多线程相关(2)

线程池

  • 构造函数
  • 处理过程
  • 拒绝策略
    • JDK 内置的拒绝策略
  • Executors类实现线程池
  • 线程池大小设置

通过复用已创建的线程,降低资源损耗、线程可以直接处理队列中的任务加快响应速度、同时便于统一监控和管理。

构造函数


/*** 线程池构造函数7大参数*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,    TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,    RejectedExecutionHandler handler) {}

参数介绍:

参数作用
corePoolSize核心线程池大小
maximumPoolSize最大线程池大小
keepAliveTime线程池中超过 corePoolSize 数目的空闲线程最大存活时间
TimeUnitkeepAliveTime 时间单位
workQueue阻塞任务队列
threadFactory新建线程工厂
RejectedExecutionHandler拒绝策略。当提交任务数超过 maxmumPoolSize+workQueue 之和时,任务会交给RejectedExecutionHandler来处理

处理过程

线程处理任务过程线程处理任务过程

  • 当线程池小于corePoolSize,新提交任务将创建一个新线程执行任务,即使此时线程池中存在空闲线程。
  • 当线程池达到corePoolSize时,新提交任务将被放入 workQueue 中,等待线程池中任务调度执行。
  • 当workQueue已满,且 maximumPoolSize 大于 corePoolSize 时,新提交任务会创建新线程执行任务。
  • 当提交任务数超过 maximumPoolSize 时,新提交任务由 RejectedExecutionHandler 处理。
  • 当线程池中超过corePoolSize 线程,空闲时间达到 keepAliveTime 时,关闭空闲线程 。

拒绝策略

线程池中的线程已经用完了,无法继续为新任务服务,同时,等待队列也已经排满了,再也塞不下新任务了。这时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

JDK 内置的拒绝策略

  1. AbortPolicy:直接抛出异常,阻止系统正常运行。可以根据业务逻辑选择重试或者放弃提交等策略。
  2. CallerRunsPolicy :只要线程池未关闭,该策略直接在调用者线程中,运行当前被丢弃的任务。不会造成任务丢失,同时减缓提交任务的速度,给执行任务缓冲时间。
  3. DiscardOldestPolicy :丢弃最老的一个请求,也就是即将被执行的任务,并尝试再次提交当前任务。
  4. DiscardPolicy :该策略默默地丢弃无法处理的任务,不予任何处理。如果允许任务丢失,这是最好的一种方案。

Executors类实现线程池

Executors实现线程池

  • newSingleThreadExecutor():只有一个线程的线程池,任务是顺序执行,适用于一个一个任务执行的场景
  • newCachedThreadPool():线程池里有很多线程需要同时执行,60s内复用,适用执行很多短期异步的小程序或者负载较轻的服务
  • newFixedThreadPool():拥有固定线程数的线程池,如果没有任务执行,那么线程会一直等待,适用执行长期的任务。
  • newScheduledThreadPool():用来调度即将执行的任务的线程池
  • newWorkStealingPool():底层采用forkjoin的Deque,采用独立的任务队列可以减少竞争同时加快任务处理
    各方式特点
    各方式都存在缺点
    FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor :允许请求的队列⻓度为 Integer.MAX_VALUE,会导致OOM。
    CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool :允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE,会导致OOM。
    手动创建的线程池底层使用的是ArrayBlockingQueue可以防止OOM。

线程池大小设置

  1. CPU 密集型(n+1)
    CPU 密集的意思是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU 一直全速运行。
    CPU 密集型任务尽可能的少的线程数量,一般为 CPU 核数 + 1 个线程的线程池。
  2. IO 密集型(2*n)
    由于 IO 密集型任务线程并不是一直在执行任务,可以多分配一点线程数,如 CPU x 2
    也可以使用公式:CPU 核心数 x(1+平均等待时间/平均工作时间)

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/IVgGXQKU1QiT1ToN2wXHJg

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