由浅入深理解Java线程池及线程池的如何使用

前言

多线程的异步执行方式,虽然能够最大限度发挥多核计算机的计算能力,但是如果不加控制,反而会对系统造成负担。线程本身也要占用内存空间,大量的线程会占用内存资源并且可能会导致Out of Memory。即便没有这样的情况,大量的线程回收也会给GC带来很大的压力。

为了避免重复的创建线程,线程池的出现可以让线程进行复用。通俗点讲,当有工作来,就会向线程池拿一个线程,当工作完成后,并不是直接关闭线程,而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用。

接下来从总体到细致的方式,来共同探讨线程池。

总体的架构

来看Executor的框架图:

接口:Executor,CompletionService,ExecutorService,ScheduledExecutorService

抽象类:AbstractExecutorService

实现类:ExecutorCompletionService,ThreadPoolExecutor,ScheduledThreadPoolExecutor

从图中就可以看到主要的方法,本文主要讨论的是ThreadPoolExecutor

研读ThreadPoolExecutor

看一下该类的构造器:

    public ThreadPoolExecutor(int paramInt1, int paramInt2, long paramLong, TimeUnit paramTimeUnit,
            BlockingQueue<Runnable> paramBlockingQueue, ThreadFactory paramThreadFactory,
            RejectedExecutionHandler paramRejectedExecutionHandler) {
        this.ctl = new AtomicInteger(ctlOf(-536870912, 0));
        this.mainLock = new ReentrantLock();
        this.workers = new HashSet();
        this.termination = this.mainLock.newCondition();
        if ((paramInt1 < 0) || (paramInt2 <= 0) || (paramInt2 < paramInt1) || (paramLong < 0L))
            throw new IllegalArgumentException();
        if ((paramBlockingQueue == null) || (paramThreadFactory == null) || (paramRejectedExecutionHandler == null))
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = paramInt1;
        this.maximumPoolSize = paramInt2;
        this.workQueue = paramBlockingQueue;
        this.keepAliveTime = paramTimeUnit.toNanos(paramLong);
        this.threadFactory = paramThreadFactory;
        this.handler = paramRejectedExecutionHandler;
    }

corePoolSize :线程池的核心池大小,在创建线程池之后,线程池默认没有任何线程。

当有任务过来的时候才会去创建创建线程执行任务。换个说法,线程池创建之后,线程池中的线程数为0,当任务过来就会创建一个线程去执行,直到线程数达到corePoolSize 之后,就会被到达的任务放在队列中。(注意是到达的任务)。换句更精炼的话:corePoolSize 表示允许线程池中允许同时运行的最大线程数。

如果执行了线程池的prestartAllCoreThreads()方法,线程池会提前创建并启动所有核心线程。

maximumPoolSize :线程池允许的最大线程数,他表示最大能创建多少个线程。maximumPoolSize肯定是大于等于corePoolSize。

keepAliveTime :表示线程没有任务时最多保持多久然后停止。默认情况下,只有线程池中线程数大于corePoolSize 时,keepAliveTime 才会起作用。换句话说,当线程池中的线程数大于corePoolSize,并且一个线程空闲时间达到了keepAliveTime,那么就是shutdown。

Unit:keepAliveTime 的单位。

workQueue :一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务,当线程池中的线程数超过它的corePoolSize的时候,线程会进入阻塞队列进行阻塞等待。通过workQueue,线程池实现了阻塞功能

threadFactory :线程工厂,用来创建线程。

handler :表示当拒绝处理任务时的策略。

任务缓存队列

在前面我们多次提到了任务缓存队列,即workQueue,它用来存放等待执行的任务。

workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>,通常可以取下面三种类型:

1)有界任务队列ArrayBlockingQueue:基于数组的先进先出队列,此队列创建时必须指定大小;

2)无界任务队列LinkedBlockingQueue:基于链表的先进先出队列,如果创建时没有指定此队列大小,则默认为Integer.MAX_VALUE;

