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Java线程池

线程池是一个容纳多个线程的容器,其中的线程可以反复使用,省去了频繁创建线程对象的操作,无需反复创建线程而消耗过多资源。

  1. 合理利用CPU和内存。减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。
  2. 加快响应速度。当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。
  3. 统一管理。可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。

Java里面线程池的顶级接口是java.util.concurrent.Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是java.util.concurrent.ExecutorService

线程池状态

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态,低 29 位表示线程数量

状态名高3位接收新任务处理阻塞任务说明
RUNNING111YY
SHUTDOWN000NY不会接收新任务,但会处理阻塞队列剩余任务
STOP001NN会中断正在执行的任务,并抛弃阻塞队列任务
TIDYING010YY任务全执行完毕,活动线程为 0 即将进入终结
TERMINATED011YY终结状态

从数字上比较,TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中,目的是将线程池状态与线程个数合二为一,这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值。

// c 为旧值, ctlOf 返回结果为新值 ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c)))); // rs 为高 3 位代表线程池状态, wc 为低 29 位代表线程个数,ctl 是合并它们 private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
参数名类型含义
corePoolSizeint核心线程数,最多保留的线程数
maxPoolSizeint最大线程数
keepAliveTimelong保持存活时间,针对救急线程
unitTimeUnit时间单位,针对救急线程
workQueueBlockingQueue阻塞队列
threadFactoryThreadFactory线程工厂,可以为线程创建时起个好名字
handlerRejectedExecutionHandler由于线程池无法接受你所提交的任务的拒绝策略
  • corePoolSize指的是核心线程数,线程池在完成初始化后,默认情况下,线程池中并没有任何线程,线程池会等待有任务到来时,再创建新线程去执行任务。
  • 最大量maxPoolSize,在核心线程数的基础上,额外增加的线程数的上限。
  • keepAliveTime如果线程池当前的线程数多于corePoolSize,那么如果多余的线程空闲时间超过keepAliveTime,它们就会被终止。
  • ThreadFactory用来创建线程:
    • 新的线程是由ThreadFactory创建的,默认使Executors.defaultThreadFactory()
    • 创建出来的线程都在同一个线程组,拥有同样的NORM_PRIORITY优先级并且都不是守护线程。
    • 如果自己指定ThreadFactory,那么就可以改变线程名、线程组、优先级、是否是守护线程等。
    • 通常使用默认的ThreadFactory就可以了
  • workQueue有3种最常见的队列类型:
    1. 直接交接:SynchronousQueue
    2. 无界队列:LinkedBlockingQueue
    3. 有界的队列:ArrayBlockingQueue

  • 线程池中刚开始没有线程,当一个任务提交给线程池后,线程池会创建一个新线程来执行任务。

  • 当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲,这时再加入任务,新加的任务会被加入workQueue 队列排队,直到有空闲的线程。

  • 如果队列选择了有界队列,那么任务超过了队列大小时,会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。

  • 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现,其它著名框架也提供了实现

    • AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常,这是默认策略

    • CallerRunsPolicy 让调用者运行任务

    • DiscardPolicy 放弃本次任务

    • DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务,本任务取而代之

    • Dubbo 的实现,在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志,并 dump 线程栈信息,方便定位问题

    • Netty 的实现,是创建一个新线程来执行任务

    • ActiveMQ 的实现,带超时等待(60s)尝试放入队列,类似我们之前自定义的拒绝策略

    • PinPoint 的实现,它使用了一个拒绝策略链,会逐一尝试策略链中每种拒绝策略

  • 当高峰过去后,超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做,需要结束节省资源,这个时间由keepAliveTime 和 unit 来控制。

要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在java.util.concurrent.Executors线程工厂类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。官方建议使用 Executors工程类来创建线程池对象。

常见线程池

手动创建更好,因为这样可以更加明确线程池的运行规则,避免资源耗尽的风险。

  • newFixedThreadPool:容易造成大量内存占用,可能会导致OOM错误。
  • newSingleThreadExecutor:当请求堆积的时候,可能会占用大量的内存。
  • newCachedThreadPool:弊端在于第二个参数maximumPoolSize被设置为了Integer.MAX_VALUE,这可能会创建数量非常多的线程,甚至导致OOM错误。
  • newScheduledThreadPool:原因和newCachedThreadPool一样。

newFixedThreadPool

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

特点

  • 核心线程数 == 最大线程数(没有救急线程被创建),因此也无需超时时间
  • 阻塞队列是无界的,可以放任意数量的任务

适用于任务量已知,相对耗时的任务

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }

特点

  • 核心线程数是 0, 最大线程数是 Integer.MAX_VALUE,救急线程的空闲生存时间是 60s,意味着
    • 全部都是救急线程(60s 后可以回收)
    • 救急线程可以无限创建
  • 队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是,它没有容量,没有线程来取是放不进去的(一手交钱、一手交货)

整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长,没有上限,当任务执行完毕,空闲 1分钟后释放线程。 适合任务数比较密集,但每个任务执行时间较短的情况。

newSingleThreadExecutor

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

使用场景:

  • 希望多个任务排队执行。线程数固定为 1,任务数多于 1 时,会放入无界队列排队。任务执行完毕,这唯一的线程也不会被释放。

区别:

