Java线程池(更新中)

news2024/11/24 11:11:54

  1.线程池介绍

顾名思义,线程池就是管理一系列线程的资源池,其提供了一种限制和管理线程资源的方式。每个线程池还维护一些基本统计信息,例如已完成任务的数量。

总结一下使用线程池的好处:

  • 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。

线程池一般用于执行多个不相关联的耗时任务,没有多线程的情况下,任务顺序执行,使用了线程池的话可让多个不相关联的任务同时执行。

2.Executor框架介绍

Executor 框架是 Java5 之后引进的,在 Java 5 之后,通过 Executor 来启动线程比使用 Threadstart 方法更好,除了更易管理,效率更好(用线程池实现,节约开销)外,还有关键的一点:有助于避免 this 逃逸问题。

this逃逸指的是在对象的构造过程中,当对象还没有完全初始化完成时(构造函数执行完毕),就将该对象的引用传递给了外部环境。这种情况可能会导致对该对象的访问出现不一致性或者线程安全问题。

具体来说,当一个线程在调用对象的构造函数创建对象实例时,如果对象引用在构造函数执行完成之前就被传递给了另一个线程,那么另一个线程可能会访问到尚未完成初始化的对象,这就是this逃逸。

this逃逸可能导致的问题包括:对象状态不一致、线程安全问题、空指针异常等。因此,在编写Java代码时,我们应该避免在构造函数中将this引用传递给外部环境,以确保对象在完全初始化后才能被其他线程访问。

Executor 框架不仅包括了线程池的管理,还提供了线程工厂、队列以及拒绝策略等,Executor 框架让并发编程变得更加简单。

Executor 框架结构主要由三大部分组成:

1、任务(Runnable /Callable)

执行任务需要实现的 Runnable 接口Callable接口Runnable 接口Callable 接口 实现类都可以被 ThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutor 执行。

2、任务的执行(Executor)

如下图所示,包括任务执行机制的核心接口 Executor ,以及继承自 Executor 接口的 ExecutorService 接口。ThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutor 这两个关键类实现了 ExecutorService 接口。

这里提了很多底层的类关系,但是,实际上我们需要更多关注的是 ThreadPoolExecutor 这个类,这个类在我们实际使用线程池的过程中,使用频率还是非常高的。

注意: 通过查看 ScheduledThreadPoolExecutor 源代码我们发现 ScheduledThreadPoolExecutor 实际上是继承了 ThreadPoolExecutor 并实现了 ScheduledExecutorService ,而 ScheduledExecutorService 又实现了 ExecutorService,正如我们上面给出的类关系图显示的一样。

ThreadPoolExecutor 类描述:

//AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService

ScheduledThreadPoolExecutor 类描述:

//ScheduledExecutorService继承ExecutorService接口
public class ScheduledThreadPoolExecutor
        extends ThreadPoolExecutor
        implements ScheduledExecutorService

3、异步计算的结果(Future)

Future 接口以及 Future 接口的实现类 FutureTask 类都可以代表异步计算的结果。

当我们把 Runnable接口Callable 接口 的实现类提交给 ThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutor 执行。(调用 submit() 方法时会返回一个 FutureTask 对象)

Executor 框架的使用示意图

Executor 框架的使用示意图

  • 1.主线程首先要创建实现 Runnable 或者 Callable 接口的任务对象。
  • 2.把创建完成的实现 Runnable/Callable接口的对象直接交给 ExecutorService 执行: ExecutorService.execute(Runnable command))或者也可以把 Runnable 对象或Callable 对象提交给 ExecutorService 执行(ExecutorService.submit(Runnable task)ExecutorService.submit(Callable <T> task))。
  • 3.如果执行 ExecutorService.submit(…)ExecutorService 将返回一个实现Future接口的对象(我们刚刚也提到过了执行 execute()方法和 submit()方法的区别,submit()会返回一个 FutureTask 对象)。由于FutureTask 实现了 Runnable,我们也可以创建 FutureTask,然后直接交给 ExecutorService 执行。
  • 4.最后,主线程可以执行 FutureTask.get()方法来等待任务执行完成。主线程也可以执行 FutureTask.cancel(boolean mayInterruptIfRunning)来取消此任务的执行。

