【Java】实现一个简单的线程池

news2024/11/16 1:34:28

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一、线程池的模式

线程池顾名思义就是管理线程的一个池子,我们把创建线程的过程交给线程池来处理,而这个线程池当中的线程都会从阻塞队列当中取获取任务执行。

我们不在直接把任务的创建过程写到我们初始化的线程对象中,而是通过调用线程池的execute()方法,同时把我们的具体任务交作为参数传给线程池,之后线程池就会把任务添加到阻塞队列当中,而线程池当中的线程会从阻塞队列当中获取任务并执行。

二、线程池的一些参数 

  1. corePoolSize:线程池核心线程大小,即最小线程数(初始化线程数)。线程池会维护当前数量的线程在线程池中,即使这些线程一直处于闲置状态,也不会被销毁,除非设置了allowCoreThreadTimeOut。
  2. maximumPoolSize:线程池最大线程数量。当任务提交到线程池后,如果当前线程数小于核心线程数,则会创建新线程来处理任务;如果当前线程数大于或等于核心线程数,但小于最大线程数,并且任务队列已满,则会创建新线程来处理任务。
  3. keepAliveTime:空闲线程的存活时间。当线程池中的线程数量大于核心线程数且线程处于空闲状态时,在指定时间后,这个空闲线程将会被销毁,从而逐渐恢复到稳定的核心线程数数量。
  4. unit:keepAliveTime的存活时间的计量单位,通常使用TimeUnit枚举类中的方法,如TimeUnit.SECONDS表示秒级。
  5. workQueue:任务队列。用于存放等待执行的任务,常见的实现类有LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue等。
  6. threadFactory:线程工厂。用于创建新的线程,可以自定义线程的名称、优先级等。
  7. handler:拒绝策略。当任务无法执行(如线程池已满)时,可以选择的策略有:AbortPolicy(抛出异常)、CallerRunsPolicy(调用者运行)、DiscardOldestPolicy(丢弃最老的任务)、DiscardPolicy(无声丢弃)。

三、代码实现

因为我们只是简单的实现,所以有一些情况和实际不太相似。

1.BlockingQueue

先来看看我们阻塞队列当中的一些参数,为了在多线程环境下防止并发问题,我使用了ReentrantLock,使用它的目的是为了创建多个不同的阻塞条件。

在我们调用一个对象的await()方法后,我们的当前线程就会加入到一个特定的队列当中去等待,直到有调用了这个对象的notify()方法后才会从这个队列中抽取一个线程唤醒。

举个例子,我们去医院的时候,一个医生同一时间只能看一个病人,剩下的人都只能等待,如果只有一个大厅的话,看不同病的病人都只能等待在一个候诊室中。使用ReentrentLock的意思就是为了创建多个不同的候诊室,将不同医生的病人分开在不同的候诊室当中。

    //1.阻塞队列
    private Deque<T> deque = new ArrayDeque<>();
    //2.实现阻塞的锁
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    //3. 生产者等待条件
    private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
    //4.消费者等待条件
    private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();
    //5.阻塞队列的大小
    private  int CAPACITY;

在自定义的阻塞队列中,我使用了一个双向队列来存储任务,并且设置了一个队列大小的属性,在我们创建这个队列的时候我们可以进行初始化。

先来看看阻塞队列任务的添加过程。这个逻辑并不难,我们在代码的上方上锁,在finally中解锁。如果这时我们的队列是满的,就无法在继续添加任务了,这个时候我们就把当前线程挂起(注意我们的挂起条件)。如果队列不是满的话那我们就加入到队尾,同时把另一类挂起的线程唤醒(这类线程在队列为空的时候挂起,等待任务的添加)

 // 生产者放入数据
    public void put(T t) {
        lock.lock();
        try {
            while (deque.size() == CAPACITY) {
                fullWaitSet.await();
            }
            deque.addLast(t);
            emptyWaitSet.signal();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

在看看我们取任务的过程。同样加锁,当我们的队列为空的时候,线程挂起,等待任务的添加之后线程唤醒,如果队列不为空的话,我们从队列头部取出一个任务,并且唤起一类线程(这类线程在任务已经满了的时候无法在添加任务了,进行挂起,等待队列不为满)

  // 消费者从线程池当中获取任务
    public T take(){
        T t = null;
        lock.lock();
        try {
            while(deque.size() == 0){
                emptyWaitSet.await();
            }
            t = deque.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        return t;
    }

