来了>corePoolSize的任务时会把任务存放在workQueue这个阻塞队列中,等待其他线程处理。

  • threadFactory:线程工厂。创建线程的一种方式。

  • handler:拒绝策略。当来了>最大线程数+workQueue的容量则会执行拒绝策略

workQueue

ArrayBlockingQueue:有界阻塞队列。队列有大小限制,当容量超过时则会触发扩容或者拒绝策略。

	public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
        this(capacity, false);
    }

LinkedBlockingQueue:无界阻塞队列,队列无大小限制,可能会造成内存溢出。

	 public LinkedBlockingQueue() {
        this(2147483647);
    }
handler

AbortPolicy:直接抛异常

	public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
        public AbortPolicy() {
        }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() + " rejected from " + e.toString());
        }
    }

DiscardPolicy:不作任何操作。默默丢弃任务

	public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
        public DiscardPolicy() {
        }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        }
    }

DiscardOldestPolicy:丢掉存在时间最长的任务

	public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
        public DiscardOldestPolicy() {
        }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                e.getQueue().poll();
                e.execute(r);
            }

        }
    }

CallerRunsPolicy:让提交任务的线程去处理任务

	public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
        public CallerRunsPolicy() {
        }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                r.run();
            }

        }
    }

threadFactory

	ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();

      threadFactory.newThread(new Runnable() {
          @Override
          public void run() {
              System.out.println("threadFactory");
          }
      }).start();
如何触发拒绝策略和线程池扩容?
	ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 20,
              2L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(5),
              Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

      for (int i = 0; i < 26; i++) { //并发数26
          final int finalI = i;
          threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
              public void run() {
                  System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"<thread->run>"+ finalI);
              }
          });
      }
      /**
       * 核心线程数=10,最大线程数=20,故可扩容线程数=20-10
       * BlockingQueue的大小为5,故等待区的大小为5,也就是当并发数<=核心线程数+5不会扩容,并发数大于16才会扩容
       *
       * 触发扩容:并发数>核心线程数+阻塞队列的大小
       * 对于这段代码,如果来了26个并发,10个并发会被核心线程处理,5个会在等待区,剩下11个会因为等待区满了而触发扩容
       * 因为这里最多能够扩容10个,这里却是11个,所以会触发拒绝策略
       */
  • 为什么这段代码会触发拒绝策略

对于这段代码,如果来了26个并发,10个并发会被核心线程处理,5个会在等待区,剩下11个会因为等待区满了而触发扩容,但是又因为因为这里最多能够扩容10个,这里却是11个,所以会触发拒绝策略。

  • 怎么触发扩容

触发扩容:并发数>核心线程数(corePoolSize)+阻塞队列(workQueue)的大小

  • 使用Java纯手写一个线程池

读到这里,这篇“Java线程池如何创建”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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