【深度乾貨】線程池從入門到放棄

轉載 https://www.cnblogs.com/superfj/p/7544971.html

前言

多線程的異步執行方式,雖然能夠最大限度發揮多核計算機的計算能力,但是如果不加控制,反而會對系統造成負擔。線程本身也要佔用內存空間,大量的線程會佔用內存資源並且可能會導致Out of Memory。即便沒有這樣的情況,大量的線程回收也會給GC帶來很大的壓力。

爲了避免重複的創建線程,線程池的出現可以讓線程進行復用。通俗點講,當有工作來,就會向線程池拿一個線程,當工作完成後,並不是直接關閉線程,而是將這個線程歸還給線程池供其他任務使用。

接下來從總體到細緻的方式,來共同探討線程池。

總體的架構

來看Executor的框架圖:
在這裏插入圖片描述
接口:Executor,CompletionService,ExecutorService,ScheduledExecutorService

抽象類:AbstractExecutorService

實現類:ExecutorCompletionService,ThreadPoolExecutor,ScheduledThreadPoolExecutor

從圖中就可以看到主要的方法,本文主要討論的是ThreadPoolExecutor

研讀ThreadPoolExecutor

看一下該類的構造器:

public ThreadPoolExecutor(int paramInt1, int paramInt2, long paramLong, TimeUnit paramTimeUnit,
            BlockingQueue<Runnable> paramBlockingQueue, ThreadFactory paramThreadFactory,
            RejectedExecutionHandler paramRejectedExecutionHandler) {
        this.ctl = new AtomicInteger(ctlOf(-536870912, 0));
        this.mainLock = new ReentrantLock();
        this.workers = new HashSet();
        this.termination = this.mainLock.newCondition();
        if ((paramInt1 < 0) || (paramInt2 <= 0) || (paramInt2 < paramInt1) || (paramLong < 0L))
            throw new IllegalArgumentException();
        if ((paramBlockingQueue == null) || (paramThreadFactory == null) || (paramRejectedExecutionHandler == null))
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = paramInt1;
        this.maximumPoolSize = paramInt2;
        this.workQueue = paramBlockingQueue;
        this.keepAliveTime = paramTimeUnit.toNanos(paramLong);
        this.threadFactory = paramThreadFactory;
        this.handler = paramRejectedExecutionHandler;
    }

corePoolSize :線程池的核心池大小,在創建線程池之後,線程池默認沒有任何線程。

當有任務過來的時候纔會去創建創建線程執行任務。換個說法,線程池創建之後,線程池中的線程數爲0,當任務過來就會創建一個線程去執行,直到線程數達到corePoolSize 之後,就會被到達的任務放在隊列中。(注意是到達的任務)。換句更精煉的話:corePoolSize 表示允許線程池中允許同時運行的最大線程數。

如果執行了線程池的prestartAllCoreThreads()方法,線程池會提前創建並啓動所有核心線程。

maximumPoolSize :線程池允許的最大線程數,他表示最大能創建多少個線程。maximumPoolSize肯定是大於等於corePoolSize。

keepAliveTime :表示線程沒有任務時最多保持多久然後停止。默認情況下,只有線程池中線程數大於corePoolSize 時,keepAliveTime 纔會起作用。換句話說,當線程池中的線程數大於corePoolSize,並且一個線程空閒時間達到了keepAliveTime,那麼就是shutdown。

Unit:keepAliveTime 的單位。

workQueue :一個阻塞隊列,用來存儲等待執行的任務,當線程池中的線程數超過它的corePoolSize的時候,線程會進入阻塞隊列進行阻塞等待。通過workQueue,線程池實現了阻塞功能

threadFactory :線程工廠,用來創建線程。

handler :表示當拒絕處理任務時的策略。

任務緩存隊列

在前面我們多次提到了任務緩存隊列,即workQueue,它用來存放等待執行的任務。

workQueue的類型爲BlockingQueue,通常可以取下面三種類型:

1)有界任務隊列ArrayBlockingQueue:基於數組的先進先出隊列,此隊列創建時必須指定大小;

