线程池ThreadPoolExecutor类的使用

1.使用线程池的好处？

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。

能够先看下线程池的类图：

 

2.ThreadPoolExecutor的使用

线程池的状态：

A.线程池的建立

咱们能够经过java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor来建立一个线程池。

new  ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);

建立线程池须要的参数介绍：

• 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)。

B.向线程池提交任务

　　提交任务有execute()和submit()两个方法，下面看看他俩的区别：

　　①接收参数不一样

　　execute()的参数是Runnable，submit()参数能够是Runnable，也能够是Cable。

　　②返回值不一样

　　execute()没有返回值，submit()有返回值Future。经过Future能够获取各个线程的完成状况，是否有异常，还能试图取消任务的执行。详见》》》》》》》》

　　execute()很好理解，下面看个使用submit()获取返回值的例子，假设我有不少更新各类数据的task，我但愿若是其中一个task失败，其它的task就不须要执行了。那我就须要catch Future.get抛出的异常，而后终止其它task的执行，代码以下：

 1 public class SubmitTest {
 2     
 3     public static void main(String[] args) {
 4         ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
 5         List<Future<String>> futureList = new ArrayList<>();
 6         // 建立10个任务并执行  
 7         for (int i = 0; i < 10; i++) {
 8             // 使用ExecutorService执行Callable类型的任务，并将结果保存在future变量中
 9             Future<String> future = executorService.submit(new TaskRunn(i));
10             // 将任务执行结果存储到List中
11             futureList.add(future);
12         }
13         // 正常关闭线程池
14         executorService.shutdown();
15         // 遍历任务的结果  
16         for (Future<String> future : futureList) {
17             try {
18                 System.out.println(future.get());
19             } catch (InterruptedException e) {
20                 e.printStackTrace();
21             } catch (ExecutionException e) {
22                 // 出错了中止全部的线程
23                 executorService.shutdownNow();
24                 e.printStackTrace();
25                 return;
26             }
27         }
28     }
29 }
30 
31 class TaskRunn implements Callable<String>{
32     
33     private int id;
34     public TaskRunn(int id) {
35         this.id = id;
36     }
37 
38     /**
39      * 任务的具体过程，一旦任务传给ExecutorService的submit方法，则该方法自动在一个线程上执行
40      */
41     @Override
42     public String call() throws Exception {
43         System.out.println("call() begin..."+id+"//"+Thread.currentThread().getName());
44         if (new Random().nextInt(10) > 5) {
45             throw new TaskException("task err:"+id+"//"+Thread.currentThread().getName());
46         }
47         // 模拟业务耗时
48         for (int i = 0; i < 10; i++) {
49             Thread.sleep(1000);
50         }
51         return "result:"+id+"//" +Thread.currentThread().getName();
52     }
53 }
54 
55 // 定义本身的异常
56 class TaskException extends Exception{
57     public TaskException(String mess) {
58         super(mess);
59     }
60 }

 

c.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，它们的区别详见 http://www.cnblogs.com/shamo89/p/6703563.html

能够简单的总结为shutdown()是正常结束线程池，已经添加进去正在执行的线程正常执行，没添加的线程不会再添加。shutdownNow()则是强制中断线程池里的线程，可是由于是经过interuppt()来执行的，因此会有局限性，另外该方法会返回未执行的任务。

因此一般调shutdown来正常关闭线程池，若是任务不必定要执行完，则能够调用shutdownNow。

3. 线程池的分析

A.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。

B.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：

 1 public void execute(Runnable command) {
 2     if (command == null)
 3        throw new NullPointerException();
 4     //若是线程数小于基本线程数，则建立线程并执行当前任务
 5     if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
 6     //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。
 7         if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
 8             if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
 9                       ensureQueuedTaskHandled(command);
10         }
11     //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，
12 // 则建立一个线程执行任务。
13         else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
14         //抛出RejectedExecutionException异常
15             reject(command); // is shutdown or saturated
16     }
17 }

C.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：

 1 public void run() {
 2      try {
 3            Runnable task = firstTask;
 4            firstTask = null;
 5             while (task != null || (task = getTask()) != null) {
 6                     runTask(task);
 7                     task = null;
 8             }
 9       } finally {
10              workerDone(this);
11       }
12 }

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) { }