Java 并发编程知识总结【二】

news2024/9/22 23:23:21

3. 阻塞队列与线程池

3.1 阻塞队列

阻塞：必须要阻塞/不得不阻塞

阻塞队列是一个队列，在数据结构中是先进先出

image-20221231194923346

线程1往阻塞队列里添加元素，线程2从阻塞队列里移除元素。

当队列是空的，从队列中获取元素的操作将会被阻塞

当队列是满的，从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞，直到其他线程从队列中移除一个或多个元素或者完全清空，使队列变得空闲起来并后续新增

阻塞队列用处

在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤起。

为什么需要 BlockingQueue ？

好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切 BlockingQueue 都给你一手包办了。

在 concurrent 包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。

阻塞队列架构

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分类：

  • ArrayBlockingQueue：由数组结构组成的有界阻塞队列。
  • LinkedBlockingQueue：由链表结构组成的有界（但大小默认值为 Integer.MAX_VALUE ）阻塞队列，吞吐量通常高于 ArrayBlockingQueue，但是慎用。
  • PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列。
  • DelayQueue：使用优先级队列实现的延迟无界阻塞队列。
  • SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，也即单个元素的队列。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
  • LinkedTransferQueue：由链表组成的无界阻塞队列。
  • LinkedBlockingDeque：由链表组成的双向阻塞队列。

核心方法：

image-20221231195639406

image-20221231195722148

public static void main(String[] args) {
    BlockingQueue<Integer> blockingQueue = new SynchronousQueue<>();

    new Thread(() -> {
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put 1");
            blockingQueue.put(1);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put 2");
            blockingQueue.put(2);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put 3");
            blockingQueue.put(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }, "AAA").start();

    new Thread(() -> {
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + blockingQueue.take());

            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + blockingQueue.take());

            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + blockingQueue.take());
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }, "BBB").start();
}
// 结果
AAA	 put 1
BBB	1
AAA	 put 2
BBB	2
AAA	 put 3
BBB	3

3.2 阻塞队列用在哪

  • 生产者消费者模式
  • 线程池
  • 消息中间件

我们这里对生产者消费者模式进行描述，分为传统版和阻塞队列版，传统版在线程通信篇章会讲解，这里写出阻塞队列版本。

3.3 线程池

为什么使用线程池？

例子：

10年前单核 CPU 电脑，假的多线程，像马戏团小丑玩多个球，CPU 需要来回切换。现在是多核电脑，多个线程各自跑在独立的 CPU 上，不用切换效率高。

线程池的优势：

线程池做的工作只要是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入阻塞队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

它的主要特点为：线程复用;控制最大并发数;管理线程。

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销耗。
  • **提高响应速度。**当任务到达时，任务可以不需要等待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，不仅会销耗系统资源，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。

线程池的架构

Java 中的线程池是通过 Executor 框架实现的，该框架中用到了 Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor这几个类

image-20221231213316162

使用：

  • Executors.newFixedThreadPool(int) 执行长期任务性能好，创建一个线程池，一池有x个固定的线程，有固定线程数的线程
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

newFixedThreadPool 创建的线程池 corePoolSize 和 maximumPoolSize 值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue

public static void main(String[] args) {
    // 一池5个工作线程，类似一个银行有5个受理窗口
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
    // 一池1个工作线程，类似一个银行有1个受理窗口

    try {
        // 模拟有10个顾客过来银行办理业务，目前池子里面有5个中作人员提供服务
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                SmallTool.printTimeAndThread("办理业务");
            });
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPool.shutdown();
    }
}
// 结果
1672495118511	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务
1672495118511	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务
1672495118511	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495118511	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务
1672495118511	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务
1672495118511	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495118511	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务
1672495118511	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务
1672495118511	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务
1672495118511	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务
  • Executors.newSingleThreadExecutor() 一个任务一个任务的执行，一池一线程
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

newSingleThreadExecutor 创建的线程池 corePoolSize 和 maximumPoolSize 值都是1，它使用的是 LinkedBlockingQueue

public static void main(String[] args) {
    // 一池1个工作线程，类似一个银行有1个受理窗口
    ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
    try {
        // 模拟有10个顾客过来银行办理业务，目前池子里面有5个中作人员提供服务
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            threadPool.execute(() -> {
                SmallTool.printTimeAndThread("办理业务");
            });
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPool.shutdown();
    }
}
// 结果
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495284226	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
  • Executors.newCachedThreadPool() 执行很多短期异步任务或负载较轻的服务器，线程池根据需要创建新线程，但在先前构建的线程可用时将重用它们。可扩容，遇强则强
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

newCachedThreadPool 创建的线程池将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，它使用的是SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

public static void main(String[] args) {
    // 一池N个工作线程，类似一个银行有N个受理窗口
    ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
    try {
        // 模拟有10个顾客过来银行办理业务，目前池子里面有5个中作人员提供服务
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            // 暂停一会线程
            SmallTool.sleepMillis(1000);
            threadPool.execute(() -> SmallTool.printTimeAndThread("办理业务"));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPool.shutdown();
    }
}
// 结果
1672495485999	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495487011	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495488020	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495489032	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495490035	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495491049	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495492057	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495493062	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495494069	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495495081	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务

当我们不将线程的睡眠，再次运行

// 结果
1672495641929	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672495641929	|	33	|	pool-1-thread-10	|	办理业务
1672495641929	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务
1672495641929	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务
1672495641929	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务
1672495641929	|	31	|	pool-1-thread-8	|	办理业务
1672495641929	|	29	|	pool-1-thread-6	|	办理业务
1672495641929	|	32	|	pool-1-thread-9	|	办理业务
1672495641929	|	30	|	pool-1-thread-7	|	办理业务
1672495641929	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务