2)無界任務隊列LinkedBlockingQueue:基於鏈表的先進先出隊列,如果創建時沒有指定此隊列大小,則默認爲Integer.MAX_VALUE;

3)直接提交隊列synchronousQueue:這個隊列比較特殊,它不會保存提交的任務,而是將直接新建一個線程來執行新來的任務。

拒絕策略

AbortPolicy:丟棄任務並拋出RejectedExecutionException

CallerRunsPolicy:只要線程池未關閉,該策略直接在調用者線程中,運行當前被丟棄的任務。顯然這樣做不會真的丟棄任務,但是,任務提交線程的性能極有可能會急劇下降。

DiscardOldestPolicy:丟棄隊列中最老的一個請求,也就是即將被執行的一個任務,並嘗試再次提交當前任務。

DiscardPolicy:丟棄任務,不做任何處理。

線程池的任務處理策略:

如果當前線程池中的線程數目小於corePoolSize,則每來一個任務,就會創建一個線程去執行這個任務;

如果當前線程池中的線程數目>=corePoolSize,則每來一個任務,會嘗試將其添加到任務緩存隊列當中,若添加成功,則該任務會等待空閒線程將其取出去執行;若添加失敗(一般來說是任務緩存隊列已滿),則會嘗試創建新的線程去執行這個任務;如果當前線程池中的線程數目達到maximumPoolSize,則會採取任務拒絕策略進行處理;

如果線程池中的線程數量大於 corePoolSize時,如果某線程空閒時間超過keepAliveTime,線程將被終止,直至線程池中的線程數目不大於corePoolSize;如果允許爲核心池中的線程設置存活時間,那麼核心池中的線程空閒時間超過keepAliveTime,線程也會被終止。

線程池的關閉

ThreadPoolExecutor提供了兩個方法,用於線程池的關閉,分別是shutdown()和shutdownNow(),其中:

shutdown():不會立即終止線程池,而是要等所有任務緩存隊列中的任務都執行完後才終止,但再也不會接受新的任務

shutdownNow():立即終止線程池,並嘗試打斷正在執行的任務,並且清空任務緩存隊列,返回尚未執行的任務

源碼分析

首先來看最核心的execute方法,這個方法在AbstractExecutorService中並沒有實現,從Executor接口,直到ThreadPoolExecutor才實現了改方法,

ExecutorService中的submit(),invokeAll(),invokeAny()都是調用的execute方法,所以execute是核心中的核心,源碼分析將圍繞它逐步展開。

public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        /*
         * Proceed in 3 steps:
         *
         * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
         * start a new thread with the given command as its first
         * task.  The call to addWorker atomically checks runState and
         * workerCount, and so prevents false alarms that would add
         * threads when it shouldn't, by returning false.
         * 如果正在運行的線程數小於corePoolSize,那麼將調用addWorker 方法來創建一個新的線程,並將該任務作爲新線程的第一個任務來執行。
       當然,在創建線程之前會做原子性質的檢查,如果條件不允許,則不創建線程來執行任務,並返回false.  

         * 2. If a task can be successfully queued, then we still need
         * to double-check whether we should have added a thread
         * (because existing ones died since last checking) or that
         * the pool shut down since entry into this method. So we
         * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
         * stopped, or start a new thread if there are none.
         * 如果一個任務成功進入阻塞隊列,那麼我們需要進行一個雙重檢查來確保是我們已經添加一個線程(因爲存在着一些線程在上次檢查後他已經死亡)或者
       當我們進入該方法時,該線程池已經關閉。所以,我們將重新檢查狀態,線程池關閉的情況下則回滾入隊列,線程池沒有線程的情況則創建一個新的線程。
         * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
         * thread.  If it fails, we know we are shut down or saturated
         * and so reject the task.
       如果任務無法入隊列(隊列滿了),那麼我們將嘗試新開啓一個線程(從corepoolsize到擴充到maximum),如果失敗了,那麼可以確定原因,要麼是
       線程池關閉了或者飽和了(達到maximum),所以我們執行拒絕策略。

