1.引言
合理利用线程池能够带来三个好处。第一: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消耗。第二:提高响应速度。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。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,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。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。
2.线程池的使用
线程池的创建
创建一个线程池需要输入几个参数:
- corePoolSize(线程池的基本大小):当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使其他基本线程是空闲的,直到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前启动所有基本线程。
- maximumPoolSize(线程池最大大小):线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
- keepAliveTime(线程活动保持时间):线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大这个时间,提高线程的利用率。
- TimeUnit(线程活动保持时间的单位):可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS,千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS,千分之一微秒)。
- runnableTaskQueue(任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列,可以选择以下几个阻塞队列。
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- ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出)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 (先进先出)排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()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.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue:一个具有优先级得无限阻塞队列。
- ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字。
- RejectedExecutionHandler(饱和策略):当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy,表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
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- AbortPolicy:直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。
- DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。
当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
线程池的关闭
可以通过调用shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池,它们的原理是遍历线程池中的工作线程,然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但是它们存在一定的的区别。shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP,然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表。而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态,然后中断所有没有正在执行任务的线程。只要调用了这两个关闭方法的其中一个,isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。
3.线程池的分析
流程分析:线程池的主要工作流程如下图:
从上图我们可以看出,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下:
1. 首先线程池判断基本线程池是否已满?没满,创建一个工作线程来执行任务。满了,则进入下个流程。
2. 其次线程池判断工作队列是否已满?没满,则将任务存储在工作队列里。满了,则进入下个流程。
3. 最后线程池判断整个线程池是否已满?没满,则创建一个新的工作线程来执行任务,满了,则交给饱和策略来处理这个任务。
源码分析。上面的流程分析让我们很直观的了解的线程池的工作原理,让我们再来看看源代码是如何实现的。线程池执行任务的方法如下:
publicvoid execute(Runnable command) { if (command == null) thrownew NullPointerException(); //如果线程数小于基本线程数,则创建线程并执行当前任务 if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) { //如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败,则将当前任务放到工作队列中。 if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) { if (runState != RUNNING || poolSize == 0) ensureQueuedTaskHandled(command); } //如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列,并且当前线程数量小于最大允许的线程数量,则创建一个线程执行任务。 elseif (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) //抛出RejectedExecutionException异常 reject(command); // is shutdown or saturated } } |
工作线程。线程池创建线程时,会将线程封装成工作线程Worker,Worker在执行完任务后,还会无限循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker的run方法里看到这点:
publicvoid run() { try { Runnable task = firstTask; firstTask = null; while (task != null || (task = getTask()) != null) { runTask(task); task = null; } } finally { workerDone(this); } } |
4. 合理的配置线程池
要想合理的配置线程池,就必须首先分析任务特性,可以从以下几个角度来进行分析:
1. 任务的性质:CPU密集型任务,IO密集型任务和混合型任务。
2. 任务的优先级:高,中和低。
3.任务的执行时间:长,中和短。
4.任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能小的线程,如配置Ncpu 1个线程的线程池。IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务,则配置尽可能多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率,如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()得到CPU的个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行,需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级高的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理,或者也可以使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务,因为线程提交SQL后,需要等待数据库返回结果,如果等待的时间越长,CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置越大,这样才能更好的利用CPU。
配置线程池有两点建议:第一,使用变量(如CPU的个数,连接池的大小)来动态配置线程池大小,这样做可以增加线程池的可伸缩性,即当CPU增加时,线程池的处理能力相应增加。第二,使用有界队列。
5.线程池的监控
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
taskCount:线程池需要执行的任务数量。
completedTaskCount:线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。
largestPoolSize:线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小,则表示线程池曾经满了。
getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话,池里的线程不会自动销毁,所以这个大小只增不减。
getActiveCount:获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute,afterExecute和terminated方法,我们可以在任务执行前,执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间,最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如:
protectedvoid beforeExecute(Thread t, Runnable r) { } |