阿里巴巴为何要禁用 Executors 建立线程池?

做者:何甜甜在吗
www.juejin.im/post/5dc41c165188257bad4d9e69java

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

JVM参数说明:

  • -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。

推荐去个人博客阅读更多:

1.Java JVM、集合、多线程、新特性系列教程

2.Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud 系列教程

3.Maven、Git、Eclipse、Intellij IDEA 系列工具教程

4.Java、后端、架构、阿里巴巴等大厂最新面试题

以为不错,别忘了点赞+转发哦!

相关文章
相关标签/搜索