         */
    
    // 1.當前線程數量小於corePoolSize,則創建並啓動線程。
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
        // 成功,則返回
return;
            c = ctl.get();
        }
    // 2.步驟1失敗,則嘗試進入阻塞隊列,
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
       // 入隊列成功,檢查線程池狀態,如果狀態部署RUNNING而且remove成功,則拒絕任務
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
       // 
如果當前worker數量爲0,通過addWorker(null, false)創建一個線程,其任務爲null

            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
    // 3. 步驟1和2失敗,則嘗試將線程池的數量有corePoolSize擴充至
maxPoolSize,如果失敗,則拒絕任務

        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);
    }

相信看了代碼也是一臉懵,接下來用一個流程圖來講一講,他究竟幹了什麼事:
在這裏插入圖片描述
結合上面的流程圖來逐行解析,首先前面進行空指針檢查,

wonrkerCountOf()方法能夠取得當前線程池中的線程的總數,取得當前線程數與核心池大小比較,

如果小於,將通過addWorker()方法調度執行。
如果大於核心池大小,那麼就提交到等待隊列。
如果進入等待隊列失敗,則會將任務直接提交給線程池。
如果線程數達到最大線程數,那麼就提交失敗,執行拒絕策略。

excute()方法中添加任務的方式是使用addWorker()方法,看一下源碼,一起學習一下

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
        retry:
     // 外層循環,用於判斷線程池狀態
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);

            // Check if queue empty only if necessary.
            if (rs >= SHUTDOWN &&
                ! (rs == SHUTDOWN &&
                   firstTask == null &&
                   ! workQueue.isEmpty()))
                return false;
       // 內層的循環,任務是將worker數量加1
            for (;;) {
                int wc = workerCountOf(c);
                if (wc >= CAPACITY ||
                    wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                    return false;
                if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                    break retry;
                c = ctl.get();  // Re-read ctl
                if (runStateOf(c) != rs)
                    continue retry;
                // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
            }
        }
    // worker加1後,接下來將woker添加到HashSet<Worker>中,並啓動worker
        boolean workerStarted = false;
        boolean workerAdded = false;
        Worker w = null;
        try {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            w = new Worker(firstTask);
            final Thread t = w.thread;
            if (t != null) {
                mainLock.lock();
                try {
                    // Recheck while holding lock.
                    // Back out on ThreadFactory failure or if
                    // shut down before lock acquired.
                    int c = ctl.get();
                    int rs = runStateOf(c);

                    if (rs < SHUTDOWN ||
                        (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                        if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                            throw new IllegalThreadStateException();
                        workers.add(w);
                        int s = workers.size();
                        if (s > largestPoolSize)
                            largestPoolSize = s;
                        workerAdded = true;
                    }
                } finally {
                    mainLock.unlock();
                }
         // 如果往HashSet<Worker>添加成功,則啓動該線程

                if (workerAdded) {
                    t.start();
                    workerStarted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (! workerStarted)
                addWorkerFailed(w);
        }
        return workerStarted;
    }

addWorker(Runnable firstTask, boolean core)的主要任務是創建並啓動線程。

他會根據當前線程的狀態和給定的值(core or maximum)來判斷是否可以創建一個線程。

addWorker共有四種傳參方式。execute使用了其中三種,分別爲:

1.addWorker(paramRunnable, true)

線程數小於corePoolSize時,放一個需要處理的task進Workers Set。如果Workers Set長度超過corePoolSize,就返回false.

2.addWorker(null, false)

放入一個空的task進workers Set,長度限制是maximumPoolSize。這樣一個task爲空的worker在線程執行的時候會去任務隊列裏拿任務,這樣就相當於創建了一個新的線程,只是沒有馬上分配任務。

3.addWorker(paramRunnable, false)

當隊列被放滿時,就嘗試將這個新來的task直接放入Workers Set,而此時Workers Set的長度限制是maximumPoolSize。如果線程池也滿了的話就返回false.