  • 自己创建一个单线程串行执行任务,如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施,而线程池还会新建一个线程,保证池的正常工作
  • Executors.newSingleThreadExecutor() 线程个数始终为1,不能修改
    • FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式,只对外暴露了 ExecutorService 接口,因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法
  • Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为1,以后还可以修改
    • 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象,可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

ScheduledThreadPool

支持定时及周期性任务执行的线程池

在『任务调度线程池』功能加入之前,可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能,Timer 的优点在于简单易用,但由于所有任务都是由同一个线程来调度,因此所有任务都是串行执行的,同一时间只能有一个任务在执行,前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。

public static void main(String[] args) { Timer timer = new Timer(); TimerTask task1 = new TimerTask() { @Override public void run() { log.debug("task 1"); sleep(2); } }; TimerTask task2 = new TimerTask() { @Override public void run() { log.debug("task 2"); } }; // 使用 timer 添加两个任务,希望它们都在 1s 后执行 // 但由于 timer 内只有一个线程来顺序执行队列中的任务,因此『任务1』的延时,影响了『任务2』的执行 timer.schedule(task1, 1000); timer.schedule(task2, 1000); }

使用 ScheduledExecutorService 改写:

ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2); // 添加两个任务,希望它们都在 1s 后执行 executor.schedule(() -> { System.out.println("任务1,执行时间:" + new Date()); try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { } }, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS); executor.schedule(() -> { System.out.println("任务2,执行时间:" + new Date()); }, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

scheduleAtFixedRate

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1); log.debug("start..."); pool.scheduleAtFixedRate(() -> { log.debug("running..."); sleep(2); }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

一开始,延时 1s,接下来,由于任务执行时间 > 间隔时间,间隔被『撑』到了 2s

scheduleWithFixedDelay

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1); log.debug("start..."); pool.scheduleWithFixedDelay(()-> { log.debug("running..."); sleep(2); }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

一开始,延时 1s,scheduleWithFixedDelay 的间隔是 上一个任务结束 -> 延时 -> 下一个任务开始 所以间隔都是 3s

线程数固定,任务数多于线程数时,会放入无界队列排队。任务执行完毕,这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务

提交任务

// 执行任务 void execute(Runnable command); // 提交任务 task,用返回值 Future 获得任务执行结果 <T> Future<T> submit(Callable<T> task); // 提交 tasks 中所有任务 <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException; // 提交 tasks 中所有任务,带超时时间 <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException; // 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消 <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException, ExecutionException; // 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消,带超时时间 <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

关闭线程池

shutdown

/* 线程池状态变为 SHUTDOWN - 不会接收新任务 - 但已提交任务会执行完 - 此方法不会阻塞调用线程的执行 */ public void shutdown() { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); try { checkShutdownAccess(); // 修改线程池状态 advanceRunState(SHUTDOWN); // 仅会打断空闲线程 interruptIdleWorkers(); onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor } finally { mainLock.unlock(); } // 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结,如果还有运行的线程也不会等) tryTerminate(); }

shutdownNow

/* 线程池状态变为 STOP - 不会接收新任务 - 会将队列中的任务返回 - 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务 */ public List<Runnable> shutdownNow() { List<Runnable> tasks; final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); try { checkShutdownAccess(); // 修改线程池状态 advanceRunState(STOP); // 打断所有线程 interruptWorkers(); // 获取队列中剩余任务 tasks = drainQueue(); } finally { mainLock.unlock(); } // 尝试终结 tryTerminate(); return tasks; }

其它方法

// 不在 RUNNING 状态的线程池,此方法就返回 true boolean isShutdown(); // 线程池状态是否是 TERMINATED boolean isTerminated(); // 调用 shutdown 后,由于调用线程并不会等待所有任务运行结束, // 因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情,可以利用此方法等待 boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

异步模式之工作线程

让有限的工作线程(Worker Thread)来轮流异步处理无限多的任务。也可以将其归类为分工模式,它的典型实现就是线程池,也体现了经典设计模式中的享元模式。

创建多少线程池合适

  • 过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿
  • 过大会导致更多的线程上下文切换,占用更多内存

CPU 密集型运算

通常采用 cpu 核数 + 1 能够实现最优的 CPU 利用率,+1 是保证当线程由于页缺失故障(操作系统)或其它原因导致暂停时,额外的这个线程就能顶上去,保证 CPU 时钟周期不被浪费

I/O 密集型运算

CPU 不总是处于繁忙状态,例如,当你执行业务计算时,这时候会使用 CPU 资源,但当你执行 I/O 操作时、远程RPC 调用时,包括进行数据库操作时,这时候 CPU 就闲下来了,你可以利用多线程提高它的利用率。

经验公式如下

  • 线程数 = 核数 * 期望 CPU 利用率 * 总时间(CPU计算时间+等待时间) / CPU 计算时间

例如 4 核 CPU 计算时间是 50% ,其它等待时间是 50%,期望 cpu 被 100% 利用,套用公式

  • 4 * 100% * 100% / 50% = 8

例如 4 核 CPU 计算时间是 10% ,其它等待时间是 90%,期望 cpu 被 100% 利用,套用公式

  • 4 * 100% * 100% / 10% = 40
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