Java中的线程池

103style

发布于 2022-12-19 13:22:59

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Java并发编程的艺术笔记

前言

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。

在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。

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，如果无限制地创建，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分配、调优和监控。但是，要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。

线程池的实现原理

当向线程池提交一个任务之后，线程池是如何处理这个任务的呢？本文来看一下线程池的主要处理流程，处理流程图下图所示。

从图中可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下。

线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。如果不是，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务，则进入下个流程。
线程池判断工作队列是否已经满。如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
线程池判断线程池的线程是否都处于工作状态。如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

ThreadPoolExecutor 执行 execute() 方法的示意图如下：

ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况：

如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。上图1
如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。上图2
如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。上图3
如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。上图4

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路，是为了在执行execute()方法时，尽可能地避免获取全局锁（那将会是一个严重的可伸缩瓶颈）。在ThreadPoolExecutor完成预热之后（当前运行的线程数大于等于corePoolSize），几乎所有的execute()方法调用都是执行 上图2 ，而 上图2 不需要获取全局锁。

源码分析：上面的流程分析让我们很直观地了解了线程池的工作原理，让我们再通过源代码来看看是如何实现的，线程池执行任务的方法如下：

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();

    int c = ctl.get();
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 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 (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }

    // 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 (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        if (!isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    } else if (!addWorker(command, false))
        // 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.

        // 抛出RejectedExecutionException异常
        reject(command);
}

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，还会循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker类的run()方法里看到这点。

public void run() {
    try {
        Runnable task = firstTask;
        firstTask = null;
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            runTask(task);
            task = null;
        }
    } finally {
        workerDone(this);
    }
}

ThreadPoolExecutor中线程执行任务的示意图如下：

线程池中的线程执行任务分两种情况：

在execute()方法中创建一个线程时，会让这个线程执行当前任务。
这个线程执行完上图中1的任务后，会反复从BlockingQueue获取任务来执行。

线程池的使用

线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。

ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,
                unit, workQueue, threadFactory, handler);

创建一个线程池时需要输入几个参数：

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，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等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，线程池会提前创建并启动所有基本线程。

maximumPoolSize（线程池最大数量）：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）
纳秒（NANOSECONDS，千分之一微秒）

workQueue（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：

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：一个具有优先级的无限阻塞队列。

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。使用开源框架guava提供的ThreadFactoryBuilder可以快速给线程池里的线程设置有意义的名字，代码如下：

new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();

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。在JDK 1.5中Java线程池框架提供了以下4种策略。

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存储不能处理的任务。

向线程池提交任务

可以使用两个方法向线程池提交任务，分别为execute()和submit()方法。

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。通过以下代码可知execute()方法输入的任务是一个Runnable类的实例。

threadsPool.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // TODO Auto-generated method stub
    }
});

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。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
    Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
    // 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
    // 处理无法执行任务异常
} finally {
    // 关闭线程池
    executor.shutdown();
}

关闭线程池

可以通过调用线程池的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，
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中的任意一个，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。至于应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定：

通常调用shutdown方法来关闭线程池。
如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow方法。

合理地配置线程池

要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来分析：

任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。
任务的优先级：高、中和低。
任务的执行时间：长、中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。

CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。
IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务：
- 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量将高于串行执行的吞吐量。
- 两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU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执行。

注意：如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低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，等待的时间越长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用CPU。

建议使用有界队列。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点儿，比如几千。

有一次，我们系统里后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，那么线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然，我们的系统所有的任务是用单独的服务器部署的，我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。

线程池的监控

如果在系统中 大量使用线程池，则有必要 对线程池进行监控，方便在出现问题时，可以根据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，在监控线程池的时候可以使用以下属性：

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：线程池里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曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
getPoolSize：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程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。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。例如，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。

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }

小结

本文我们介绍了：

线程池的原理
线程池的创建 ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,unit, workQueue, threadFactory, handler);
向线程池提交任务 execute()和submit()
关闭线程池 shutdown或shutdownNow
线程池的合里配置
线程池的监控

以上

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原始发表：2019-05-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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