android 线程池

为什么用线程池

创建/销毁线程伴随着系统开销,过于频繁的创建/销毁线程,会很大程度上影响处理效率

例如:

  • 记创建线程消耗时间T1,执行任务消耗时间T2,销毁线程消耗时间T3

如果T1+T3>T2,那么是不是说开启一个线程来执行这个任务太不划算了!

正好,线程池缓存线程,可用已有的闲置线程来执行新任务,避免了T1+T3带来的系统开销

  • 线程并发数量过多,抢占系统资源从而导致阻塞
    我们知道线程能共享系统资源,如果同时执行的线程过多,就有可能导致系统资源不足而产生阻塞的情况,运用线程池能有效的控制线程最大并发数,避免以上的问题

  • 对线程进行一些简单的管理
    比如:延时执行、定时循环执行的策略等
    运用线程池都能进行很好的实现

线程池ThreadPoolExecutor

既然Android中线程池来自于Java,那么研究Android线程池其实也可以说是研究Java中的线程池

在Java中,线程池的概念是Executor这个接口,具体实现为ThreadPoolExecutor类,学习Java中的线程池,就可以直接学习他了

对线程池的配置,就是对ThreadPoolExecutor构造函数的参数的配置,既然这些参数这么重要,就来看看构造函数的各个参数吧

ThreadPoolExecutor提供了四个构造函数

//五个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue)

//六个参数的构造函数-1
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory)

//六个参数的构造函数-2
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
RejectedExecutionHandler handler)

//七个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)

我知道你看到这些构造函数和我一样也是吓呆了,但其实一共就7种类型,理解起来简直和理解一周有7天一样简单,而且一周有两天是周末,其实也就只有5天需要了解!相信我,毕竟扯皮,我比较擅长

int corePoolSize => 该线程池中核心线程数最大值

核心线程:

线程池新建线程的时候,如果当前线程总数小于corePoolSize,则新建的是核心线程,如果超过corePoolSize,则新建的是非核心线程

核心线程默认情况下会一直存活在线程池中,即使这个核心线程啥也不干(闲置状态)。

如果指定ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut这个属性为true,那么核心线程如果不干活(闲置状态)的话,超过一定时间(时长下面参数决定),就会被销毁掉

很好理解吧,正常情况下你不干活我也养你,因为我总有用到你的时候,但有时候特殊情况(比如我自己都养不起了),那你不干活我就要把你干掉了
int maximumPoolSize

该线程池中线程总数最大值

线程总数 = 核心线程数 + 非核心线程数。核心线程在上面解释过了,这里说下非核心线程:

不是核心线程的线程,在上面解释过了
long keepAliveTime

该线程池中非核心线程闲置超时时长

一个非核心线程,如果不干活(闲置状态)的时长超过这个参数所设定的时长,就会被销毁掉

如果设置allowCoreThreadTimeOut = true,则会作用于核心线程
TimeUnit unit

keepAliveTime的单位,TimeUnit是一个枚举类型,其包括:

NANOSECONDS : 1微毫秒 = 1微秒 / 1000
MICROSECONDS : 1微秒 = 1毫秒 / 1000
MILLISECONDS : 1毫秒 = 1秒 /1000
SECONDS : 秒
MINUTES : 分
HOURS : 小时
DAYS : 天
BlockingQueue workQueue

该线程池中的任务队列:维护着等待执行的Runnable对象

当所有的核心线程都在干活时,新添加的任务会被添加到这个队列中等待处理,如果队列满了,则新建非核心线程执行任务

常用的workQueue类型:

SynchronousQueue:这个队列接收到任务的时候,会直接提交给线程处理,而不保留它,如果所有线程都在工作怎么办?那就新建一个线程来处理这个任务!所以为了保证不出现<线程数达到了maximumPoolSize而不能新建线程>的错误,使用这个类型队列的时候,maximumPoolSize一般指定成Integer.MAX_VALUE,即无限大

LinkedBlockingQueue:这个队列接收到任务的时候,如果当前线程数小于核心线程数,则新建线程(核心线程)处理任务;如果当前线程数等于核心线程数,则进入队列等待。由于这个队列没有最大值限制,即所有超过核心线程数的任务都将被添加到队列中,这也就导致了maximumPoolSize的设定失效,因为总线程数永远不会超过corePoolSize

ArrayBlockingQueue:可以限定队列的长度,接收到任务的时候,如果没有达到corePoolSize的值,则新建线程(核心线程)执行任务,如果达到了,则入队等候,如果队列已满,则新建线程(非核心线程)执行任务,又如果总线程数到了maximumPoolSize,并且队列也满了,则发生错误

DelayQueue:队列内元素必须实现Delayed接口,这就意味着你传进去的任务必须先实现Delayed接口。这个队列接收到任务时,首先先入队,只有达到了指定的延时时间,才会执行任务
ThreadFactory threadFactory创建线程的方式,这是一个接口,你new他的时候需要实现他的Thread newThread(Runnable r)方法

小伙伴应该知道AsyncTask是对线程池的封装吧?那就直接放一个AsyncTask新建线程池的threadFactory参数源码吧:

new ThreadFactory() {
private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);

public Thread new Thread(Runnable r) {return new Thread(r,"AsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
}

}
这么简单?就给线程起了个名?
RejectedExecutionHandler handler

这玩意儿就是抛出异常专用的,比如上面提到的两个错误发生了,就会由这个handler抛出异常,你不指定他也有个默认的

新建一个线程池的时候,一般只用5个参数的构造函数。

向ThreadPoolExecutor添加任务

那说了这么多,你可能有疑惑,我知道new一个ThreadPoolExecutor,大概知道各个参数是干嘛的,可是我new完了,怎么向线程池提交一个要执行的任务啊?

