做者:何甜甜在吗
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看阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条:线程池不容许使用 Executors 去建立,而是经过ThreadPoolExecutor的方式,经过源码分析禁用的缘由。面试
写在前面编程
首先感谢你们在盖楼的间隙阅读本篇文章,经过阅读本篇文章你将了解到:后端
线程池的定义缓存
Executors建立线程池的几种方式多线程
ThreadPoolExecutor对象架构
线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系并发
Executors建立返回ThreadPoolExecutor对象socket
OOM异常测试ide
如何定义线程池参数
若是只想知道缘由能够直接拉到总结那。
线程池的定义
管理一组工做线程。经过线程池复用线程有如下几点优势:
减小资源建立 => 减小内存开销,建立线程占用内存
下降系统开销 => 建立线程须要时间,会延迟处理的请求
提升稳定稳定性 => 避免无限建立线程引发的OutOfMemoryError【简称OOM】
Executors建立线程池的方式
根据返回的对象类型建立线程池能够分为三类:
建立返回ThreadPoolExecutor对象
建立返回ScheduleThreadPoolExecutor对象
建立返回ForkJoinPool对象
本文只讨论建立返回ThreadPoolExecutor对象
ThreadPoolExecutor对象
在介绍Executors建立线程池方法前先介绍一下ThreadPoolExecutor,由于这些建立线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor对象,和咱们手动建立ThreadPoolExecutor对象的区别就是咱们不须要本身传构造函数的参数。
ThreadPoolExecutor的构造函数共有四个,但最终调用的都是同一个:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
构造函数参数说明:
corePoolSize => 线程池核心线程数量
maximumPoolSize => 线程池最大数量
keepAliveTime => 空闲线程存活时间
unit => 时间单位
workQueue => 线程池所使用的缓冲队列
threadFactory => 线程池建立线程使用的工厂
handler => 线程池对拒绝任务的处理策略
线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系
执行逻辑说明:
判断核心线程数是否已满,核心线程数大小和corePoolSize参数有关,未满则建立线程执行任务
若核心线程池已满,判断队列是否满,队列是否满和workQueue参数有关,若未满则加入队列中
若队列已满,判断线程池是否已满,线程池是否已满和maximumPoolSize参数有关,若未满建立线程执行任务
若线程池已满,则采用拒绝策略处理没法执执行的任务,拒绝策略和handler参数有关
Executors建立返回ThreadPoolExecutor对象
Executors建立返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种:
Executors#newCachedThreadPool => 建立可缓存的线程池
Executors#newSingleThreadExecutor => 建立单线程的线程池
Executors#newFixedThreadPool => 建立固定长度的线程池
Executors#newCachedThreadPool方法
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }
CachedThreadPool是一个根据须要建立新线程的线程池
corePoolSize => 0,核心线程池的数量为0
maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE,能够认为最大线程数是无限的
keepAliveTime => 60L
unit => 秒
workQueue => SynchronousQueue
当一个任务提交时,corePoolSize为0不建立核心线程,SynchronousQueue是一个不存储元素的队列,能够理解为队里永远是满的,所以最终会建立非核心线程来执行任务。对于非核心线程空闲60s时将被回收。
由于Integer.MAX_VALUE很是大,能够认为是能够无限建立线程的,在资源有限的状况下容易引发OOM异常
Executors#newSingleThreadExecutor方法
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); }
SingleThreadExecutor是单线程线程池,只有一个核心线程
corePoolSize => 1,核心线程池的数量为1
maximumPoolSize => 1,只能够建立一个非核心线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue => LinkedBlockingQueue
当一个任务提交时,首先会建立一个核心线程来执行任务,若是超过核心线程的数量,将会放入队列中,由于LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列,能够认为是无界队列,所以往队列中能够插入无限多的任务,在资源有限的时候容易引发OOM异常,同时由于无界队列,maximumPoolSize和keepAliveTime参数将无效,压根就不会建立非核心线程。
Executors#newFixedThreadPool方法
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
FixedThreadPool是固定核心线程的线程池,固定核心线程数由用户传入
corePoolSize => 1,核心线程池的数量为1
maximumPoolSize => 1,只能够建立一个非核心线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue => LinkedBlockingQueue
它和SingleThreadExecutor相似,惟一的区别就是核心线程数不一样,而且因为使用的是LinkedBlockingQueue,在资源有限的时候容易引发OOM异常
总结:
FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 容许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而引发OOM异常
CachedThreadPool => 容许建立的线程数为Integer.MAX_VALUE,可能会建立大量的线程,从而引发OOM异常
这就是为何禁止使用Executors去建立线程池,而是推荐本身去建立ThreadPoolExecutor的缘由
OOM异常测试
理论上会出现OOM异常,必须测试一波验证以前的说法:
测试类:TaskTest.java
public class TaskTest { public static void main(String[] args) { ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool(); int i = 0; while (true) { es.submit(new Task(i++)); } } }
使用Executors建立的CachedThreadPool,往线程池中无限添加线程在启动测试类以前先将JVM内存调整小一点,否则很容易将电脑跑出问题【别问我为何知道,是铁憨憨甜没错了!!!】,在idea里:Run -> Edit Configurations
-Xms10M => Java Heap内存初始化值
-Xmx10M => Java Heap内存最大值
运行结果:
Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main" Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:60416', transport: 'socket'
建立到3w多个线程的时候开始报 OOM 错误
另外两个线程池就不作测试了,测试方法一致,只是建立的线程池不同
如何定义线程池参数
CPU密集型 => 线程池的大小推荐为CPU数量 + 1,CPU数量能够根据Runtime.availableProcessors方法获取
IO密集型 => CPU数量 * CPU利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间),CPU密集型、IO密集型,看下这篇。
混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型,而后分别使用不一样的线程池去处理,从而使每一个线程池能够根据各自的工做负载来调整
阻塞队列 => 推荐使用有界队列,有界队列有助于避免资源耗尽的状况发生
拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略,直接在程序中抛出RejectedExecutionException异常【由于是运行时异常,不强制catch】,这种处理方式不够优雅。线程池 8 大拒绝策略,这篇很全。
处理拒绝策略有如下几种比较推荐:
在程序中捕获RejectedExecutionException异常,在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略
使用CallerRunsPolicy拒绝策略,该策略会将任务交给调用execute的线程执行【通常为主线程】,此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务,从而使工做线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中,TCP队列满将会影响客户端,这是一种平缓的性能下降
自定义拒绝策略,只须要实现RejectedExecutionHandler接口便可
若是任务不是特别重要,使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是能够的
若是使用Executors的静态方法建立ThreadPoolExecutor对象,能够经过使用Semaphore对任务的执行进行限流也能够避免出现OOM异常。
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