##引言## 合理利用线程池可以带来三个好处。**第一:下降资源消耗。**经过重复利用已建立的线程下降线程建立和销毁形成的消耗。**第二:提升响应速度。**当任务到达时,任务能够不须要的等到线程建立就能当即执行。**第三:提升线程的可管理性。**线程是稀缺资源,若是无限制的建立,不只会消耗系统资源,还会下降系统的稳定性,使用线程池能够进行统一的分配,调优和监控。可是要作到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。 ##线程池的使用## ###线程池的建立### 咱们能够经过ThreadPoolExecutor来建立一个线程池。java
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);
建立一个线程池须要输入几个参数: corePoolSize(线程池的基本大小)
:当提交一个任务到线程池时,线程池会建立一个线程来执行任务,即便其余空闲的基本线程可以执行新任务也会建立线程,等到须要执行的任务数大于线程池基本大小时就再也不建立。若是调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提早建立并启动全部基本线程。 runnableTaskQueue(任务队列)
:用于保存等待执行的任务的阻塞队列。能够选择如下几个阻塞队列。 (1)ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。 (2)LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO (先进先出) 排序元素,吞吐量一般要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。 (3)SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每一个插入操做必须等到另外一个线程调用移除操做,不然插入操做一直处于阻塞状态,吞吐量一般要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。 (4)PriorityBlockingQueue:一个具备优先级得无限阻塞队列。 maximumPoolSize(线程池最大大小)
:线程池容许建立的最大线程数。若是队列满了,而且已建立的线程数小于最大线程数,则线程池会再建立新的线程执行任务。值得注意的是若是使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。 ThreadFactory
:用于设置建立线程的工厂,能够经过线程工厂给每一个建立出来的线程设置更有意义的名字,Debug和定位问题时很是又帮助。 RejectedExecutionHandler(饱和策略)
:当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采起一种策略处理提交的新任务。这个策略默认状况下是AbortPolicy,表示没法处理新任务时抛出异常。如下是JDK1.5提供的四种策略。 (1)AbortPolicy:直接抛出异常。 (2)CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。 (3)DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。 (4)DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。 (5)固然也能够根据应用场景须要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。 keepAliveTime(线程活动保持时间)
:线程池的工做线程空闲后,保持存活的时间。因此若是任务不少,而且每一个任务执行的时间比较短,能够调大这个时间,提升线程的利用率。 TimeUnit(线程活动保持时间的单位)
:可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。 ###向线程池提交任务### 咱们可使用execute提交的任务,可是execute方法没有返回值,因此没法判断任务知否被线程池执行成功。经过如下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。数据库
threadsPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub } });
咱们也可使用submit 方法来提交任务,它会返回一个future,那么咱们能够经过这个future来判断任务是否执行成功,经过future的get方法来获取返回值,get方法会阻塞住直到任务完成,而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后当即返回,这时有可能任务没有执行完。数组
try { Object s = future.get(); } catch (InterruptedException e) { // 处理中断异常 } catch (ExecutionException e) { // 处理没法执行任务异常 } finally { // 关闭线程池 executor.shutdown(); }
###线程池的关闭### 咱们能够经过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池,可是它们的实现原理不一样,shutdown的原理是只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态,而后中断全部没有正在执行任务的线程。shutdownNow的原理是遍历线程池中的工做线程,而后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,因此没法响应中断的任务可能永远没法终止。shutdownNow会首先将线程池的状态设置成STOP,而后尝试中止全部的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表。服务器
只要调用了这两个关闭方法的其中一个,isShutdown方法就会返回true。当全部的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。至于咱们应该调用哪种方法来关闭线程池,应该由提交到线程池的任务特性决定,一般调用shutdown来关闭线程池,若是任务不必定要执行完,则能够调用shutdownNow。 ##线程池的分析## 流程分析:线程池的主要工做流程以下图: ![在此输入图片描述][1] 从上图咱们能够看出,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程以下: (1)首先线程池判断基本线程池是否已满?没满,建立一个工做线程来执行任务。满了,则进入下个流程。 (2)其次线程池判断工做队列是否已满?没满,则将新提交的任务存储在工做队列里。满了,则进入下个流程。 (3)最后线程池判断整个线程池是否已满?没满,则建立一个新的工做线程来执行任务,满了,则交给饱和策略来处理这个任务。ide
