java并发学习--线程池（一）

时间 2019-11-19

标签 java 并发学习线程栏目 Java 繁體版

原文原文链接

关于java中的线程池，我一开始以为就是为了不频繁的建立和销毁线程吧，先建立必定量的线程，而后再进行复用。可是要具体说一下如何作到的，本身又说不出一个一二三来了，这大概就是本身的学习习惯流于表面，不常常深刻的结果吧。因此这里决定系统的学习一下线程池的相关知识。java

本身稍微总结了一下，学习一些新的知识或者技术的时候，大概均可以分为这么几个点：多线程

一、为何会有这项技术，用原来的方法有什么问题。并发

二、这项新技术具体是怎么解决这个问题的（这时可能就要涉及到一些具体的知识点和编码了）框架

三、是否是使用这项技术问题就能够获得完美解决了，有没有什么不一样的方案？各自的优缺点是什么？（这是对一些具体的技术来讲的，可是线程池是一个比较大的概念，可能不涉及这一点，但相应的线程池中有许多不一样的种类，来应对不一样的场景）less

下面的内容是本身读过《实战java 高并发程序设计》以后加上本身的理解写的笔记，若是有错漏之处，请你们在评论区指出。dom

为何要使用线程池？

一、正如前面的所说，频繁的建立和销毁时间消耗了太多的资源，占用了太多的时间jvm

二、线程也是须要占用必定内存的，同时存在不少个线程的话，内存很快就溢出了，即便没有溢出，大量的线程回收也会对GC形成很大的压力，延长GC的停顿时间ide

这里能够举个例子来讲明一下，好比你去银行办理业务时，首先得拿号排队吧，而后叫你去哪一个窗口你就得去哪一个窗口，在我看来，这就是一个很典型的线程池的例子。高并发

咱们能够想象一下，若是不按这种模式，会是什么样子……工具

你来到了银行的业务大厅，业务经理问你要办理什么业务，你说我想开个帐户，因而经理拿起手机打通了职工大楼的电话，“让负责开帐户的的那个小组派我的过来”（new 了一个开帐户的对象），业务员快马加鞭的赶了过来而后帮你处理完了任务，只听经理又说到“这里没你事儿了，回去吧”，因而你又回到了职工大楼。

而后又来了一个客户……

因而你把上述的过程又执行了一遍，那么业务员在路上的时间可能比处理业务的时间还要长了。

更糟的是，若是有200个线程同时存在，而且每个客户的业务处理时间都很是的长，那么业务大厅就可能同时存在200个客户和业务员了，大厅挤得都快遇上春运了。

ps : 上面这个小例子举得并非很好，因此你们不要跟实际的知识点对号入座。好比说这里有10个业务员，那么10个业务员其实是不能同时进行服务的，由于你的电脑没有10个cpu，只能是cpu不断的在线程之间进行切换，只要它换的够快，就能够给每个客户一种他一直都在为我服务的感受。

认识线程池

线程池的轮子咱们已经不用本身造了，在jdk5版本以后，引入了Executor框架，用于管理线程。

Executor 框架包括：线程池，Executor，Executors，ExecutorService，CompletionService，Future，Callable 等

先放一张Executor框架的部分类图（下面这个类图就是用idea自带的工具作的，很是方便，有时间再写一下它的用法）：

其中虚线箭头指的是实现，实线箭头指的是继承

而本文中咱们须要了解的就是这个ThreadPoolExecutor 和下面这个Executors了。

ThreadPoolExecutor：

从网上找了一个小例子，就是给一个集合添加2000个元素，咱们分红两个测试，一个测试是添加一次元素就建立一个线程，另一个测试是先建立好线程池，而后再添加。

不使用线程池版本：

//每一次添加操做都开一个线程
    public static void getTimeWithThread() {
        System.out.println("使用多线程测试 start");
        final List<Integer> list = new LinkedList<>();
        Random random = new Random();
        long start = System.currentTimeMillis();

        Runnable target = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                list.add(random.nextInt());
            }
        };
        for (int i = 0; i < 20000 ; i++) {
            Thread thread = new Thread(target);
            thread.start();

            try {
                thread.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        long time = end - start;
        System.out.println("最终list的大小为：" + list.size());
        System.out.println("使用多线程测试 end, 用时：" + time + "ms\n");
    }

例子比较简单，咱们须要建立线程，这里用的是实现Runnable接口的方式，而后为了保证子线程执行完成以后主线程（main线程）才执行，咱们这里使用了join方法。

那么整个for循环的意思就是，我开启一个线程，而后你的main线程得等我执行完以后才能开启下一个线程继续执行。

使用线程池版本：

    //使用线程池进行集合添加元素的操做
    public static void getTimeWithThreadPool() {
        System.out.println("使用线程池测试 start");
        final List<Integer> list = new LinkedList<>();
        Random random = new Random();
        long start = System.currentTimeMillis();