還有一種情況是execute()方法沒有使用的

addWorker(null, true)

這個方法就是放一個null的task進Workers Set,而且是在小於corePoolSize時,如果此時Set中的數量已經達到corePoolSize那就返回false,什麼也不幹。實際使用中是在prestartAllCoreThreads()方法,這個方法用來爲線程池預先啓動corePoolSize個worker等待從workQueue中獲取任務執行。

執行流程:

1、判斷線程池當前是否爲可以添加worker線程的狀態,可以則繼續下一步,不可以return false:
A、線程池狀態>shutdown,可能爲stop、tidying、terminated,不能添加worker線程
B、線程池狀態shutdown,firstTask不爲空,不能添加worker線程,因爲shutdown狀態的線程池不接收新任務
C、線程池狀態
shutdown,firstTask==null,workQueue爲空,不能添加worker線程,因爲firstTask爲空是爲了添加一個沒有任務的線程再從workQueue獲取task,而workQueue爲     空,說明添加無任務線程已經沒有意義
2、線程池當前線程數量是否超過上限(corePoolSize 或 maximumPoolSize),超過了return false,沒超過則對workerCount+1,繼續下一步
3、在線程池的ReentrantLock保證下,向Workers Set中添加新創建的worker實例,添加完成後解鎖,並啓動worker線程,如果這一切都成功了,return true,如果添加worker入Set失敗或啓動失敗,調用addWorkerFailed()邏輯

常見的四種線程池
newFixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0) {
        return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());
    }
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
    return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var1);
}
固定大小的線程池,可以指定線程池的大小,該線程池corePoolSize和maximumPoolSize相等,阻塞隊列使用的是LinkedBlockingQueue,大小爲整數最大值。

該線程池中的線程數量始終不變,當有新任務提交時,線程池中有空閒線程則會立即執行,如果沒有,則會暫存到阻塞隊列。對於固定大小的線程池,不存在線程數量的變化。同時使用無界的LinkedBlockingQueue來存放執行的任務。當任務提交十分頻繁的時候,LinkedBlockingQueue

迅速增大,存在着耗盡系統資源的問題。而且在線程池空閒時,即線程池中沒有可運行任務時,它也不會釋放工作線程,還會佔用一定的系統資源,需要shutdown。

newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue()));
    }

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory var0) {
        return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var0));
    }

單個線程線程池,只有一個線程的線程池,阻塞隊列使用的是LinkedBlockingQueue,若有多餘的任務提交到線程池中,則會被暫存到阻塞隊列,待空閒時再去執行。按照先入先出的順序執行任務。

newCachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue());
    }

    public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory var0) {
        return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue(), var0);
    }

緩存線程池,緩存的線程默認存活60秒。線程的核心池corePoolSize大小爲0,核心池最大爲Integer.MAX_VALUE,阻塞隊列使用的是SynchronousQueue。是一個直接提交的阻塞隊列, 他總會迫使線程池增加新的線程去執行新的任務。在沒有任務執行時,當線程的空閒時間超過keepAliveTime(60秒),則工作線程將會終止被回收,當提交新任務時,如果沒有空閒線程,則創建新線程執行任務,會導致一定的系統開銷。如果同時又大量任務被提交,而且任務執行的時間不是特別快,那麼線程池便會新增出等量的線程池處理任務,這很可能會很快耗盡系統的資源。

newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0);
    }

    public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0, var1);
    }

定時線程池,該線程池可用於週期性地去執行任務,通常用於週期性的同步數據。

scheduleAtFixedRate:是以固定的頻率去執行任務,週期是指每次執行任務成功執行之間的間隔。

schedultWithFixedDelay:是以固定的延時去執行任務,延時是指上一次執行成功之後和下一次開始執行的之前的時間。

最後雜談

如何選擇線程池數量
線程池的大小決定着系統的性能,過大或者過小的線程池數量都無法發揮最優的系統性能。

當然線程池的大小也不需要做的太過於精確,只需要避免過大和過小的情況。一般來說,確定線程池的大小需要考慮CPU的數量,內存大小,任務是計算密集型還是IO密集型等因素

NCPU = CPU的數量

UCPU = 期望對CPU的使用率 0 ≤ UCPU ≤ 1

W/C = 等待時間與計算時間的比率

如果希望處理器達到理想的使用率,那麼線程池的最優大小爲:

線程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)