可以发现此时使用的线程池中的线程数量发生改变

并且通过上述3种使用线程池的方法可以发现，线程池的原理是：ThreadPoolExecutor，底层源码都是 new 了一个 ThreadPoolExecutor 对象进行创建线程池

线程池中的7大参数

  1. corePoolSize：线程池中的常驻核心线程数
  2. maximumPoolSize：线程池中能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1
  3. keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间，当前池中线程数量超过 corePoolSize 时，当空闲时间达到 keepAliveTime 时，多余线程会被销毁直到只剩下 corePoolSize 个线程为止
  4. unit：keepAliveTime 的单位
  5. workQueue：任务队列，被提交但尚未被执行的任务
  6. threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般默认的即可
  7. handler：拒绝策略，表示当队列满了，并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝
    请求执行的 runnable 的策略

源码如下：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

线程池底层工作原理

image-20230101113155767

  1. 在创建了线程池后，开始等待请求。
  2. 当调用 execute() 方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：
    1. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
    2. 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
    3. 如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
    4. 如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。
  3. 当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。
  4. 当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程会判断：如果当前运行的线程数大于 corePoolSize，那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到 corePoolSize的大小。

拒绝策略

在 Java 中已经内置的有拒绝策略，如下所示

  • AbortPolicy(默认)：直接抛出 RejectedExecutionException 异常，阻止系统正常运行。---- 中止策略
  • CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。— 调用方运行策略
  • DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加人队列中尝试再次提交当前任务。
  • DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务（直接丢弃超出的任务），不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种策略。— 丢弃策略

以上内置拒绝策略均实现了 RejectedExecutionHandle 接口

但是在现实工作中我们一个都不用 JDK 提供的三种创建线程池的方法，工作中我们需要自定义使用。

原因如下：

image-20230101114419399

自定义线程池

AbortPolicy 策略

public static void main(String[] args) {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        5,
        1L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(3),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
    );
    try {
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            int temp = i;
            threadPoolExecutor.execute(() -> SmallTool.printTimeAndThread("办理业务" + temp));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
}
// 结果  可以看出 直接报了 RejectedExecutionException 异常
java.util.concurrent.RejectedExecutionException: ......
1672546170117	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务6
1672546170117	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务2
1672546170117	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务3
1672546170117	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务1
1672546170117	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务4
1672546170117	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务8
1672546170117	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务7
1672546170117	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务5

CallerRunsPolicy 策略

public static void main(String[] args) {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        5,
        1L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(3),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
    );
    try {
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            threadPoolExecutor.execute(() -> SmallTool.printTimeAndThread("办理业务"));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
}
// 结果   即 谁让你调用的，你找谁去调用，这就是 CallerRunsPolicy 策略 
1672545863694	|	1	|	main	|	办理业务
1672545863694	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务
1672545863695	|	1	|	main	|	办理业务
1672545863694	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672545863694	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务
1672545863694	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务
1672545863694	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务
1672545863695	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务
1672545863695	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务
1672545863695	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务

DiscardOldestPolicy 策略

public static void main(String[] args) {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        5,
        1L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(3),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
    );
    try {
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            int temp = i;
            threadPoolExecutor.execute(() -> SmallTool.printTimeAndThread("办理业务" + temp));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
}
// 结果  可以发现 抛弃了 业务3和4 线程 这是因为它们在阻塞队列中是先进来的 等待时间最长 由于使用 DiscardOldestPolicy 
// 拒绝策略 所以直接丢弃了 业务3 和 业务4 任务
1672546276424	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务1
1672546276424	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务2
1672546276424	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务6
1672546276424	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务8
1672546276424	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务10
1672546276424	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务7
1672546276424	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务9
1672546276424	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务5

DiscardPolicy 策略

public static void main(String[] args) {
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        5,
        1L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(3),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
    );
    try {
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            int temp = i;
            threadPoolExecutor.execute(() -> SmallTool.printTimeAndThread("办理业务" + temp));
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        threadPoolExecutor.shutdown();
    }
}
// 结果 可以看出没有 业务9 和 业务10 任务 这是因为选择了 DiscardPolicy 策略 直接丢弃了超出的任务 线程池的最大容量为5，阻塞队列中的容量为3 整个最大容量为8 故超出该任务量的任务 都会被丢弃
1672546438195	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务7
1672546438195	|	24	|	pool-1-thread-1	|	办理业务1
1672546438195	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务2
1672546438196	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务3
1672546438195	|	28	|	pool-1-thread-5	|	办理业务8
1672546438196	|	27	|	pool-1-thread-4	|	办理业务5
1672546438195	|	26	|	pool-1-thread-3	|	办理业务6
1672546438196	|	25	|	pool-1-thread-2	|	办理业务4

合理配置线程池参数

这里配置的是最大线程数量，分为 CPU 密集型和 IO 密集型

CPU 密集型

CPU 密集的意思是该任务需要大量的运算而没有阻塞，CPU 一直在全速运行。

CPU 密集任务只有在真正的多核 CPU 上才可以得到加速（通过多线程）。而在单核 CPU 上，无论开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为 CPU 总的运算能力就那些。

CPU 密集型任务配置尽可能少的线程数量，一般公式：CPU 逻辑核数 + 1个线程的线程池

IO 密集型：

  1. 由于 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 CPU 逻辑核数 * 2

  2. IO 密集型，即该任务需要大量的 IO，即大量的阻塞。在单线程上运行 IO 密集型的任务会导致浪费大量的 CPU 运算能力浪费在等待，所以 IO 密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核 CPU 上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

    IO 密集型时，大部分线程都被阻塞，故需要多配置线程数：

    参考公式：CPU 逻辑核数 / 1 - 阻塞系数，阻塞系数在 0.8 ~ 0.9 之间

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