文章目录
- 什么是线程池？
- 线程池的实现
- 标准库中的线程池（四种）
- 自己实现一个线程池
- 线程池支持的参数
- 在实际的开发中，线程池的线程数如何确定？
什么是线程池？
线程诞生的原因就是进程太“重量”了。虽然线程的速度已经比进程快了很多，但是如果遇到频繁的创建和销毁线程的情况，那么线程创建和销毁的开销仍不可忽略。这时候就可以使用线程池来进一步提高使用线程的效率。
线程池就是一个“池子”里有很多线程。当需要执行任务的时候，不需要重新创建线程而是直接从“池子”里面取一个线程直接使用；用完了也不需要销毁，再放回“池子”里就行。
为什么从“池子”里取一个线程比创建一个线程快呢？
- 从“池子”里取的操作是一个纯用户态的操作；而创建一个线程涉及到了用户态到内核态的转化。很容易理解，转化走的路程远自然执行速度就慢。
- 用户态：每个进程自己执行自己的逻辑；内核态：一个操作系统只有一个内核，一个内核要给所有的进程提供服务。
- 线程本质是一个PCB，是内核中的数据结构。创建和销毁就要到内核中。
线程池的实现
标准库中的线程池（四种）
//标准库的线程池
public static void main(String[] args) {
//创建线程数目动态增长的线程池
ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
//创建固定线程数的线程池
ExecutorService pool1 = Executors.newFixedThreadPool(5);
//创建只包含单个线程的线程池
ExecutorService pool2 = Executors.newSingleThreadExecutor();
//创建定期执行命令的线程池
ExecutorService pool3 = Executors.newScheduledThreadPool(5);
pool.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("线程池");
}
});
}
自己实现一个线程池
一个线程池可以同时提交N个任务，有M个线程同时执行这些任务。
使用生产者消费者模型来解决这个问题。
class MyThreadPool{
private BlockingQueue<Runnable> blockingQueue = new LinkedBlockingDeque<>();
public void submit(Runnable runnable){
try {
blockingQueue.put(runnable);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public MyThreadPool(int m){
for (int i = 0; i < m; i++){
Thread thread = new Thread(() -> {
while (true){
try {
Runnable runnable = blockingQueue.take();
runnable.run();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
thread.start();
}
}
}
线程池支持的参数
corePoolSize：核心线程数
maximumPoolSize：最大线程数 最大线程数 = 核心线程数 + 临时线程数
keepAliveTime：允许临时线程空闲的时间
unit：时间的单位
workQueue：手动给线程池传一个任务队列
threadFactory：描述了线程是如何创建的。 工厂对象就负责创建线程，程序员可以手动指定创建线程的策略
handler：线程池的拒绝策略。即：线程池的任务队列已经满了，但是还有人往进添加新的任务，该怎么办？
解释：
策略一：不光新添加的任务不干，旧的任务也不干
策略二：让传递任务的线程干，如果它不干就把这个任务舍弃
策略三：不干新添加的任务，继续执行旧的任务
策略四：干新添加的任务，把旧任务中最早添加进来的任务舍弃
在实际的开发中，线程池的线程数如何确定？
盖棺定论：线程数是不能确定的，需要根据具体的情况具体分析。
因为：
- 主机的CPU配置不确定。CPU越多可创建的线程数越多。
- 不同程序的执行特点不确定。得看你的代码是干啥的：
- 如果是100%CPU密集型任务（进行大量的算术运算和逻辑判断），线程数有最大值（比如N）。线程数就算再多也没用，因为CPU已经被占满了。
- 如果是10%CPU密集型、90%IO密集型任务（进行大量的读写硬盘/网卡操作），线程数可以为10N
但是在工作中，两种任务各占比多少是不确定的。因此，需要我们进行实验验证：
针对自己的程序进行性能测试，分别给线程池设置不同的线程数，比如0.2N、0.5N、N、1.5N、2N.分别记录每种情况下你的程序的一些核心性能指标和负载情况，选择一个适合的线程数即可。
