线程池的总结

前言

线程池： 简单理解，它就是一个管理线程的池子。

线程池的优点：

• 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。
• 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。
• 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。

线程池的总结

工作流程

图解线程池流程 先来一张通俗易懂的：

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文字理解：工厂中有固定的一批工人，称为正式工人，工厂接收的订单由这些工人去完成。当订单增加，正式工人已经忙不过来了，工厂会将生产原料暂时堆积在仓库中，等有空闲的工人时再处理（因为工人空闲了也不会主动处理仓库中的生产任务，所以需要调度员实时调度）。仓库堆积满了后，订单还在增加怎么办？工厂只能临时扩招一批工人来应对生产高峰，而这批工人高峰结束后是要清退的，所以称为临时工。当时临时工也以招满后（受限于工位限制，临时工数量有上限），后面的订单只能忍痛拒绝了。 将其翻译成线程池理解：

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关键参数

线程池关键参数的理解（在图中可以看到）：

• corePoolSize（必需）：核心线程数。即池中一直保持存活的线程数，即使这些线程处于空闲。但是将allowCoreThreadTimeOut参数设置为true后，核心线程处于空闲一段时间以上，也会被回收。
• maximumPoolSize（必需）：池中允许的最大线程数。当核心线程全部繁忙且任务队列打满之后，线程池会临时追加线程，直到总线程数达到maximumPoolSize这个上限。
• keepAliveTime（必需）：线程空闲超时时间。当非核心线程处于空闲状态的时间超过这个时间后，该线程将被回收。将allowCoreThreadTimeOut参数设置为true后，核心线程也会被回收。
• unit（必需）：keepAliveTime参数的时间单位。有：TimeUnit.DAYS（天）、TimeUnit.HOURS（小时）、TimeUnit.MINUTES（分钟）、TimeUnit.SECONDS（秒）、TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒）、TimeUnit.MICROSECONDS（微秒）、TimeUnit.NANOSECONDS（纳秒）
• workQueue（必需）：任务队列，采用阻塞队列实现。当核心线程全部繁忙时，后续由execute方法提交的Runnable将存放在任务队列中，等待被线程处理。
• threadFactory（可选）：线程工厂。指定线程池创建线程的方式。
• handler（可选）：拒绝策略。当线程池中线程数达到maximumPoolSize且workQueue打满时，后续提交的任务将被拒绝，handler可以指定用什么方式拒绝任务。

图解参数之间的关系：

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工作原理

看完工作流程后再来看下线程池工作原理（图解）：

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拒绝策略

1. AbortPolicy(抛出一个异常，默认的)
2. DiscardPolicy(直接丢弃任务)
3. DiscardOldestPolicy（丢弃队列里最老的任务，将当前这个任务继续提交给线程池）
4. CallerRunsPolicy（交给线程池调用所在的线程进行处理)任务队列 ArrayBlockingQueue ArrayBlockingQueue（有界队列）是一个用数组实现的有界阻塞队列，按FIFO排序量。LinkedBlockingQueue LinkedBlockingQueue（可设置容量队列）基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，容量可以选择进行设置，不设置的话，将是一个无边界的阻塞队列，最大长度为Integer.MAX_VALUE，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；newFixedThreadPool线程池使用了这个队列DelayQueue DelayQueue（延迟队列）是一个任务定时周期的延迟执行的队列。根据指定的执行时间从小到大排序，否则根据插入到队列的先后排序。newScheduledThreadPool线程池使用了这个队列。PriorityBlockingQueue PriorityBlockingQueue（优先级队列）是具有优先级的无界阻塞队列；SynchronousQueue SynchronousQueue（同步队列）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LinkedBlockingQuene，newCachedThreadPool线程池使用了这个队列。

创建方式

创建线程池的方式：

1. 通过ThreadPoolExecutor构造函数实现（推荐）
2. 通过 Executor 框架的工具类 Executors 来实现，总共有三种类型（方法内部也是调用了ThreadPoolExecutor的构造方法）

• FixedThreadPool
• SingleThreadExecutor
• CachedThreadPoolThreadPoolExecutor 《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”章节中，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示创建线程。（具体原因可参照线程池的优点） 并且强制要求，不允许使用 Executors 去快捷创建线程池，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，除了避免 OOM 的原因外，这样的处理方式可以让我们更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。 也就是说使用有界队列，控制线程创建数量。因为实际使用中需要根据自己机器的性能、业务场景来手动配置线程池的参数比如核心线程数、使用的任务队列、饱和策略等等。我们应该显示地给我们的线程池命名，有助于后期快速定位问题。 Executors 返回线程池对象的弊端： FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ：允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能堆积大量的请求，从而导致 OOM（java.lang.OutOfMemoryError：内存用完了）。 CachedThreadPool 和ScheduledThreadPool：允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。