通过ThreadPoolExecutor.execute(Runnable command)方法即可向线程池内添加一个任务

ThreadPoolExecutor的策略

上面介绍参数的时候其实已经说到了ThreadPoolExecutor执行的策略,这里给总结一下,当一个任务被添加进线程池时:

线程数量未达到corePoolSize,则新建一个线程(核心线程)执行任务
线程数量达到了corePools,则将任务移入队列等待
队列已满,新建线程(非核心线程)执行任务
队列已满,总线程数又达到了maximumPoolSize,就会由上面RejectedExecutionHandler抛出异常
常见四种线程池

如果你不想自己写一个线程池,那么你可以从下面看看有没有符合你要求的(一般都够用了),如果有,那么很好你直接用就行了,如果没有,那你就老老实实自己去写一个吧

Java通过Executors提供了四种线程池,这四种线程池都是直接或间接配置ThreadPoolExecutor的参数实现的,下面我都会贴出这四种线程池构造函数的源码,各位大佬们一看便知!

来,走起:

CachedThreadPool()

可缓存线程池:

线程数无限制
有空闲线程则复用空闲线程,若无空闲线程则新建线程
一定程序减少频繁创建/销毁线程,减少系统开销
创建方法:

ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

源码:

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
}
通过我上面行云流水谈笑风生天马行空滔滔不绝的对各种参数的说明,这个源码你肯定一眼就看懂了,想都不用想(下面三种一样啦)

FixedThreadPool()

定长线程池:

可控制线程最大并发数(同时执行的线程数)
超出的线程会在队列中等待
创建方法:

//nThreads => 最大线程数即maximumPoolSize
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(int nThreads);

//threadFactory => 创建线程的方法
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory);
源码:

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

定长线程池:

支持定时及周期性任务执行。
创建方法:

//nThreads => 最大线程数即maximumPoolSize
ExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(int corePoolSize);
源码:

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

//ScheduledThreadPoolExecutor():
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
SingleThreadExecutor()

单线程化的线程池:

有且仅有一个工作线程执行任务
所有任务按照指定顺序执行,即遵循队列的入队出队规则
创建方法:

ExecutorService singleThreadPool = Executors.newSingleThreadPool();

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/389097.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

datatable转化泛型

public class ConvertHelper<T>where T:new() { /// <summary> /// 利用反射和泛型 /// </summary> /// <param name"dt"></param> /// <returns></returns> public static List<T> ConvertToList(DataTable dt) { …

【跃迁之路】【651天】程序员高效学习方法论探索系列(实验阶段408-2018.11.24)...

(收集箱&#xff08;每日一记&#xff0c;每周六整理&#xff09;)专栏 实验说明 从2017.10.6起&#xff0c;开启这个系列&#xff0c;目标只有一个&#xff1a;探索新的学习方法&#xff0c;实现跃迁式成长实验期2年&#xff08;2017.10.06 - 2019.10.06&#xff09;我将以自己…

更换mysql_Docker搭建MySQL主从复制

Docker搭建MySQL主从复制 主从服务器上分别安装Docker 1.1 Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 [rootlocalhost ~]# uname -r 3.10.0-693.el7.x86_641.2 确保 yum 包更新到最新。 [rootlocalhost ~]# sudo yum update Loaded plugins: fastestmirror, langpacks Loadi…

dll文件的c++制作dll文件的c++制作

dll文件的c制作1、首先用vs2005建立一个c的dll动态链接库文件&#xff0c;这时&#xff0c;// DllTest.cpp : 定义 DLL 应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"//#include "DllTest.h"#ifdef _MANAGED#pragma managed(push, off)#endifBOOL APIENTRY Dll…

理解ConstraintLayout 对性能的好处

自从在17年GoogleI/O大会宣布了Constraintlayout,我们持续提升了布局的稳定性和布局编辑的支持。我们还为ConstraintLayout添加了一些新特性支持创建不同类型的布局&#xff0c;添加这些新特性&#xff0c;可以明显的提升性能&#xff0c;在这里&#xff0c;我门将讨论Contrain…

数据湖 data lake_在Data Lake中高效更新TB级数据的模式

数据湖 data lakeGOAL: This post discusses SQL “UPDATE” statement equivalent for a data lake (object) storage using Apache Spark execution engine. To further clarify consider this, when you need to perform conditional updates to a massive table in a relat…

