【搞定面试官】谈谈你对JDK中Executor的理解？

## 前言 随着当今处理器计算能力愈发强大，可用的核心数量愈来愈多，各个应用对其实现更高吞吐量的需求的不断增加，多线程 API 变得很是流行。在此背景下，Java自JDK1.5 提供了本身的多线程框架，称为 [Executor 框架](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/Executor.html). ## 1. Executor 框架是什么？ ### 1.1 简介 Java Doc中是这么描述的 > An object that executes submitted [`Runnable`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/Runnable.html) tasks. This interface provides a way of decoupling task submission from the mechanics of how each task will be run, including details of thread use, scheduling, etc. An `Executor` is normally used instead of explicitly creating threads. > > 执行提交的Runnable任务的对象。这个接口提供了一种将任务提交与如何运行每一个任务的机制，包括线程的详细信息使用、调度等。一般使用Executor而不是显式地建立线程。 咱们能够这么理解：Executor就是一个线程池框架，**在开发中若是须要建立线程可优先考虑使用Executor，不管你须要多线程仍是单线程**，Executor为你提供了不少其余功能，包括线程状态，生命周期的管理。 Executor 位于`java.util.concurrent.Executors` ，提供了用于建立工做线程的线程池的工厂方法。它包含一组用于有效管理工做线程的组件。Executor API 经过 `Executors` 将任务的执行与要执行的实际任务解耦。 这是 `生产者-消费者` 模式的一种实现。 浮现于脑海中的一个基本的问题是，当咱们建立 `java.lang.Thread` 对象或调用实现了 `Runnable`/`Callable` 接口来实现多线程时，为何须要线程池？ 若是咱们不采用线程池，为每个请求都建立一个线程的话： 1. **管理线程的生命周期开销很是高**。管理这些线程的生命周期会明显增长 CPU 的执行时间，会消耗大量计算资源。 2. **线程间上下文切换形成大量资源浪费**。 3. **程序稳定性会受到影响**。咱们知道，建立线程的数量存在一个限制，这个限制将随着平台的不一样而不一样，而且受多个因素制约，包括jvm的启动参数、Thread构造函数中请求的栈大小，以及底层操做的限制等。若是超过了这个限制，那么极可能抛出OutOfMemoryError异常，这对于运行中的应用来讲是很是危险的。 全部的这些因素都会致使系统吞吐量降低。线程池经过保持一些存活线程并重用这些线程来克服这个问题。当提交到线程池中的任务多于线程池最大任务数时，那些多余的任务将被放到一个`队列`中。 一旦正在执行的线程有空闲了，它们会从队列中取下一个任务来执行。JDK 中的 Executors中， 此任务队列是没有长度限制的。 ### 1.2 实现 咱们先来看一下Executor的实现关系。  仍是蛮好理解的，正如Java优秀框架的一向设计思路，顶级接口-次级接口-虚拟实现类-实现类。 **Executor：**执行者，java线程池框架的最上层父接口，地位相似于spring的BeanFactry、集合框架的Collection接口，在Executor这个接口中只有一个execute方法，该方法的做用是向线程池提交任务并执行。 **ExecutorService：**该接口继承自Executor接口，添加了shutdown、shutdownAll、submit、invokeAll等一系列对线程的操做方法，该接口比较重要，在使用线程池框架的时候，常常用到该接口。 **AbstractExecutorService:**这是一个抽象类，实现ExecuotrService接口， **ThreadPoolExecutor：**这是Java线程池最核心的一个类，该类继承自AbstractExecutorService，主要功能是建立线程池，给任务分配线程资源，执行任务。 **ScheduledExecutorSerivce 和 ScheduledThreadPoolExecutor 提供了另外一种线程池**：延迟执行和周期性执行的线程池。 **Executors：**这是一个静态工厂类，该类定义了一系列静态工厂方法，经过这些工厂方法能够返回各类不一样的线程池。 ## 2. Executors 的类型 如今咱们已经了解了 Executors 是什么， 让咱们来看看不一样类型的 Executors。 ### 2.1 SingleThreadExecutor 此线程池 Executor 只有一个线程。它用于以顺序方式的形式执行任务。若是此线程在执行任务时因异常而挂掉，则会建立一个新线程来替换此线程，后续任务将在新线程中执行。 ```java ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor() ``` ### 2.2 FixedThreadPool(n) 顾名思义，它是一个拥有固定数量线程的线程池。提交给 Executor 的任务由固定的 `n` 个线程执行，若是有更多的任务，它们存储在 `LinkedBlockingQueue` 里。这个数字 `n` 一般跟底层处理器支持的线程总数有关。 ```java ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4); ``` ### 2.3 CachedThreadPool 该线程池主要用于执行大量短时间并行任务的场景。与固定线程池不一样，此线程池的线程数不受限制。若是全部的线程都在忙于执行任务而且又有新的任务到来了，这个线程池将建立一个新的线程并将其提交到 Executor。只要其中一个线程变为空闲，它就会执行新的任务。 若是一个线程有 60 秒的时间都是空闲的，它们将被结束生命周期并从缓存中删除。 可是，若是管理得不合理，或者任务不是很短的，则线程池将包含大量的活动线程。这可能致使资源紊乱并所以致使性能降低。 ```java ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); ``` ### 2.4 ScheduledExecutor 当咱们有一个须要按期运行的任务或者咱们但愿延迟某个任务时，就会使用此类型的 executor。 ```java ScheduledExecutorService scheduledExecService = Executors.newScheduledThreadPool(1); ``` 可使用 `scheduleAtFixedRate` 或 `scheduleWithFixedDelay` 在 `ScheduledExecutor` 中按期的执行任务。 ```java scheduledExecService.scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) scheduledExecService.scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) ``` 这两种方法的主要区别在于它们对连续执行按期任务之间的延迟的应答。 `scheduleAtFixedRate`：不管前一个任务什么时候结束，都以固定间隔执行任务。 `scheduleWithFixedDelay`：只有在当前任务完成后才会启动延迟倒计时。 ## 3. 对 Future 对象的理解 因为提交给Executor 的任务是异步的，须要有一个对象来接收Executor 的处理结果，这个对象就是`java.util.concurrent.Future`（相似于JS中的Promise）。 应用方式： ```java Future result = executorService.submit(callableTask); ``` 调用者能够继续执行主程序，当须要提交任务的结果时，他能够在这个 `Future`对象上调用`.get()` 方法来获取。若是任务完成，结果将当即返回给调用者，不然调用者将被阻塞，直到 Executor 完成此操做的执行并计算出结果。（了解JS的童鞋此处能够和Promise的then()相类比）。 若是调用者不能无限期地等待任务执行的结果，那么这个等待时间也能够设置为定时地。能够经过 `Future.get(long timeout，TimeUnit unit)` 方法实现，若是在规定的时间范围内没有返回结果，则抛出 `TimeoutException`。调用者能够处理此异常并继续执行该程序。 若是在执行任务时出现异常，则对 get 方法的调用将抛出一个`ExecutionException`。 对于 `Future.get()`方法返回的结果，一个重要的事情是，只有提交的任务实现了`java.util.concurrent.Callable`接口时才返回 `Future`。若是任务实现了`Runnable`接口，那么一旦任务完成，对 `.get()` 方法的调用将返回 `null`。 另外一点是 `Future.cancel(boolean mayInterruptIfRunning)` 方法。此方法用于取消已提交任务的执行。若是任务已在执行，则 Executor 将尝试在`mayInterruptIfRunning` 标志为 `true` 时中断任务执行。 ## 4. Example: 建立和执行一个简单的 Executor 咱们如今将建立一个任务并尝试在 fixed pool Executor 中执行它： ```java public class Task implements Callable { private String message; public Task(String message) { this.message = message; } @Override public String call() throws Exception { return "Hello " + message + "!"; } } ``` `Task` 类实现 `Callable` 接口并有一个 `String` 类型做为返回值的方法。 这个方法也能够抛出 `Exception`。这种向 Executor 抛出异常的能力以及 Executor 将此异常返回给调用者的能力很是重要，由于它有助于调用者知道任务执行的状态。 如今让咱们来执行一下这个任务： ```java public class ExecutorExample { public static void main(String[] args) { Task task = new Task("World"); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4); Future result = executorService.submit(task); try { System.out.println(result.get()); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { System.out.println("Error occured while executing the submitted task"); e.printStackTrace(); } executorService.shutdown(); } } ``` 咱们建立了一个具备4个线程数的 `FixedThreadPool` Executors，并实例化了 `Task` 类，并将它提交给 Executors 执行。 结果由 `Future` 对象返回，而后咱们在屏幕上打印。 让咱们运行 `ExecutorExample` 并查看其输出： ```bash Hello World! ``` 最后，咱们调用 `executorService` 对象上的 shutdown 来终止全部线程并将资源返回给 OS。 `shutdown()` 方法等待 Executor 完成当前提交的任务。 可是，若是要求是当即关闭 Executor 而不等待，那么咱们可使用 `shutdownNow()` 方法。 任何待执行的任务都将结果返回到 `java.util.List` 对象中。 咱们也能够经过实现 `Runnable` 接口来建立一样的任务： ```java public class Task implements Runnable{ private String message; public Task(String message) { this.message = message; } public void run() { System.out.println("Hello " + message + "!"); } } ``` 当咱们实现 Runnable 时，这里有一些重要的变化。 1. 没法从 `run()` 方法获得任务执行的结果。 所以，咱们直接在这里打印。 2. `run()` 方法不可抛出任何已受检的异常。 **Notes：如何合理配置线程池的大小** 通常须要根据任务的类型来配置线程池大小： 若是是**CPU密集型**任务，就须要尽可能压榨CPU，参考值能够设为 NCPU+1 若是是**IO密集型**任务，参考值能够设置为2*NCPU 固然，这只是一个参考值，具体的设置还须要根据实际状况进行调整，好比能够先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行状况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。 您的点赞与支持是做者写做的最大动力！