3)直接提交队列synchronousQueue:这个队列比较特殊,它不会保存提交的任务,而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。

拒绝策略

AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException

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。显然这样做不会真的丢弃任务,但是,任务提交线程的性能极有可能会急剧下降。

DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最老的一个请求,也就是即将被执行的一个任务,并尝试再次提交当前任务。

DiscardPolicy:丢弃任务,不做任何处理。

线程池的任务处理策略:

如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize,则每来一个任务,就会创建一个线程去执行这个任务;

如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize,则每来一个任务,会尝试将其添加到任务缓存队列当中,若添加成功,则该任务会等待空闲线程将其取出去执行;若添加失败(一般来说是任务缓存队列已满),则会尝试创建新的线程去执行这个任务;如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,则会采取任务拒绝策略进行处理;

如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止,直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize;如果允许为核心池中的线程设置存活时间,那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime,线程也会被终止。

线程池的关闭

ThreadPoolExecutor提供了两个方法,用于线程池的关闭,分别是shutdown()和shutdownNow(),其中:

shutdown():不会立即终止线程池,而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止,但再也不会接受新的任务

shutdownNow():立即终止线程池,并尝试打断正在执行的任务,并且清空任务缓存队列,返回尚未执行的任务

源码分析

首先来看最核心的execute方法,这个方法在AbstractExecutorService中并没有实现,从Executor接口,直到ThreadPoolExecutor才实现了改方法,

ExecutorService中的submit(),invokeAll(),invokeAny()都是调用的execute方法,所以execute是核心中的核心,源码分析将围绕它逐步展开。

    public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        /*
         * Proceed in 3 steps:
         *
         * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
         * start a new thread with the given command as its first
         * task.  The call to addWorker atomically checks runState and
         * workerCount, and so prevents false alarms that would add
         * threads when it shouldn't, by returning false.
         * 如果正在运行的线程数小于corePoolSize,那么将调用addWorker 方法来创建一个新的线程,并将该任务作为新线程的第一个任务来执行。
       当然,在创建线程之前会做原子性质的检查,如果条件不允许,则不创建线程来执行任务,并返回false.  

         * 2. If a task can be successfully queued, then we still need
         * to double-check whether we should have added a thread
         * (because existing ones died since last checking) or that
         * the pool shut down since entry into this method. So we
         * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
         * stopped, or start a new thread if there are none.
         * 如果一个任务成功进入阻塞队列,那么我们需要进行一个双重检查来确保是我们已经添加一个线程(因为存在着一些线程在上次检查后他已经死亡)或者
       当我们进入该方法时,该线程池已经关闭。所以,我们将重新检查状态,线程池关闭的情况下则回滚入队列,线程池没有线程的情况则创建一个新的线程。
         * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
         * thread.  If it fails, we know we are shut down or saturated
         * and so reject the task.
       如果任务无法入队列(队列满了),那么我们将尝试新开启一个线程(从corepoolsize到扩充到maximum),如果失败了,那么可以确定原因,要么是
       线程池关闭了或者饱和了(达到maximum),所以我们执行拒绝策略。

         */
    
    // 1.当前线程数量小于corePoolSize,则创建并启动线程。
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
        // 成功,则返回

 相信看了代码也是一脸懵,接下来用一个流程图来讲一讲,他究竟干了什么事:

结合上面的流程图来逐行解析,首先前面进行空指针检查,

wonrkerCountOf()方法能够取得当前线程池中的线程的总数,取得当前线程数与核心池大小比较,

  • 如果小于,将通过addWorker()方法调度执行。
  • 如果大于核心池大小,那么就提交到等待队列。
  • 如果进入等待队列失败,则会将任务直接提交给线程池。
  • 如果线程数达到最大线程数,那么就提交失败,执行拒绝策略。

excute()方法中添加任务的方式是使用addWorker()方法,看一下源码,一起学习一下。

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
        retry:
     // 外层循环,用于判断线程池状态
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);