示例：一个简单的for遍历线程

import java.util.Date;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class App 
{
    //corePoolSize: 定义核心线程数为 3
    private static final Integer CORE_POOL_SIZE = 3;
    //maximumPoolSize：定义最大线程数为 9
    private static final Integer MAX_POOL_SIZE = 9;
    //workQueue：定义任务队列为 ArrayBlockingQueue，并且容量为 90
    private static final Integer QUEUE_CAPACITY = 90;
    //keepAliveTime: 定义等待时间为 1
    private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;


    public static void main(String[] args) {

        //通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_TIME,
                TimeUnit.SECONDS,//unit: 等待时间的单位为 TimeUnit.SECONDS
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(QUEUE_CAPACITY), //workQueue:定义任务队列为 ArrayBlockingQueue
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//handler:定义拒绝策略为 CallerRunsPolicy


        // 模拟向线程池提交（6个线程）任务
        for (int i = 0; i < 6; i++) {

            //执行线程；这里直接使用的Runnable匿名对象；也可以自行创建Runnable或Callable的实现类
            executor.execute(new Runnable() {
                                 @Override
                                 public void run() {
                                     Long start = System.currentTimeMillis(); //获取线程开始执行时间
                                     //这里随便写了一个遍历功能的线程
                                     for (int numValue = 0; numValue <= 2; numValue++) {

                                         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + numValue + " " + new Date(System.currentTimeMillis()));
                                         try {
                                             Thread.sleep(500);
                                         } catch (InterruptedException e) {
                                             e.printStackTrace();
                                         }
                                     }
                                     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：当前线程任务结束，总共花费时间：" + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000 + "秒");
                                 }
                             }

            );
        }

        //终止线程池
        executor.shutdown(); //设置线程池的状态为SHUTDOWN，然后中断所有没有正在执行任务的线程
        // executor.shutdownNow(); //（慎用）设置线程池的状态为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，该方法要慎用，容易造成不可控的后果
        while (!executor.isTerminated()) {
            //使用isTerminated()函数判断线程池中的所有线程是否执行完毕时候，不能直接使用该函数，必须在shutdown()方法关闭线程池之后才能使用，
            //否则isTerminated()永远为false，线程将一直阻塞在该判断的地方，导致程序最终崩溃。
        }
        System.out.println("所有线程都已结束");
    }
}

打印结果：

pool-1-thread-2:0 Thu Sep 30 10:42:01 CST 2021
pool-1-thread-1:0 Thu Sep 30 10:42:01 CST 2021
pool-1-thread-3:0 Thu Sep 30 10:42:01 CST 2021
pool-1-thread-2:1 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-1:1 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-3:1 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-2:2 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-1:2 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-3:2 Thu Sep 30 10:42:02 CST 2021
pool-1-thread-3：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
pool-1-thread-3:0 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-1：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
pool-1-thread-1:0 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-2：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
pool-1-thread-2:0 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-3:1 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-2:1 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-1:1 Thu Sep 30 10:42:03 CST 2021
pool-1-thread-3:2 Thu Sep 30 10:42:04 CST 2021
pool-1-thread-1:2 Thu Sep 30 10:42:04 CST 2021
pool-1-thread-2:2 Thu Sep 30 10:42:04 CST 2021
pool-1-thread-2：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
pool-1-thread-1：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
pool-1-thread-3：当前线程任务结束，总共花费时间：1秒
所有线程都已结束

打印结果分析： 该示例中总共向线程池提交了6个线程任务，但是该线程池的核心线程只有3个，所以根据示例中定义的拒绝策略和任务队列，剩下的3个线程在任务队列中，根据打印结果可以看到，当前面的3个线程分别执行完毕时，空出的核心线程会被剩下的3个线程任务拿到，然后继续执行剩下的线程任务

Executors

FixedThreadPool

创建可重用固定线程数的线程池。

• FixedThreadPool只有核心线程，且数量固定，没有非核心线程。
• keepAliveTime设置为0L，代表多余的线程会被立即终止；即没有非空闲时间；因为不会产生多余的线程，所以keepAliveTime是无效的参数。
• 任务队列为无界的阻塞队列LinkedBlockingQueue（容量默认为Integer.MAX_VALUE）。

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1. 提交任务
2. 如果线程数少于核心线程，创建核心线程执行任务
3. 如果线程数等于核心线程，把任务添加到LinkedBlockingQueue阻塞队列
4. 如果线程执行完任务，去阻塞队列取任务，继续执行。