我们上边的代码展示的队列的存取的过程都是死等状态,什么是死等状态?就是任务添加不进去或者取不出来的时候,线程会被一直挂起。真实并不是如此,这里只是简单的展示。

阻塞队列需要的就是这两个存取的过程。

2.ThreadPool

先看看线程池当中的属性。把刚才创建的任务队列加进去,因为线程池要时常和任务队列沟通。然后创建了一个HashSet结构用于存储我们的线程。下边的都是我们线程池需要的一些参数了,拒绝策略在这里没有写。

    // 任务队列
    private BlockedQueue<Runnable> taskQueue;

    // 线程集合
    private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

    //核心线程数
    private int coreSize;

    // 超时时间
    private int timeout;

    // 超时单位
    private TimeUnit timeUnit;

来看看我们的线程池是如何工作的吧,可以看到我们线程池保存的是Worker对象,我们来看看这个Worker对象是干啥的。这个Worker对象实现了Runnable接口,我们可以把这个类当作线程类,这个类中有一个task属性,因为我们线程池当中的线程是要获取任务执行的,这个任务就用这个task属性代表。

这个Worker类一直在干一件事情,就是不断地从我们的任务队列当中获取任务(Worker类是ThreadPool的内部类),如果获取的任务不为空的话就执行任务,一旦没有任务可以执行那么就把当前的线程从线程池当中移除。

class Worker implements Runnable{
        private Runnable task;
        public Worker(Runnable task){
            this.task = task;
        }
        @Override
        public void run() {
            while(task!=null || (task = taskQueue.take())!=null){
                System.out.println("取出的任务是"+task);
                try {
                    task.run();
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }finally {
                    task = null;
                }
                synchronized (workers){
                    workers.remove(this);
                }
            }
        }
    }

那什么时候用到这个Worker类呢?当我们调用ThreadPool中的execute()方法时,线程池中的线程会就调用这个run()方法。

来看我们的execute()方法。当我们的线程数小于我们的核心线程数的时候,我们可以直接创建一个新的线程,并且把我们的任务直接交给这个核心线程。反之我们不能创建,而是把任务添加到我们的任务队列当中,等待核心线程去执行这个任务。

 // 任务执行
    public void execute(Runnable task){
        synchronized (workers){
            if(workers.size() < coreSize){
                // 创建核心线程
                Worker worker = new Worker(task);
                workers.add(worker);
                Thread thread = new Thread(worker);
                thread.start();
            }else {
               
                taskQueue.put(task);
            }
        }

    }

写完了上边的代码我们测试一下。

 public static void main(String[] args) {
        ThreadPool threadPool = new ThreadPool(2,10,TimeUnit.MILLISECONDS,10);
        for(int i = 0;i<12;i++){
            int j = i;
            threadPool.execute(()->{
                System.out.println("当前线程"+Thread.currentThread().getName()+"task "+j+" is running");
                try {
                    Thread.currentThread().sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }

方法运行了之后,即使任务全部执行,线程也不会结束。这是因为我们的worker类中的run方法调用了任务队列的take()方法,而take方法是会一直挂起的。

我们现在换一种带超时获取,在规定时间内获取不到任务就自动结束任务。这时候就用到我们传入的时间参数了,我们不再调用await()方法了,而是调用awaitNanos()方法,方法可以接收一个时间参数,这个方法可以消耗我们的nanos时间,在这个时间内如果获取不到的话线程就不在挂起了,这时还会进入到我们的while循环当中,判断我们的nanos是不是被消耗完了,如果被消耗完了就说明在规定时间内获取不到任务,直接return结束线程。

 // 带超时获取
    public T poll(int timeout,TimeUnit timeUnit){
        T t = null;
        lock.lock();
        try {
            long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
            while(deque.size() == 0){
                if(nanos <= 0){
                    return null;
                }
                nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
            }

            t = deque.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        return t;
    }

 修改Worker类。

 class Worker implements Runnable{
        private Runnable task;
        public Worker(Runnable task){
            this.task = task;
        }
        @Override
        public void run() {
            while(task!=null || (task = taskQueue.poll(timeout,timeUnit))!=null){
                System.out.println("取出的任务是"+task);
                try {
                    task.run();
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }finally {
                    task = null;
                }
                synchronized (workers){
                    workers.remove(this);
                }
            }
        }
    }