3.ThreadPoolExecutor类介绍(重要)

线程池实现类 ThreadPoolExecutorExecutor 框架最核心的类。

1.线程池参数分析

ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个,其余三个都是在这个构造方法的基础上产生(其他几个构造方法说白点都是给定某些默认参数的构造方法比如默认制定拒绝策略是什么)。

 /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(
            int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
            int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
            long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时,多余的空闲线程存活的最长时间
            TimeUnit unit,//时间单位
            BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列,用来储存等待执行任务的队列
            ThreadFactory threadFactory,//线程工厂,用来创建线程,一般默认即可
            //拒绝策略,当提交的任务过多而不能及时处理时,我们可以定制策略来处理任务
            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;
    }

下面这些参数非常重要,在后面使用线程池的过程中你一定会用到!所以,务必记清楚。

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数:

  • corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时,最大可以同时运行的线程数量。
  • maximumPoolSize : 任务队列中存放的任务达到队列容量的时候,当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
  • workQueue: 新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数,如果达到的话,新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

  • keepAliveTime:线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候,如果这时没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁。
  • unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
  • threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
  • handler :拒绝策略(后面会单独详细介绍一下)。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解

线程池各个参数的关系

线程池各个参数的关系

ThreadPoolExecutor 拒绝策略定义:

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时,ThreadPoolExecutor 定义一些策略:

  • ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
  • ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:调用执行自己的线程运行任务,也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务,如果执行程序已关闭,则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度,影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话,你可以选择这个策略。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:不处理新任务,直接丢弃掉。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

        举个例子:Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候,当我们不指定 RejectedExecutionHandler 拒绝策略来配置线程池的时候,默认使用的是 AbortPolicy。在这种拒绝策略下,如果队列满了,ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 异常来拒绝新来的任务 ,这代表你将丢失对这个任务的处理。如果不想丢弃任务的话,可以使用CallerRunsPolicyCallerRunsPolicy 和其他的几个策略不同,它既不会抛弃任务,也不会抛出异常,而是将任务回退给调用者,使用调用者的线程来执行任务。

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {

        public CallerRunsPolicy() { }

        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                // 直接主线程执行,而不是线程池中的线程执行
                r.run();
            }
        }
    }

2.创建线程池的两种方式

方式一:通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建(推荐)。

方式二:通过 Executor 框架的工具类 Executors 来创建。

Executors工具类提供的创建线程池的方法如下图所示:

可以看出,通过Executors工具类可以创建多种类型的线程池,包括:

  • FixedThreadPool:固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时,线程池中若有空闲线程,则立即执行。若没有,则新的任务会被暂存在一个任务队列中,待有线程空闲时,便处理在任务队列中的任务。
  • SingleThreadExecutor: 只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池,任务会被保存在一个任务队列中,待线程空闲,按先入先出的顺序执行队列中的任务。
  • CachedThreadPool: 可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定,但若有空闲线程可以复用,则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作,又有新的任务提交,则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后,将返回线程池进行复用。
  • ScheduledThreadPool:给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池。

《阿里巴巴 Java 开发手册》强制线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到):

  • FixedThreadPoolSingleThreadExecutor:使用的是无界的 LinkedBlockingQueue,任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求,从而导致 OOM。
  • CachedThreadPool:使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ,如果任务数量过多且执行速度较慢,可能会创建大量的线程,从而导致 OOM。
  • ScheduledThreadPoolSingleThreadScheduledExecutor:使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue,任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求,从而导致 OOM。
// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

}

// 无界队列 LinkedBlockingQueue
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

    return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

}

// 同步队列 SynchronousQueue,没有容量,最大线程数是 Integer.MAX_VALUE`
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

}

// DelayedWorkQueue(延迟阻塞队列)
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

3.线程池常用的阻塞队列

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1652893.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ethercat :推荐一个不错的ethercat主从站开源项目

