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java的线程池框架及线程池的原理

时间:2020-08-30 11:06     来源/作者:Java教程网

java 线程池详解

什么是线程池?

提供一组线程资源用来复用线程资源的一个池子

为什么要用线程池?

线程的资源是有限的,当处理一组业务的时候,我们需要不断的创建和销毁线程,大多数情况下,我们需要反复的进行大量的创建和销毁工作,这个动作对于服务器而言,也是很浪费的一种情况,这时候我们可以利用线程池来复用这一部分已经创建过的线程资源,避免不断的创建和销毁的动作。

线程池的原理

创建好固定数量的线程,吧线程先存下来,有任务提交的时候,把资源放到等待队列中,等待线程池中的任务队列不断的去消费处理这个队列中的任务

java的线程池原理

有5个核心的属性:最大线程数量,核心线程数量,等待队列,任务队列,拒绝策略

它的执行流程是这样的:

  1. 工作者workers数量低于核心工作者数corePoolSize时会优先创建一个工作者worker处理job,处理成功则返回。
  2. 工作者workers数量高于核心工作者数时会优先把job放入到待处理队列,放入队列成功时处理结束。
  3. 步骤2中入队失败会识别工作者数是否还小于最大工作者数maximumPoolsize,小于的话也会新创建一个工作者worker处理job。
  4. 执行拒绝策略

java的线程池框架Executor

Executor里提供了4种类型的线程池:

newCachedThreadPool

  1. 缓存型池子,先查看池中有没有以前建立的线程,如果有,就 reuse.如果没有,就建一个新的线程加入池中
  2. 缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务,因此在一些面向连接的daemon型SERVER中用得不多。但对于生存期短的异步任务,它是Executor的首选。
  3. 能reuse的线程,必须是timeout IDLE内的池中线程,缺省 timeout是60s,超过这个IDLE时长,线程实例将被终止及移出池。

注意,放入CachedThreadPool的线程不必担心其结束,超过TIMEOUT不活动,其会自动被终止。

newFixedThreadPool

  1. newFixedThreadPool与cacheThreadPool差不多,也是能reuse就用,但不能随时建新的线程
  2. 其独特之处:任意时间点,最多只能有固定数目的活动线程存在,此时如果有新的线程要建立,只能放在另外的队列中等待,直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子
  3. 和cacheThreadPool不同,FixedThreadPool没有IDLE机制(可能也有,但既然文档没提,肯定非常长,类似依赖上层的TCP或UDP IDLE机制之类的),所以FixedThreadPool多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程,多用于服务器
  4. 从方法的源代码看,cache池和fixed 池调用的是同一个底层 池,只不过参数不同:fixed池线程数固定,并且是0秒IDLE(无IDLE),cache池线程数支持0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力),60秒IDLE

newScheduledThreadPool

  1. 调度型线程池
  2. 这个池子里的线程可以按schedule依次delay执行,或周期执行

SingleThreadExecutor

  1. 单例线程,任意时间池中只能有一个线程
  2. 用的是和cache池和fixed池相同的底层池,但线程数目是1-1,0秒IDLE(无IDLE)

线程池调优

一般来讲对于一个线程池没有固定的合适的参数,只有通过不断的去调整优化参数,找出最适合自己业务的参数才是最好的调优方式,但是通常来讲,线程池的初始化参数设置是有一定的公式可以借鉴的,在开始业务不是足够膨胀的时候,我们可以通过以下的公式来计算出自己的核心参数的设置。

首先我们要确认业务类型,不同的业务有不同的计算公式:

  1. CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量:cpu+1
  2. IO密集型任务则由于需要等待IO操作,线程并不是一直在执行任务,则配置尽可能多的线程,如2*Ncpu。
  3. 混合型的任务,如果可以拆分,则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这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率要高于串行执行的吞吐率,如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

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原文链接:http://blog.csdn.net/qq_35101189/article/details/62898768

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