示例：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
                 for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                     executor.execute(()->{
                         try {
                             Thread.sleep(1000);
                         } catch (InterruptedException e) {
                             //do nothing
                         }
         		});

使用场景： 适用于处理CPU密集型的任务，确保CPU在长期被工作线程使用的情况下，尽可能的少的分配线程，即适用执行长期的任务。 缺点：

当线程池中的线程数达到 corePoolSize 后，新任务将在无界队列中等待，因此线程池中的线程数不会超过 corePoolSize；

由于使用无界队列时 maximumPoolSize 将是一个无效参数，因为不可能存在任务队列满的情况。所以，通过创建 FixedThreadPool的源码可以看出创建的 FixedThreadPool 的 corePoolSize 和 maximumPoolSize 被设置为同一个值。

由于 1 和 2，使用无界队列时 keepAliveTime 将是一个无效参数；

运行中的 FixedThreadPool（未执行 shutdown()或 shutdownNow()）不会拒绝任务，在任务比较多的时候会导致 OOM（内存溢出）

CachedThreadPool

提交任务

因为没有核心线程，所以任务直接加到SynchronousQueue队列。

判断是否有空闲线程，如果有，就去取出任务执行。

如果没有空闲线程，就新建一个线程执行。

执行完任务的线程，还可以存活60秒，如果在这期间，接到任务，可以继续活下去；否则被销毁。

使用场景： 因为maximumPoolSize是无界的，所以提交任务的速度 > 线程池中线程处理任务的速度就要不断创建新线程；每次提交任务，都会立即有线程去处理，因此CachedThreadPool适用于处理大量、耗时少的任务。 缺点： CachedThreadPool允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。

SingleThreadExecutor

只有一个线程的线程池。

核心线程数为1

最大线程数也为1

阻塞队列是LinkedBlockingQueue

keepAliveTime为0

1. 提交任务
2. 线程池是否有一条线程在，如果没有，新建线程执行任务
3. 如果有，讲任务加到阻塞队列
4. 当前的唯一线程，从队列取任务，执行完一个，再继续取，如此循环。。。。

使用场景： 适用于串行执行任务的场景，一个任务一个任务地执行。 缺点： SingleThreadExecutor 使用无界队列 LinkedBlockingQueue 作为线程池的任务队列（队列的容量为 Intger.MAX_VALUE）。SingleThreadExecutor 使用无界队列作为线程池的任务队列会对线程池带来的影响与 FixedThreadPool 相同。说简单点就是可能会导致 OOM，

常用方法

提交

execute()方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功与否； submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个 Future 类型的对象，通过这个 Future 对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过 Future 的 get()方法来获取返回值，get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用 get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。 以AbstractExecutorService接口中的一个 submit 方法为例：

public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) thrownew NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

上面方法调用的 newTaskFor()方法返回了一个 FutureTask 对象。

protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
        return new FutureTask<T>(runnable, value);
}

对比execute()方法：

public void execute(Runnable command) {
      ...
}

关闭

shutdown() :关闭线程池，线程池的状态变为 SHUTDOWN。线程池不再接受新任务了，但是队列里的任务得执行完毕。 shutdownNow() :关闭线程池，线程的状态变为 STOP。线程池会终止当前正在运行的任务，并停止处理排队的任务并返回正在等待执行的 List；该方法要慎用，容易造成不可控的后果

判断

isShutDown 当调用 shutdown()方法后，返回为 true，否则为false。 isTerminated 当调用shutdown() 方法后，并且所有提交的任务完成后返回为 true，否则为false。

状态切换

RUNNING

• 该状态的线程池会接收新任务，并处理阻塞队列中的任务;
• 调用线程池的shutdown()方法，可以切换到SHUTDOWN状态;
• 调用线程池的shutdownNow()方法，可以切换到STOP状态;

SHUTDOWN

• 该状态的线程池不会接收新任务，但会处理阻塞队列中的任务；
• 队列为空，并且线程池中执行的任务也为空,进入TIDYING状态;

STOP

• 该状态的线程不会接收新任务，也不会处理阻塞队列中的任务，而且会中断正在运行的任务；
• 线程池中执行的任务为空,进入TIDYING状态;

TIDYING

• 该状态表明所有的任务已经运行终止，记录的任务数量为0。
• terminated()执行完毕，进入TERMINATED状态

TERMINATED

• 该状态表示线程池彻底终止配置线程数 CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。 ​

参考文章： 新手也能看懂的线程池学习总结 Java线程池解析 深入Java线程池：从设计思想到源码解读