ThreadPoolExecutor配置使用详解附结果说明

线程池ThreadPoolExcutor的使用

摘自阿里巴巴开发手册:

【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样 的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。 说明:Executors 返回的线程池对象的弊端如下: 1FixedThreadPool SingleThreadPool: 允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致 OOM 2CachedThreadPool ScheduledThreadPool: 允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而导致 OOM

 

摘自网络:

1.优势
(1)
降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建、销毁线程造成的消耗。 
(2)
提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 
(3)
提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果入限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。

2.线程池的创建 
new ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,long keepAliveTime, TimeUnit unit,BlockingQueue workQueue,RejectedExecutionHandler handler) 
(1)corePoolSize
线程池维护线程的最少数量 core : 核心) 
(2)maximumPoolSize
线程池维护线程的最大数量 
(3)keepAliveTime
线程池维护线程所允许的空闲时间 
(4)unit
线程池维护线程所允许的空闲时间的单位 
(5)workQueue
线程池所使用的缓冲队列 
(6)handler
线程池对拒绝任务的处理策略

3.添加任务到线程池 
通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。 
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时: 
如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。 
也就是:处理任务的优先级为: 
核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。 
当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数。 
unit
可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:NANOSECONDSMICROSECONDSMILLISECONDSSECONDS 
workQueue
常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue 
handler
有四个选择: 
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy():
重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法 
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy():
抛弃旧的任务 
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy():
抛弃当前的任务

4.线程池的使用场合 
1)单个任务处理的时间比较短; 
2)需要处理的任务数量大;

6、线程池的应用举例:

package hh;

import java.io.Serializable;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;



public class ThreadPoolExcutorDemo {

     private static int produceTaskSleepTime = 5;

     private static int consumeTaskSleepTime = 5000;

     private static int produceTaskMaxNumber = 20; //定义最大添加10个线程到线程池中

     public static void main(String[] args) {

            //构造一个线程池

           ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,

                     TimeUnit. SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),

                      new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

            for( int i=1; i<= produceTaskMaxNumber;i++){

                 try {

                      //一个任务,并将其加入到线程池

                     String work= "work@ " + i;

                     System. out.println( "put :" +work);

                      threadPool.execute( new ThreadPoolTask(work));

                      //便于观察,等待一段时间

                     Thread. sleep(produceTaskSleepTime);

                } catch (Exception e) {

                      e.printStackTrace();

                     }

                }

     }

     /**

     * 线程池执行的任务

     * @author zhu

     */

     public static class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{

            private static final long serialVersionUID = 0;

            //保存任务所需要的数据

            private Object threadPoolTaskData;

           ThreadPoolTask(Object works){

                 this. threadPoolTaskData =works;

           }

            public void run(){

                 //处理一个任务,这里的处理方式太简单了,仅仅是一个打印语句

                System. out.println( "start------"+threadPoolTaskData );

                 try {

                      //便于观察,等待一段时间

                     Thread. sleep(consumeTaskSleepTime);

                     } catch (Exception e) {

                            e.printStackTrace();

                           }

                 threadPoolTaskData = null;

                }

            public Object getTask(){

                 return this. threadPoolTaskData;

                }

     }

}

 

执行结果分析:

put :work@ 1           |线程数未达到核心线程数目,新开线程执行work1

start------work@ 1      |work1执行

put :work@ 2           |线程数未达到核心线程数目,新开线程执行work2

start------work@ 2      |work2执行

put :work@ 3           |核心线程数满,队列未满,将work3添加入队列

put :work@ 4           |核心线程数满,队列未满,将work4添加入队列

put :work@ 5           |核心线程数满,队列未满,将work5添加入队列

put :work@ 6           |核心线程数满,队列已满,新开线程执行work6

start------work@ 6      |work6执行

put :work@ 7           |核心线程数满,队列已满,新开线程执行work7

start------work@ 7      |work7执行

put :work@ 8           |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work3,将work8加入队列

put :work@ 9           |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work4,将work9加入队列

put :work@ 10          |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work5,将work10加入队列

put :work@ 11          |

put :work@ 12          |

put :work@ 13          |

put :work@ 14          |

put :work@ 15          |

put :work@ 16          |

put :work@ 17          |

put :work@ 18          |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work15,将work18加入队列

put :work@ 19          |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work16,将work19加入队列

put :work@ 20          |最大线程数满,队列已满,按照DiscardOldestHandler丢弃work17,将work20加入队列

start------work@ 18     |work18开始执行

start------work@ 19     |work19开始执行

start------work@ 20     |work20开始执行

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