上面的流程分析让咱们很直观的了解的线程池的工做原理,让咱们再经过源代码来看看是如何实现的。线程池执行任务的方法以下:this
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); //若是线程数小于基本线程数,则建立线程并执行当前任务 if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) { //如线程数大于等于基本线程数或线程建立失败,则将当前任务放到工做队列中。 if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) { if (runState != RUNNING || poolSize == 0) ensureQueuedTaskHandled(command); } //若是线程池不处于运行中或任务没法放入队列,而且当前线程数量小于最大容许的线程数量,则建立一个线程执行任务。 else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) //抛出RejectedExecutionException异常 reject(command); // is shutdown or saturated } }
线程池建立线程时,会将线程封装成工做线程Worker,Worker在执行完任务后,还会无限循环获取工做队列里的任务来执行。咱们能够从Worker的run方法里看到这点:spa
public void run() { try { Runnable task = firstTask; firstTask = null; while (task != null || (task = getTask()) != null) { runTask(task); task = null; } } finally { workerDone(this); } }
##合理的配置线程池## 要想合理的配置线程池,就必须首先分析任务特性,能够从如下几个角度来进行分析: (1)任务的性质:CPU密集型任务,IO密集型任务和混合型任务。 (2)任务的优先级:高,中和低。 (3)任务的执行时间:长,中和短。 (4)任务的依赖性:是否依赖其余系统资源,如数据库链接。 任务性质不一样的任务能够用不一样规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽量少的线程数量,如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则因为须要等待IO操做,线程并非一直在执行任务,则配置尽量多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,若是能够拆分,则将其拆分红一个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,若是这两个任务执行时间相差太大,则不必进行分解。咱们能够经过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法得到当前设备的CPU个数。.net
优先级不一样的任务可使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可让优先级高的任务先获得执行,须要注意的是若是一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级低的任务可能永远不能执行。线程
执行时间不一样的任务能够交给不一样规模的线程池来处理,或者也可使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。rest
依赖数据库链接池的任务,由于线程提交SQL后须要等待数据库返回结果,若是等待的时间越长CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置越大,这样才能更好的利用CPU。
建议使用有界队列,有界队列能增长系统的稳定性和预警能力,能够根据须要设大一点,好比几千。有一次咱们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了,不断的抛出抛弃任务的异常,经过排查发现是数据库出现了问题,致使执行SQL变得很是缓慢,由于后台任务线程池里的任务全是须要向数据库查询和插入数据的,因此致使线程池里的工做线程所有阻塞住,任务积压在线程池里。若是当时咱们设置成无界队列,线程池的队列就会愈来愈多,有可能会撑满内存,致使整个系统不可用,而不仅是后台任务出现问题。固然咱们的系统全部的任务是用的单独的服务器部署的,而咱们使用不一样规模的线程池跑不一样类型的任务,可是出现这样问题时也会影响到其余任务。
##线程池的监控## 经过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可使用。 taskCount
:线程池须要执行的任务数量。 completedTaskCount
:线程池在运行过程当中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。 largestPoolSize
:线程池曾经建立过的最大线程数量。经过这个数据能够知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小,则表示线程池曾经满了。 getPoolSize
:线程池的线程数量。若是线程池不销毁的话,池里的线程不会自动销毁,因此这个大小只增不减。 getActiveCount
:获取活动的线程数。
经过扩展线程池进行监控。经过继承线程池并重写线程池的beforeExecute,afterExecute和terminated方法,咱们能够在任务执行前,执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间,最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。 [1]: http://static.oschina.net/uploads/space/2015/0318/171952_gf1I_120166.jpg