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系列十二、线程池

article 2024/10/25 13:22:48

一、线程池

1.1、为什么需要线程池

10年前单核CPU电脑，假的多线程，像马戏团小丑玩多个球，CPU需要来回切换。现在是多核电脑，多个线程各自跑在独立的CPU上，不用切换效率高。

1.2、优势

线程池做的主要工作是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，那么超出数量的线程将排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

1.3、主要特点

线程复用、控制最大并发数、管理线程。

（1）降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的销耗；

（2）提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等待线程创建就能立即执行；

（3）提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会销耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控；

1.4、架构说明

Java中的线程池是通过Executor框架实现的，该框架中用到了Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor这几个类，如下所示：

1.5、常见的线程池

1.5.1、一池N线程

适用场景：执行长期任务性能好，创建一个线程池，一池有N个固定数量的线程。

说明：newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue

1.5.2、一池一线程

适用场景：一个任务一个任务的执行，一池一线程。

说明：newSingleThreadExecutor 创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值都是1，它使用的是LinkedBlockingQueue

1.5.3、可扩容线程

适用场景：执行很多短期异步任务，线程池根据需要创建新线程，可扩容，遇强则强。

说明：newCachedThreadPool创建的线程池将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，它使用的是SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

1.6、线程池案例

/**
 * @Author : 一叶浮萍归大海
 * @Date: 2023/11/21 8:29
 * @Description: 一个银行网点有10个业务办理窗口，周末业务不繁忙开2个窗口，业务办理等待区最大能容纳20个人，模拟30个人去银行网点办理业务，使用线程池处理
 */
public class ThreadPoolMainApp {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(2,
                10,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(20),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                // new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
                // new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
                // new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
        // 30个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 30; i++) {
                pool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t办理业务!");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            pool.shutdown();
        }
    }

}

1.7、ThreadPoolExecutor的底层原理

1.8、线程池7大参数

1.9、线程池的底层工作原理

执行步骤：

第一步：创建了线程池后，开始等待请求；

第二步：当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：

a、如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；

b、如果正在运行的线程数量大于或者等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列；

c、如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；

d、如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行；

第三步：当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行；

第四步：当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程会判断：

a、如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就会被线程池回收；

b、线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到corePoolSize的大小；

1.10、线程池的拒绝策略

1.10.1、概述

等待队列已经排满了，再也塞不下新任务了，同时，线程池中的max线程也达到了，无法继续为新任务服务，这个是时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

1.10.2、JDK内置的拒绝策略

AbortPolicy(默认)：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行。

CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。

DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加人队列中尝试再次提交当前任务。

DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种策略。

说明：以上内置拒绝策略均实现了RejectedExecutionHandle接口

1.11、工作中单一的|固定数的|可变的三种创建线程池的方法哪个用的最多（超级大坑）

答：一个都不用，我们工作中只使用自定义的。

Executors中JDK已经给你提供了，为什么不用？

1.12、工作中如何使用线程池？是否自定义过线程池

/**
 * @Author : 一叶浮萍归大海
 * @Date: 2023/11/21 8:29
 * @Description: 一个银行网点有10个业务办理窗口，周末业务不繁忙开2个窗口，业务办理等待区最大能容纳20个人，模拟30个人去银行网点办理业务，使用线程池处理
 */
public class ThreadPoolMainApp {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(2,
                10,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(20),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                // new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
                // new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
                // new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
        // 30个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 30; i++) {
                pool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t办理业务!");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            pool.shutdown();
        }
    }

}

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http://www.kler.cn/news/136719.html