在Java中使用

int ncpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

獲取CPU的數量。

線程池工廠

Executors的線程池如果不指定線程工廠會使用Executors中的DefaultThreadFactory,默認線程池工廠創建的線程都是非守護線程。

使用自定義的線程工廠可以做很多事情,比如可以跟蹤線程池在何時創建了多少線程,也可以自定義線程名稱和優先級。如果將

新建的線程都設置成守護線程,當主線程退出後,將會強制銷燬線程池。

下面這個例子,記錄了線程的創建,並將所有的線程設置成守護線程。

public class ThreadFactoryDemo {
    public static class MyTask1 implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId());
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
          MyTask1 task = new MyTask1();
        ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread t = new Thread(r);
                t.setDaemon(true);
                System.out.println("創建線程"+t);
                return  t;
            }
        });
        for (int i = 0;i<=4;i++){
           es.submit(task);
        }
    }
}

擴展線程池

ThreadPoolExecutor是可以拓展的,它提供了幾個可以在子類中改寫的方法:beforeExecute,afterExecute和terimated。

在執行任務的線程中將調用beforeExecute和afterExecute,這些方法中還可以添加日誌,計時,監視或統計收集的功能,

還可以用來輸出有用的調試信息,幫助系統診斷故障。下面是一個擴展線程池的例子:

public class ThreadFactoryDemo {
    public static class MyTask1 implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"Thrad ID:"+Thread.currentThread().getId());
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args){
          MyTask1 task = new MyTask1();
        ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MICROSECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread t = new Thread(r);
                t.setDaemon(true);
                System.out.println("創建線程"+t);
                return  t;
            }
        });
        for (int i = 0;i<=4;i++){
           es.submit(task);
        }
    }
}

線程池的正確使用

以下阿里編碼規範裏面說的一段話:

線程池不允許使用Executors去創建,而是通過ThreadPoolExecutor的方式,這樣的處理方式讓寫的同學更加明確線程池的運行規則,規避資源耗盡的風險。 說明:Executors各個方法的弊端:
1)newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
  主要問題是堆積的請求處理隊列可能會耗費非常大的內存,甚至OOM。
2)newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
  主要問題是線程數最大數是Integer.MAX_VALUE,可能會創建數量非常多的線程,甚至OOM。

手動創建線程池有幾個注意點
1.任務獨立。如何任務依賴於其他任務,那麼可能產生死鎖。例如某個任務等待另一個任務的返回值或執行結果,那麼除非線程池足夠大,否則將發生線程飢餓死鎖。

2.合理配置阻塞時間過長的任務。如果任務阻塞時間過長,那麼即使不出現死鎖,線程池的性能也會變得很糟糕。在Java併發包裏可阻塞方法都同時定義了限時方式和不限時方式。例如

Thread.join,BlockingQueue.put,CountDownLatch.await等,如果任務超時,則標識任務失敗,然後中止任務或者將任務放回隊列以便隨後執行,這樣,無論任務的最終結果是否成功,這種辦法都能夠保證任務總能繼續執行下去。

3.設置合理的線程池大小。只需要避免過大或者過小的情況即可,上文的公式線程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)。

4.選擇合適的阻塞隊列。newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor都使用了無界的阻塞隊列,無界阻塞隊列會有消耗很大的內存,如果使用了有界阻塞隊列,它會規避內存佔用過大的問題,但是當任務填滿有界阻塞隊列,新的任務該怎麼辦?在使用有界隊列是,需要選擇合適的拒絕策略,隊列的大小和線程池的大小必須一起調節。對於非常大的或者無界的線程池,可以使用SynchronousQueue來避免任務排隊,以直接將任務從生產者提交到工作者線程。

下面是Thrift框架處理socket任務所使用的一個線程池,可以看一下FaceBook的工程師是如何自定義線程池的。

private static ExecutorService createDefaultExecutorService(Args args) {
        SynchronousQueue executorQueue = new SynchronousQueue();

        return new ThreadPoolExecutor(args.minWorkerThreads, args.maxWorkerThreads, 60L, TimeUnit.SECONDS,
                executorQueue);
    }
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