为何阿里巴巴要禁用Executors建立线程池？

写在前面

2019秋招必备面试题汇总+阿里P6P7安卓进阶资料分享
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：

• 线程池的定义
• Executors建立线程池的几种方式
• ThreadPoolExecutor对象
• 线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系
• Executors建立返回ThreadPoolExecutor对象
• OOM异常测试
• 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 => 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 => 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)

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。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

因为线程池参数定义经验较少，都是理论知识，欢迎有经验的大佬补充
2019秋招必备面试题汇总+阿里P6P7安卓进阶资料分享