        Runnable target = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                list.add(random.nextInt());
            }
        };
        ThreadPoolExecutor tp =
                new ThreadPoolExecutor(100, 100, 60, TimeUnit.SECONDS,
                        new LinkedBlockingQueue<Runnable>(20000));
        for (int i = 0; i < 20000 ; i++) {
            tp.execute(target);
        }

        tp.shutdown();
        try {
            tp.awaitTermination(1,TimeUnit.DAYS);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        long time = end - start;
        System.out.println("最终list的大小为：" + list.size());
        System.out.println("使用线程池测试 end, 用时：" + time + "ms\n");
    }

使用线程池就比较简单了，咱们只要先建立好线程池，而后向它提交任务就好了，具体的线程该怎么操做，怎么管理都不用咱们来操心。

execute() ： 它是顶层接口Executor的一个方法（也是惟一一个），其实跟普通的建立线程执行run方法没有太大的区别

shutdown()： 顾名思义是关闭线程池，它会将已经提交但尚未执行的任务执行完成以后再关闭线程池（什么是提交？咱们后面再说）

至于ThreadPoolExecutor里面那一大堆参数，咱们慢慢再来看。

最后的测试结果：

不用线程池的话，个人机器跑出来大概要8000ms左右（人家网上的例子测出来只要2000ms左右，这差距，是我电脑垃圾，仍是jvm没设置好啊，以后再来看这个问题），使用线程池的话是180ms左右。

能够看出来线程池相对于单纯的使用线程来讲的话做用是至关大的。

ps：这里本身另外测试了一组，不使用线程直接添加，发现时间会快不少，这个问题其实还不是很是明白，多个线程一块儿执行难道不是执行的更快吗？暂时尚未得出结论，等更进一步的理解以后再写一篇文章来进行分析。

ThreadPoolExecutor里面那些参数都是干吗用的？

/**
     * Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
     * parameters.
     *
     * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
     *        if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
     * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
     *        pool
     * @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
     *        the core, this is the maximum time that excess idle threads
     *        will wait for new tasks before terminating.
     * @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
     * @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
     *        executed.  This queue will hold only the {@code Runnable}
     *        tasks submitted by the {@code execute} method.
     * @param threadFactory the factory to use when the executor
     *        creates a new thread
     * @param handler the handler to use when execution is blocked
     *        because the thread bounds and queue capacities are reached
     * @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
     *         {@code corePoolSize < 0}<br>
     *         {@code keepAliveTime < 0}<br>
     *         {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
     *         {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
     * @throws NullPointerException if {@code workQueue}
     *         or {@code threadFactory} or {@code handler} is null
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize : 指定了线程池的线程数量

maximumPoolSize : 指定了线程池中的最大线程数量

keepAliveTime : 超过了corePoolSize时多余线程的存活时间

unit : KeepAliveTime的时间单位

workQueue : 任务队列，被提交但还没有被执行的任务

threadFactory：线程工厂，用于建立线程

handler : 拒绝策略，当任务太多来不及处理的时候，如何拒绝任务

corePoolSize 和 maximumPoolSize（这里假设corePoolSize是5，maximumPoolSize是10 ）

线程池的工做原理是你来一个线程，我就帮你在线程池中新建立一个线程，建立了5个线程以后，再来一个线程，我就不是在第一时间去建立一个新的线程，而是把它加入到一个等待队列中去，等线程池中有了空余的线程再从队列中拿一个出来进行处理，等待队列的容量是咱们一开始设置好的，若是等待队列也满了的话再去建立新的线程。

当线程池也满了，等待队列也满了（线程池数量达到了maximumPoolSize）的时候就拒绝执行线程的任务，这就涉及到了拒绝的策略。

而通过一段时间以后发现，业务没有那么繁忙了，就不须要一直维持着10个线程，能够清除掉一部分，以避免占据多余的空间。

keepAliveTime 和 unit

有了上面的结束，这个参数就比较好理解了，上面说线程满了再通过一段时间以后就会被清除掉一部分线程，这个通过的时间就是有keepAliveTime 和 unit决定的

好比 keepAliveTime = 1 ，unit = TimeUnit.Days ，那么就是通过一天以后再去清理线程池。

workQueue ：

咱们前面也提到了当线程的数量超过了coreSize以后会添加到一个等待队列中去，这个队列就是workQueue。workQueue 采用的是一个实现了BlockingQueue的接口的对象

work也分为不一样的几种，采起不一样的策略

ArrayBlockingQueue（有界的任务队列）：

pubic ArrayBlockingQueue( int capacity )

首先是最容易想到的，就是给等待队列设置一个容量，超过这个容量以后再建立新的线程。

SynchronousQueue ：该队列没有容量，每插入一个元素都要等待一个删除操做，使用这个队列的话，任务不会实际保存到队列中去，会直接提交到线程池中，若是线程池尚未满（还没达到maximumPoolSize），则分配线程，不然执行拒绝策略。