如何理解运维

运维工程师&#xff08;运营&#xff09;&#xff0c;负责维护并确保整个服务的高可用性&#xff0c;同时不断优化系统架构提升部署效率&#xff0c;优化资源利用率提高整体的投资回报率。运维工程师面对的最大挑战是大规模集群的管理问题&#xff0c;如何管理好几十万台服务器…

advanced installer更换程序id_好程序员web前端培训分享kbone高级-事件系统

好程序员web前端培训分享kbone高级-事件系统&#xff1a;1、用法&#xff0c;对于多页面的应用&#xff0c;在 Web 端可以直接通过 a 标签或者 location 对象进行跳转&#xff0c;但是在小程序中则行不通&#xff1b;同时 Web 端的页面 url 实现和小程序页面路由也是完全不一样…

ai对话机器人实现方案_显然地引入了AI —无代码机器学习解决方案

ai对话机器人实现方案A couple of folks from Obviously.ai contacted me a few days back to introduce their service — a completely no-code machine learning automation tool. I was a bit skeptical at first, as I always am with supposedly fully-automated solutio…

网络负载平衡的

网络负载平衡允许你将传入的请求传播到最多达32台的服务器上&#xff0c;即可以使用最多32台服务器共同分担对外的网络请求服务。网络负载平衡技术保证即使是在负载很重的情况下它们也能作出快速响应。 网络负载平衡对外只须提供一个IP地址&#xff08;或域名&#xff09;。 如…

透明状态栏导致windowSoftInputMode:adjustResize失效问题

当我们通过下面代码&#xff1a; getWindow().getDecorView().setSystemUiVisibility(View.SYSTEM_UI_FLAG_LAYOUT_FULLSCREEN |View.SYSTEM_UI_FLAG_LIGHT_STATUS_BAR); 设置状态栏透明&#xff0c;当界面存在EditText时&#xff0c;在activity里面设置windowSoftInputMode:…

[TimLinux] JavaScript 元素动态显示

1. css的opacity属性 这个属性用于&#xff1a;设置元素的不透明级别&#xff0c;取值范围&#xff1a;从 0.0 &#xff08;完全透明&#xff09;到 1.0&#xff08;完全不透明&#xff09;&#xff0c;元素所在的文本流还在。这个属性的动态变化可以用来设置元素的淡入淡出效果…

神经网络 CNN

# encodingutf-8import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hotTrue)def weight_variable(shape): initial tf.truncated_normal(shape, stddev0.1) # 定义…

图片中的暖色或冷色滤色片是否会带来更多点击? —机器学习A / B测试

A/B test on ads is the art of choosing the best advertisement that optimizes your goal (number of clicks, likes, etc). For example, if you change a simple thing like a filter in your pictures you will drive more traffic to your links.广告的A / B测试是一种选…

3d制作中需要注意的问题_浅谈线路板制作时需要注意的问题

PCB电路板是电子设备重要的基础组装部件&#xff0c;在制作PCB电路板时&#xff0c;只有将各个方面都考虑清楚&#xff0c;才能保证电子设备在使用时不会出现问题。今天小编就与大家一起分享线路板制作时需要注意的问题&#xff0c;归纳一下几点&#xff1a;1、考虑制作类型电路…

冷启动、热启动时间性能优化

用户希望应用程序能够快速响应并加载。 一个启动速度慢的应用程序不符合这个期望&#xff0c;可能会令用户失望。 这种糟糕的体验可能会导致用户在应用商店中对您的应用进行糟糕的评价&#xff0c;甚至完全放弃您的应用。 本文档提供的信息可帮助您优化应用的启动时间。 它首先…

python:lambda、filter、map、reduce

lambda 为关键字。filter&#xff0c;map&#xff0c;reduce为内置函数。 lambda&#xff1a;实现python中单行最小函数。 g lambda x: x * 2 #相当于 def g(x):return x*2print(g(3))# 6 注意&#xff1a;这里直接g(3)可以执行&#xff0c;但没有输出的&#xff0c;前面的…

集群

原文地址&#xff1a;http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/windev/COMponentdev/CdappCEnter.mspx?mfrtrue 本文假设读者熟悉 Windows 2000、COM、IIS 5.0 摘要 Application Center 2000 简化了从基于 Microsoft .NET 的应用程序到群集的部署&#xff0c;群集是一组…

Myeclipes连接Mysql数据库配置

相信大家在网站上也找到了许多关于myeclipes如何连接mysql数据库的解决方案&#xff0c;虽然每一步都按照他的步骤来&#xff0c;可到最后还是提示连接失败&#xff0c;有的方案可能应个人设备而异&#xff0c;配置环境不同导致。经过个人多方探索终于找到一个简单便捷的配置方…

cnn图像二分类 python_人工智能Keras图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别篇)...

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型)&#xff0c;本期我们使用预训练模型对图片进行识别&#xff1a;Keras CNN卷积神经网络模型训练导入第三方库from keras.preprocessing.image import img_to_arrayfrom keras.models import lo…