            // Check if queue empty only if necessary.
            if (rs >= SHUTDOWN &&
                ! (rs == SHUTDOWN &&
                   firstTask == null &&
                   ! workQueue.isEmpty()))
                return false;
       // 内层的循环,任务是将worker数量加1
            for (;;) {
                int wc = workerCountOf(c);
                if (wc >= CAPACITY ||
                    wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                    return false;
                if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                    break retry;
                c = ctl.get();  // Re-read ctl
                if (runStateOf(c) != rs)
                    continue retry;
                // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
            }
        }
    // worker加1后,接下来将woker添加到HashSet<Worker>中,并启动worker
        boolean workerStarted = false;
        boolean workerAdded = false;
        Worker w = null;
        try {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            w = new Worker(firstTask);
            final Thread t = w.thread;
            if (t != null) {
                mainLock.lock();
                try {
                    // Recheck while holding lock.
                    // Back out on ThreadFactory failure or if
                    // shut down before lock acquired.
                    int c = ctl.get();
                    int rs = runStateOf(c);

                    if (rs < SHUTDOWN ||
                        (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                        if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                            throw new IllegalThreadStateException();
                        workers.add(w);
                        int s = workers.size();
                        if (s > largestPoolSize)
                            largestPoolSize = s;
                        workerAdded = true;
                    }
                } finally {
                    mainLock.unlock();
                }
         // 如果往HashSet<Worker>添加成功,则启动该线程
                if (workerAdded) {
                    t.start();
                    workerStarted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (! workerStarted)
                addWorkerFailed(w);
        }
        return workerStarted;
    }

addWorker(Runnable firstTask, boolean core)的主要任务是创建并启动线程。

他会根据当前线程的状态和给定的值(core or maximum)来判断是否可以创建一个线程。

addWorker共有四种传参方式。execute使用了其中三种,分别为:

1.addWorker(paramRunnable, true)

线程数小于corePoolSize时,放一个需要处理的task进Workers Set。如果Workers Set长度超过corePoolSize,就返回false.

2.addWorker(null, false)

放入一个空的task进workers Set,长度限制是maximumPoolSize。这样一个task为空的worker在线程执行的时候会去任务队列里拿任务,这样就相当于创建了一个新的线程,只是没有马上分配任务。

3.addWorker(paramRunnable, false)

当队列被放满时,就尝试将这个新来的task直接放入Workers Set,而此时Workers Set的长度限制是maximumPoolSize。如果线程池也满了的话就返回false.

还有一种情况是execute()方法没有使用的

addWorker(null, true)

这个方法就是放一个null的task进Workers Set,而且是在小于corePoolSize时,如果此时Set中的数量已经达到corePoolSize那就返回false,什么也不干。实际使用中是在prestartAllCoreThreads()方法,这个方法用来为线程池预先启动corePoolSize个worker等待从workQueue中获取任务执行。

执行流程:

1、判断线程池当前是否为可以添加worker线程的状态,可以则继续下一步,不可以return false:     A、线程池状态>shutdown,可能为stop、tidying、terminated,不能添加worker线程     B、线程池状态==shutdown,firstTask不为空,不能添加worker线程,因为shutdown状态的线程池不接收新任务     C、线程池状态==shutdown,firstTask==null,workQueue为空,不能添加worker线程,因为firstTask为空是为了添加一个没有任务的线程再从workQueue获取task,而workQueue为      空,说明添加无任务线程已经没有意义 2、线程池当前线程数量是否超过上限(corePoolSize 或 maximumPoolSize),超过了return false,没超过则对workerCount+1,继续下一步 3、在线程池的ReentrantLock保证下,向Workers Set中添加新创建的worker实例,添加完成后解锁,并启动worker线程,如果这一切都成功了,return true,如果添加worker入Set失败或启动失败,调用addWorkerFailed()逻辑

常见的四种线程池

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0) {
        return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());
    }

固定大小的线程池,可以指定线程池的大小,该线程池corePoolSize和maximumPoolSize相等,阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue,大小为整数最大值。