一、引言 最近在研究EtherCAT,也极有兴趣想要搞通整个底层协议&#xff0c;将来有机会搞自己的软件EtherCAT产品。这里推荐一个不错的开源项目&#xff0c;与志同道合的朋友共同学习。 Ethercat-master 主站地址&#xff1a;https://github.com/OpenEtherCATsociety/SOEM Eth…

《intel开发手册卷1》学习笔记1

1、操作模式 IA-32架构支持三种基本操作模式:保护模式、实地址模式和系统管理模式。操作模式决定了哪些指令和体系结构功能是可访问的: 1&#xff09;保护模式&#xff1a;该模式是处理器的自然状态。保护模式的功能之一是能够在受保护的多任务环境中直接执行“实地址模式”80…

视频提取gif怎么制作?试试这个网站一键转换

通过把视频转换成gif动图的操作能够更加方便的在各种平台上分享和传播。相较于视频&#xff0c;gif图片具有较小的文件体积&#xff0c;gif动图能够快速的加载播放&#xff0c;不需要等待就能快速欣赏。很适合从事新媒体之类的小伙伴&#xff0c;可以用来做展示、宣传等。想要实…

Bumblebee X系列用于高精度机器人应用的新型立体视觉产品

Bumblebee X是最新的GigE驱动立体成像解决方案&#xff0c;为机器人引导和拾取应用带来高精度和低延迟。 近日&#xff0c;51camera的合作伙伴Teledyne FLIR IIS推出一款用于高精度机器人应用的新型立体视觉产品Bumblebee X系列。 Bumblebee X产品图 BumblebeeX系列&#xff…

大语言模型LLM入门篇

大模型席卷全球&#xff0c;彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说&#xff0c;以后可能没有各种软件了&#xff0c;只有各种各样的智体&#xff08;Agent&#xff09;调用各种各样的API。在这种大势下&#xff0c;笔者也阅读了很多大模型相关的资料&#xff0c;和很多新手一样&a…

CR80清洁卡的重要性

在我们日常生活中&#xff0c;身份证、银行卡、信用卡等塑料卡片已经成为了不可或缺的一部分。这些卡片通常符合CR80标准&#xff0c;这意味着它们的尺寸和厚度符合国际标准&#xff0c;为了保证这些卡片的读取和使用效果&#xff0c;清洁维护显得尤为重要。 什么是CR80卡&…

xxl-job跨集群调度改造

这篇文章为大家提供一种在多k8s集群中部署一套xxl-job的方案。 问题背景&#xff1a; 公司生产环境有多套k8s集群&#xff0c;为保证服务可用&#xff0c;容器需要部署到不同集群中。单集群中容器间可直接通过本地ip访问&#xff0c;跨集群容器间调用需通过宿主ip映射端口访问…

脸上长斑怎么办?教你一招——如何用新型揿针治疗黄褐斑?

点击文末领取揿针的视频教程跟直播讲解 你有没有发现&#xff0c;女性一到了30岁&#xff0c;脸上总是很容易长出斑点&#xff0c;特别是黄褐斑。 ​ 俗话说&#xff0c;一白遮百丑&#xff0c;一斑毁所有&#xff0c;长斑真的让人伤不起&#xff01;很多人因为黄褐斑的出现…

microsoft的azure语音,开发环境运行正常,发布到centos7线上服务器之后,无法运行

最近在做AI语音对话的功能&#xff0c;用到了azure的语音语音服务&#xff0c;开发的时候还算顺利&#xff0c;部署到线上后&#xff0c;发现在正式服上无法完成语音转文本的操作&#xff0c;提示&#xff1a; org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler d…

Github的使用教程(下载和上传项目)

根据『教程』一看就懂&#xff01;Github基础教程_哔哩哔哩_bilibili 整理。 1.项目下载 1&#xff09;直接登录到源码链接页或者通过如下图的搜索 通过编程语言对搜索结果进一步筛选。 2&#xff09;红框区为项目的源代码&#xff0c;README.md &#xff08;markdown格式&…