LinkedBlockingQueue（无界的任务队列）： 顾名思义，这个队列是没有界限的，就是说你能够一直往队列里添加元素，直到内存资源被耗尽。

PriorityBlockingQueue（优先任务队列，同时也是一个无界的任务队列）：能够控制任务的优先级（优先级是经过实现Comparable接口实现的，具体可百度）

handler（拒绝策略）：

当线程池和等待队列都满了以后，线程池就会拒绝执行新的任务了，那么该怎么拒绝呢，直接就说你走吧，哥们儿hold不住了吗？显然没这么简单。。

AbortPlicy 策略 ：直接抛出异常，阻止系统正常工做

CallerRunsPolicy策略 ：只要线程池没有关闭，就在调用者线程之中执行这个任务。好比说是主线程提交的这个任务，那我就直接在主线程之中执行这个任务。

DiscardOledestPolicy策略：该策略会丢掉最老的一个请求，也就是即将被执行的那个请求。并尝试再次发起请求。

DiscardPolicy策略：直接丢，不作任何处理

以上策略都是经过实现RejectedExecutionHandler接口实现的，若是上述策略还没法知足你的话，那么你也能够本身实现这个接口。

Executors：

介绍了基本的线程池以后就能够介绍一些jdk为咱们写好的一些线程池了。

它由Executors类生成的。有如下几种：

newFIxedThreadPool ：固定大小线程池，大小固定，因此它不存在corePoolSize 和 maximumPoolSize ，而且使用无界队列做为等待队列

newSingleThreadExecutor ： 与newFixedThreadPool基本没有什么区别，可是数量只有1个线程

newCachedThreadPool ：一个corePoolSize,maximumPoolSize无限大的线程池，也就是说没有任务时，线程池中就没有线程，任务被提交时会看线程池有有没有空闲的线程，若是有的话，就交给它执行，若是没有的话，就交给SynchronousQueue，也就是说会直接交给线程池，而因为maximumPoolSize是无限大的，因此它会再添加一个线程

newScheduledThreadPool ：定时执行任务的线程池（能够是延时执行，也能够是周期性的执行任务）

newSingleThreadScheduledExecutor ：与上面的线程池差很少，只不过线程池的大小为1。

以newFixedThreadPool为例展现一下它的使用方法。

package thread;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 展现Executors的简单用法
 */
public class Lesson15_ThreadPool02 {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() +
                        ": Thread Id : " + Thread.currentThread().getId());
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };

        ExecutorService ex = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
            ex.submit(task);
        }
        ex.shutdown();
    }
}

1541580732981: Thread Id : 13
1541580732981: Thread Id : 14
1541580732981: Thread Id : 11
1541580732981: Thread Id : 12
1541580732981: Thread Id : 15
1541580733981: Thread Id : 13
1541580733981: Thread Id : 15
1541580733981: Thread Id : 12
1541580733981: Thread Id : 11
1541580733981: Thread Id : 14

关于定时线程池的两个方法的区别：

scheduleAtFixedRate ：以给定的的周期执行任务，任务开始于给定的初始延时，通过period以后开始下一个任务

举个例子，好比说，初始延时是1秒，period是5秒，任务实际的执行时间是2秒，那么第一个任务开始执行的时间是1秒，再第二个任务执行的时间是6秒，你看跟任务的实际执行时间并无什么关系。

可是这里会有一个显而易见的问题，按照上面的说法，若是个人任务执行时间是10秒怎么办，远比period要大，那么此时会等待上一个任务执行完成以后当即执行下一个任务，

你也能够理解成period变成了8秒

public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
                                                  long initialDelay,
                                                  long period,
                                                  TimeUnit unit);

scheduleWithFixedDelay ：这个方法则规定了上一个任务结束到下一个任务开始这之间的时间，仍是上面那个例子，只不过将period改为delay仍是5秒，那么第一个任务在第1秒开始执行，第2个任务在（1 + 2 + 5） = 8 时开始执行，也就是第一个任务执行完成以后再等5秒开始执行下一个任务。

public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
                                                     long initialDelay,
                                                     long delay,
                                                     TimeUnit unit);

以schedeleAtFixedRate为例，简单写一下代码的用法：

package thread;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 这里演示定时线程池的功能
 */
public class Lesson15_ThreadPool03 {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000 +
                        ": Thread Id : " + Thread.currentThread().getId());
                try {
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);
        ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);

        ses.scheduleAtFixedRate(task,1,3,TimeUnit.SECONDS);

        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        ses.shutdown();

    }

}

1541584928
1541584929: Thread Id : 11
1541584932: Thread Id : 11
1541584935: Thread Id : 12

Process finished with exit code 0

从28开始执行定时线程池的任务，1秒钟（初始延时）以后开始执行第一个任务，以后每过三秒钟执行下一个任务

这里若是不关闭线程池的话，任务会一直执行下去。

线程池的分析暂时先到这里，还有一部份内容，例如扩展线程池，如何决定线程池的线程数量，fork/join框架等。等认真读过下一部分以后再继续把线程池部分的笔记凑齐。

package thread;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 这里演示定时线程池的功能
*/
public class Lesson15_ThreadPool03 {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable task = new Runnable() {
            @Override
public void run() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000 +
                        ": Thread Id : " + Thread.currentThread().getId());
                try {
                    Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
}
            }
        };
System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);
ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);

ses.scheduleAtFixedRate(task,1,5,TimeUnit.SECONDS);}}