现在就可以正常结束了。

四、拒绝策略

全部代码如下。要使用拒绝策略,我们定义一个函数式接口,同时写一个参数传给线程池,参数的具体内容就是拒绝策略的拒绝方法,是我们自己定义的。

同时我们的execute()方法不在使用put来添加任务了,而是使用tryPut,如果大家对这一块感兴趣的话,可以在bilibili上观看黑马程序员的课程学习一下。

/**
 * 自定义线程池
 */
public class TestPool {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPool threadPool = new ThreadPool(2,10,TimeUnit.SECONDS,10,((queue, task) -> {queue.put(task);}));
        for(int i = 0;i<12;i++){
            int j = i;
            threadPool.execute(()->{
                System.out.println("当前线程"+Thread.currentThread().getName()+"task "+j+" is running");
                try {
                    Thread.currentThread().sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }
}

/**
 * 拒绝策略
 */
@FunctionalInterface
interface RejectPolicy<T>{
    void reject(BlockedQueue<T> queue,T task);
}
/**
 * 阻塞队列
 */
class BlockedQueue <T>{
    //1.阻塞队列
    private Deque<T> deque = new ArrayDeque<>();
    //2.实现阻塞的锁
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    //3. 生产者等待条件
    private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
    //4.消费者等待条件
    private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();
    //5.阻塞队列的大小
    private  int CAPACITY;

    public BlockedQueue(int queueCapacity) {
        this.CAPACITY = queueCapacity;
    }

    // 生产者放入数据
    public void put(T t) {
        lock.lock();
        try {
            while (deque.size() == CAPACITY) {
                fullWaitSet.await();
            }
            deque.addLast(t);
            emptyWaitSet.signal();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    // 带超时添加
    public boolean offer(T t,int timeout,TimeUnit timeUnit) {
        lock.lock();
        long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
        try {
            while (deque.size() == CAPACITY) {
                if(nanos <= 0){
                    return  false;
                }
                nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);
            }
            deque.addLast(t);
            emptyWaitSet.signal();
            return  true;
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return true;
    }
    // 带超时获取
    public T poll(int timeout,TimeUnit timeUnit){
        T t = null;
        lock.lock();
        try {
            long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
            while(deque.size() == 0){
                if(nanos <= 0){
                    return null;
                }
                nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
            }

            t = deque.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        return t;
    }
    // 消费者从线程池当中获取任务
    public T take(){
        T t = null;
        lock.lock();
        try {
            while(deque.size() == 0){
                emptyWaitSet.await();
            }
            t = deque.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
        return t;
    }

    public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
        lock.lock();
        try {
            if(deque.size()==CAPACITY){
                rejectPolicy.reject(this,task);
            }else{
                deque.addLast(task);
                emptyWaitSet.signal();

            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}
/**
 * 线程池
 */
class ThreadPool{
    // 任务队列
    private BlockedQueue<Runnable> taskQueue;

    // 线程集合
    private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

    //核心线程数
    private int coreSize;

    // 超时时间
    private int timeout;

    // 超时单位
    private TimeUnit timeUnit;

    //拒绝策略
    private RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;

    // 任务执行
    public void execute(Runnable task){
        synchronized (workers){
            if(workers.size() < coreSize){
                // 创建核心线程
                Worker worker = new Worker(task);
                workers.add(worker);
                Thread thread = new Thread(worker);
                thread.start();
            }else {
                // 任务队列
                //taskQueue.offer(task,timeout,timeUnit);
                taskQueue.tryPut(rejectPolicy,task);
                //taskQueue.put(task);
            }
        }

    }
    public ThreadPool(int coreSize, int timeout, TimeUnit timeUnit,int queueCapacity,RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy){
        this.coreSize = coreSize;
        this.timeout = timeout;
        this.timeUnit = timeUnit;
        this.taskQueue = new BlockedQueue<>(queueCapacity);

        this.rejectPolicy = rejectPolicy;
    }


    class Worker implements Runnable{
        private Runnable task;
        public Worker(Runnable task){
            this.task = task;
        }
        @Override
        public void run() {
            while(task!=null || (task = taskQueue.poll(timeout,timeUnit))!=null){
                System.out.println("取出的任务是"+task);
                try {
                    task.run();
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }finally {
                    task = null;
                }
                synchronized (workers){
                    workers.remove(this);
                }
            }
        }
    }
}