该线程池中的线程数量始终不变,当有新任务提交时,线程池中有空闲线程则会立即执行,如果没有,则会暂存到阻塞队列。对于固定大小的线程池,不存在线程数量的变化。同时使用无界的LinkedBlockingQueue来存放执行的任务。当任务提交十分频繁的时候,LinkedBlockingQueue

迅速增大,存在着耗尽系统资源的问题。而且在线程池空闲时,即线程池中没有可运行任务时,它也不会释放工作线程,还会占用一定的系统资源,需要shutdown。

newSingleThreadExecutor

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

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory var0) {
        return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var0));
    }

单个线程线程池,只有一个线程的线程池,阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue,若有多余的任务提交到线程池中,则会被暂存到阻塞队列,待空闲时再去执行。按照先入先出的顺序执行任务。

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue());
    }

    public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory var0) {
        return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue(), var0);
    }

缓存线程池,缓存的线程默认存活60秒。线程的核心池corePoolSize大小为0,核心池最大为Integer.MAX_VALUE,阻塞队列使用的是SynchronousQueue。是一个直接提交的阻塞队列,    他总会迫使线程池增加新的线程去执行新的任务。在没有任务执行时,当线程的空闲时间超过keepAliveTime(60秒),则工作线程将会终止被回收,当提交新任务时,如果没有空闲线程,则创建新线程执行任务,会导致一定的系统开销。如果同时又大量任务被提交,而且任务执行的时间不是特别快,那么线程池便会新增出等量的线程池处理任务,这很可能会很快耗尽系统的资源。

newScheduledThreadPool

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0);
    }

    public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0, var1);
    }

定时线程池,该线程池可用于周期性地去执行任务,通常用于周期性的同步数据。

scheduleAtFixedRate:是以固定的频率去执行任务,周期是指每次执行任务成功执行之间的间隔。

schedultWithFixedDelay:是以固定的延时去执行任务,延时是指上一次执行成功之后和下一次开始执行的之前的时间。

使用实例                                                                                                        

newFixedThreadPool实例:

public class FixPoolDemo {

    private static Runnable getThread(final int i) {
        return new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(i);
            }
        };
    }

    public static void main(String args[]) {
        ExecutorService fixPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            fixPool.execute(getThread(i));
        }
        fixPool.shutdown();
    }
}

newCachedThreadPool实例:

public class CachePool {
    private static Runnable getThread(final int i){
        return new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                }catch (Exception e){

                }
                System.out.println(i);
            }
        };
    }

    public static  void main(String args[]){
        ExecutorService cachePool = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i=1;i<=10;i++){
            cachePool.execute(getThread(i));
        }
    }
}

这里没用调用shutDown方法,这里可以发现过60秒之后,会自动释放资源。

newSingleThreadExecutor

public class SingPoolDemo {
    private static Runnable getThread(final int i){
        return new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {

                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(i);
            }
        };
    }

    public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
        ExecutorService singPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        for (int i=0;i<10;i++){
            singPool.execute(getThread(i));
        }
        singPool.shutdown();
    }

这里需要注意一点,newSingleThreadExecutor和newFixedThreadPool一样,在线程池中没有任务时可执行,也不会释放系统资源的,所以需要shudown。

newScheduledThreadPool

public class ScheduledExecutorServiceDemo {
    public static void main(String args[]) {

        ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(10);
        ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    Thread.sleep(4000);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "执行了");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

最后杂谈                                                                                                    

如何选择线程池数量

线程池的大小决定着系统的性能,过大或者过小的线程池数量都无法发挥最优的系统性能。

当然线程池的大小也不需要做的太过于精确,只需要避免过大和过小的情况。一般来说,确定线程池的大小需要考虑CPU的数量,内存大小,任务是计算密集型还是IO密集型等因素

NCPU = CPU的数量

UCPU = 期望对CPU的使用率 0 ≤ UCPU ≤ 1

W/C = 等待时间与计算时间的比率

如果希望处理器达到理想的使用率,那么线程池的最优大小为:

