Java☞线程池
java.util.concurrent.Executors类
java.util.concurrent.Executor接口
二者很相似,但是创建线程池的话都是通过实现接口的方式,多线程技术主要解决处理器单元内多个线程执行的问题,它可以显著减少处理器单元的闲置时间,增加处理器单元的吞吐能力。
假设一个服务器完成一项任务所需时间为:T1创建线程时间,T2在线程中执行任务时间,T3销毁线程时间。
如果:T1 + T3 远大于T2, 则应该采用线程池,用于提高服务器性能。
一个线程池包括以下四个基本组成部分:
- 线程池 管理器(ThreadPoll):用于创建并管理线程池,包括创建线程池,销毁线程池,添加任务;
- 工作线程(PoolWorker):线程池中的线程,在没有任务时处于等待状态,可以循环的执行任务;
- 任务接口(Task):每个任务必须实现的接口,以提供线程调度任务的执行,它主要规定了任务的入口,任务执行完后的收尾工作,任务的执行状态等;
- 任务队列(taskQueue):用于存放没有处理的任务,提供一种缓冲机制。
线程池技术正是关注如何缩短或调整T1、T3时间的技术,从而提高服务器程序性能。
常见线程池
- newSingleThreadExecutor
单个线程的线程池,即线程池中每次只有一个线程工作,单线程串行执行任务 - newFixedThreadExecutor(n)
固定数量的线程池,每提交一个任务就是一个线程,直到达到线程池的最大数量,然后后面进入等待队列直到前面的任务完成才继续执行 -
newCacheThreadExecutor(推荐使用)[无界线程池,可以进行自动线程回收]
可缓存线程池,当线程池大小超过了处理任务所需的线程,那么就会回收部分空闲(一般是60秒无执行)的线程,当有任务来时,又智能的添加新线程来执行。 - newScheduleThreadExecutor
大小无限制的线程池,支持定时和周期性的执行线程
为什么使用线程池?
创建线程和销毁线程的花销是比较大的,这些时间有可能比处理业务的时间还要长。这样频繁的创建线程和销毁线程,再加上业务工作线程,消耗系统资源的时间,可能导致系统资源不足。
线程池作用(优点)
线程池的作用就是限制系统中执行线程的数量,根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。
1、提高效率 创建好一定数量的线程放在池中,等需要使用的时候就从池中拿一个,这要比需要的时候创建一个线程对象要快的多。(减少了创建和销毁线程的次数)
2、方便管理 可以编写线程池管理代码对池中的线程同一进行管理,比如说启动时有该程序创建100个线程,每当有请求的时候,就分配一个线程去工作,如果刚好并发有101个请求,那多出的这一个请求可以排队等候,避免因无休止的创建线程导致系统崩溃。
几个常用来接收线程池对象的类或者接口
ExecutorService 是真正的线程池接口,创建的一般线程池对象我们一般就用它接收。
public interface ExecutorService extends Executor {}
ScheduledExecutorService 接口继承了ExecutorService接口,它用来解决那些需要任务重复执行的问题。
public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {}
类ThreadPoolExecutor是ExecutorService接口的默认实现类。
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {}
类ScheduledThreadPoolExecutor继承了ThreadPoolExecutor类,并实现了ScheduledExecutorService接口,因此该类能执行 一些周期性调度的方法。
public class ScheduledThreadPoolExecutor
extends ThreadPoolExecutor
implements ScheduledExecutorService {}
常见线程池的创建方法源码如下
package cn.ihep.threadPool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.junit.Test;
/**
* 常见线程池创建
*
* @author xiaoming
*
*/
public class ThreadPoolTest {
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
}
}
@Test
public void singleThreadExcutor() {
// 创建单线程池
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
MyThread t1 = new MyThread();
MyThread t2 = new MyThread();
MyThread t3 = new MyThread();
MyThread t4 = new MyThread();
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
--------------
输出:
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
---------------
@Test
public void fixedThreadExecutor() {
int capacity = 10;
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(capacity);
MyThread t1 = new MyThread();
MyThread t2 = new MyThread();
MyThread t3 = new MyThread();
MyThread t4 = new MyThread();
// 将线程放入线程池执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
-------------------
输出结果:
pool-1-thread-1
pool-1-thread-3
pool-1-thread-4
pool-1-thread-2
-------------------
@Test
public void cacheThreadExecutor() {
ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
MyThread t1 = new MyThread();
MyThread t2 = new MyThread();
MyThread t3 = new MyThread();
MyThread t4 = new MyThread();
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
--------------------
输出结果:
pool-1-thread-1
pool-1-thread-3
pool-1-thread-4
pool-1-thread-2
--------------------
//newScheduledThreadPool线程池的实现
public static void main(String[] args) {
int corePoolSize = 10;
ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(corePoolSize);
pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 打印系统时间
System.out.println("*****************");
}
}, 1000, 1000 * 5, TimeUnit.MILLISECONDS);
pool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(System.nanoTime());
}
}, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
---------------------------
输出结果:
*****************
302010811506149
302012811595099
302014811621613
*****************
302016811745346
302018811897303
*****************
302020810967599
... ...
---------------------------
}
线程池有哪几种工作队列
- ArrayBlockingQueue
是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按FIFO原则对元素进行排序。 - LinkedBlockingQueue
一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFiexedThreadPool()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一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCacheThreadPool使用了这个队列 - PriorityBlockingQueue
一个具有优先级的无限阻塞队列
怎么理解有界/无界队列
有界队列
1.初始的poolSize < corePoolSize,提交的runnable任务,会直接做为new一个Thread的参数,立马执行 。
2.当提交的任务数超过了corePoolSize,会将当前的runable提交到一个block queue中。
3.有界队列满了之后,如果poolSize < maximumPoolsize时,会尝试new 一个Thread的进行救急处理,立马执行对应的runnable任务。
4.如果3中也无法处理了,就会走到第四步执行reject操作。
无界队列
与有界队列相比,除非系统资源耗尽,否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。当有新的任务到来,系统的线程数小于corePoolSize时,则新建线程执行任务。当达到corePoolSize后,就不会继续增加,若后续仍有新的任务加入,而没有空闲的线程资源,则任务直接进入队列等待。若任务创建和处理的速度差异很大,无界队列会保持快速增长,直到耗尽系统内存。