这个代码我自己觉得是有些问题,因为如果我的任务队列大小有10的时候,我给出了13个任务,两个交给核心线程不占任务队列大小,另外10个任务正好占满,剩下一个放不进去,这时就会卡住不输出。---------未解决

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通过异构内存管理简化 GPU 应用程序开发 异构内存管理 (HMM) 是一项 CUDA 内存管理功能&#xff0c;它扩展了 CUDA 统一内存编程模型的简单性和生产力&#xff0c;以包括具有 PCIe 连接的 NVIDIA GPU 的系统上的系统分配内存。 系统分配内存是指最终由操作系统分配的内存&#…

深入理解MD5:Message Digest Algorithm 5

title: 深入理解MD5&#xff1a;Message Digest Algorithm 5 date: 2024/4/21 18:10:18 updated: 2024/4/21 18:10:18 tags: MD5哈希函数密码学数据完整性碰撞攻击安全性替代算法 导论 MD5的背景和历史 MD5&#xff08;Message Digest Algorithm 5&#xff09;是一种广泛使用…

Axure引用ECharts图表 解决火狐浏览器出错

Axure原型添加Echarts图表&#xff0c;没耐心看文章的可以直接下载示例 Axure中使用ECharts图表示例 1. 打开Axure新建页面 2. 页面添加元件 元件类型随意&#xff0c;矩形、动态面板、热区、图片 甚至段落都可以3. 命名元件 随意命名&#xff0c;单个页面用到多个图表时名…

dspbuilder中使用signalcompiler时报错Error during compilation: Fitter failed,如何解决?

&#x1f3c6;本文收录于「Bug调优」专栏&#xff0c;主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案&#xff0c;希望能够助你一臂之力&#xff0c;帮你早日登顶实现财富自由&#x1f680;&#xff1b;同时&#xff0c;欢迎大家关注&&收藏&&…

安装IntelliJ IDEA

文章目录 一、前言二、下载IDEA三、安装四、破解 一、前言 工欲善其事必先利其器&#xff0c;学习JAVA的第一步&#xff0c;首先是安装IDE&#xff0c;配置环境&#xff1b; 常用的JAVA IDE是IntelliJ IDEA和eclipse&#xff0c;我选择IntelliJ IDEA 二、下载IDEA 官网下载&…

游戏测试之常见控制技能(下)

备注&#xff1a;未经博主允许禁止转载 个人笔记&#xff08;整理不易&#xff0c;有帮助&#xff0c;收藏点赞评论&#xff0c;爱你们&#xff01;&#xff01;&#xff01;你的支持是我写作的动力&#xff09; 笔记目录&#xff1a;学习笔记目录_pytest和unittest、airtest_w…

C++11 数据结构5 队列的概念,队列的顺序存储,实现,测试

一&#xff0c;队列的概念 队列是一种特殊的受限制的线性表。 队列&#xff08;queue&#xff09;是只允许在一端进行插入操作&#xff0c;而在另一端进行删除操作的线性表。 队列是一种先进先出的t&#xff08;First In First Out&#xff09;的线性表&#xff0c;简称FIF…

数据库管理-第171期 Oracle是用这种方式确保读一致的(20240418)

数据库管理171期 2024-04-18 数据库管理-第171期 Oracle是用这种方式确保读一致的&#xff08;20240418&#xff09;1 基本概念2 用处3 注意事项总结 数据库管理-第171期 Oracle是用这种方式确保读一致的&#xff08;20240418&#xff09; 作者&#xff1a;胖头鱼的鱼缸&#x…

Redis系列之哨兵Sentinel集群搭建

在上一篇博客&#xff0c;我们已经知道怎么搭建一个redis主从复制集群&#xff0c;但是主从集群如果出现服务器宕机的情况&#xff0c;是不会自动选举master的&#xff0c;所以需要搭建更加高可用的集群模式&#xff0c;哨兵模式&#xff0c;哨兵集群会自动监控&#xff0c;如果…

深度学习发展中的继承和创新

深度学习是一步一步发展而来的&#xff0c;新的成就也是在原有的基础上&#xff0c;逐步取得突破&#xff0c;有一些东西是一点一点变化&#xff0c;突破发展而来的&#xff0c;也就是每一次小的突破和每一次小的突破累积起来&#xff0c;构成一个明显的进步。我们可以通过观察…