线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)

在Java中使用

int ncpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

获取CPU的数量。

线程池工厂

Executors的线程池如果不指定线程工厂会使用Executors中的DefaultThreadFactory,默认线程池工厂创建的线程都是非守护线程。

使用自定义的线程工厂可以做很多事情,比如可以跟踪线程池在何时创建了多少线程,也可以自定义线程名称和优先级。如果将

新建的线程都设置成守护线程,当主线程退出后,将会强制销毁线程池。

下面这个例子,记录了线程的创建,并将所有的线程设置成守护线程。

public class ThreadFactoryDemo {
    public static class MyTask1 implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId());
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
          MyTask1 task = new MyTask1();
        ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread t = new Thread(r);
                t.setDaemon(true);
                System.out.println("创建线程"+t);
                return  t;
            }
        });
        for (int i = 0;i<=4;i++){
           es.submit(task);
        }
    }
}

扩展线程池

ThreadPoolExecutor是可以拓展的,它提供了几个可以在子类中改写的方法:beforeExecute,afterExecute和terimated。

在执行任务的线程中将调用beforeExecute和afterExecute,这些方法中还可以添加日志,计时,监视或统计收集的功能,

还可以用来输出有用的调试信息,帮助系统诊断故障。下面是一个扩展线程池的例子:

public class ThreadFactoryDemo {
    public static class MyTask1 implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId());
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
          MyTask1 task = new MyTask1();
        ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread t = new Thread(r);
                t.setDaemon(true);
                System.out.println("创建线程"+t);
                return  t;
            }
        });
        for (int i = 0;i<=4;i++){
           es.submit(task);
        }
    }
}

线程池的正确使用

以下阿里编码规范里面说的一段话:

线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。 说明:Executors各个方法的弊端: 1)newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:   主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存,甚至OOM。 2)newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:   主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE,可能会创建数量非常多的线程,甚至OOM。

手动创建线程池有几个注意点

1.任务独立。如何任务依赖于其他任务,那么可能产生死锁。例如某个任务等待另一个任务的返回值或执行结果,那么除非线程池足够大,否则将发生线程饥饿死锁。

2.合理配置阻塞时间过长的任务。如果任务阻塞时间过长,那么即使不出现死锁,线程池的性能也会变得很糟糕。在Java并发包里可阻塞方法都同时定义了限时方式和不限时方式。例如

Thread.join,BlockingQueue.put,CountDownLatch.await等,如果任务超时,则标识任务失败,然后中止任务或者将任务放回队列以便随后执行,这样,无论任务的最终结果是否成功,这种办法都能够保证任务总能继续执行下去。

3.设置合理的线程池大小。只需要避免过大或者过小的情况即可,上文的公式线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)

4.选择合适的阻塞队列。newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor都使用了无界的阻塞队列,无界阻塞队列会有消耗很大的内存,如果使用了有界阻塞队列,它会规避内存占用过大的问题,但是当任务填满有界阻塞队列,新的任务该怎么办?在使用有界队列是,需要选择合适的拒绝策略,队列的大小和线程池的大小必须一起调节。对于非常大的或者无界的线程池,可以使用SynchronousQueue来避免任务排队,以直接将任务从生产者提交到工作者线程。

下面是Thrift框架处理socket任务所使用的一个线程池,可以看一下FaceBook的工程师是如何自定义线程池的。

    private static ExecutorService createDefaultExecutorService(Args args) {
        SynchronousQueue executorQueue = new SynchronousQueue();

        return new ThreadPoolExecutor(args.minWorkerThreads, args.maxWorkerThreads, 60L, TimeUnit.SECONDS,
                executorQueue);
    }

总结:

本文是作者在平时的工作学习中总结出来的,如果不足之处欢迎批评斧正。

参考资料

《实战Java》高并发程序设计

《Java Concurrency in Practice》

Java线程池ThreadPoolExecutor使用和分析(二)

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