实战 | 实时手部关键点检测跟踪(附完整源码+代码详解)

《博主简介》 小伙伴们好&#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源&#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】&#xff0c;共同学习交流~ &#x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注&#xff01; 《------往期经典推…

排名第一的电脑监控软件,电脑监控软件就选这款了

广受好评的电脑监控软件确实有很多选择&#xff0c;排名第一的只有一个&#xff0c;以下推荐几款备受认可的电脑监控软件&#xff0c;它们各自具有独特的特点和优势&#xff1a; 第一名&#xff0c;安企神 特点与优势&#xff1a;安企神是一款功能全面的IT资产管理和电脑桌面监…

Web前端三大主流框架是什么?

Web前端开发领域的三大主流框架分别是Angular、React和Vue.js。它们在Web开发领域中占据着重要的地位&#xff0c;各自拥有独特的特点和优势。 Angular Angular是一个由Google开发的前端框架&#xff0c;最初版本称为AngularJS&#xff0c;后来升级为Angular。它是一个完整的…

ChIP-seq or CUTTag,谁能hold住蛋白质与DNA互作主战场?

DNA与蛋白质的相互作用作为表观遗传学中的一个重要领域&#xff0c;对理解基因表达调控、DNA复制与修复、表观遗传修饰&#xff08;组蛋白修饰&#xff09;及染色质结构等基本生命过程至关重要。 自1983年James Broach首次公布染色质免疫共沉淀&#xff08;ChIP&#xff09;技…

备战人工智能大赛!卓翼飞思实验室启动机器人挑战赛赛事培训

一.大赛培训通知 本月起&#xff0c;卓翼飞思实验室将针对机器人任务挑战赛&#xff08;无人协同系统&#xff09;赛项内容开启赛事培训计划&#xff0c;采用“线上线下”相结合的培训模式&#xff0c;围绕赛事关键技术&#xff0c;让您轻松应对比赛。 5月8日进行第一期培训&am…

LLM——大语言模型完整微调策略指南

1、 概述 GPT-4、LaMDA、PaLM等大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;以其在广泛主题上的深入理解和生成高度类人文本的能力而闻名遐迩&#xff0c;它们在全球范围内引起了广泛关注。这些模型的预训练过程涉及对来自互联网、书籍和其他来源的数十亿词汇的海量数据集进行学…

技术分享 | 京东商品API接口|京东零售数据可视化平台产品实践与思考

导读 本次分享题目为京东零售数据可视化平台产品实践与思考。 主要包括以下四个部分&#xff1a; 1.京东API接口介绍 2. 平台产品能力介绍 3. 业务赋能案例分享 01 京东API接口介绍 02 平台产品能力介绍 1. 产品矩阵 数据可视化产品是一种利用数据分析和可视化技术&…

Tuxera NTFS for Mac Mac用户无缝地读写NTFS格式的硬盘和U盘

在数字化时代&#xff0c;数据交换和共享变得日益重要。然而&#xff0c;对于Mac用户来说&#xff0c;与Windows系统之间的文件交换可能会遇到一些挑战。这是因为Mac OS默认不支持Windows常用的NTFS文件系统。幸运的是&#xff0c;Tuxera NTFS for Mac为我们提供了一个优雅的解…

APP广告变现:自刷的秘密与规则

在移动互联网时代&#xff0c;广告已成为众多APP盈利的主要方式之一。对于开发者和运营者而言&#xff0c;如何通过广告变现提高收益是他们必须关注的问题。然而&#xff0c;在众多的变现方法中&#xff0c;“自刷广告”这一概念可能让一些人感到迷惑。实际上&#xff0c;只要在…

详细讲解lua中string.gsub的使用

string.gsub 是 Lua 标准库中的一个函数&#xff0c;用于全局替换字符串中的某些部分。string.gsub 是 Lua 中非常实用的一个函数&#xff0c;它可以用来进行字符串的处理和替换操作。 它的基本语法如下&#xff1a; string.gsub(s, pattern, replacement [, n])s 是要处理的…