并发编程（三）——JAVA线程池的分析和使用

1. 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。

2. 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。

new  ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • PriorityBlockingQueue：一个具备优先级的无限阻塞队列。
• 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。
• 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。
  • AbortPolicy：直接抛出异常。
  • CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
  • DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
  • 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，因此没法判断任务是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。

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。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
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，它们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。可是它们存在必定的区别，shutdownNow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，而shutdown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。

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。

3. 线程池的分析

流程分析：线程池的主要工做流程以下图：

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。

源码分析。上面的流程分析让咱们很直观的了解了线程池的工做原理，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：

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
    }
}

工做线程。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：

public void run() {
     try {
           Runnable task = firstTask;
           firstTask = null;
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                    runTask(task);
                    task = null;
            }
      } finally {
             workerDone(this);
      }
}

4. 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小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则因为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。

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。

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。

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。

5. 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+ 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。如：

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }