java自带线程池和队列详细讲解

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java自带线程池和队列详细讲解

科技小能手 2017-11-12 20:30:00 浏览813
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简介

线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的。在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观。Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用。为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助。

二:线程池

线程池的作用:

线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。

为什么要用线程池:

1.减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。

2.可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。

Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService

比较重要的几个类:

ExecutorService

真正的线程池接口。

ScheduledExecutorService

能和Timer/TimerTask类似,解决那些需要任务重复执行的问题。

ThreadPoolExecutor

ExecutorService的默认实现。

ScheduledThreadPoolExecutor

继承ThreadPoolExecutorScheduledExecutorService接口实现,周期性任务调度的类实现。

要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在Executors类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。

1. newSingleThreadExecutor

创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作,也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束,那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。

2.newFixedThreadPool

创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程,直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变,如果某个线程因为执行异常而结束,那么线程池会补充一个新线程。

3. newCachedThreadPool

创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,

那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制,线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。

4.newScheduledThreadPool

创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。

三:ThreadPoolExecutor详解

ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) .

corePoolSize - 池中所保存的线程数,包括空闲线程。

maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。

keepAliveTime - 当线程数大于核心时,此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

unit - keepAliveTime 参数的时间单位。

workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。

threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。

handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。

ThreadPoolExecutorExecutors类的底层实现。

JDK帮助文档中,有如此一段话:

强烈建议程序员使用较为方便的Executors工厂方法Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,可以进行自动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程)

它们均为大多数使用场景预定义了设置。

下面介绍一下几个类的源码:

ExecutorService newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。

可以看到,corePoolSizemaximumPoolSize的大小是一样的(如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的),最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueuequeue有一个特点,他是无界的

1.public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {  

2.        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,  

3.                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,  

4.                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());  

5.    }

ExecutorService newSingleThreadExecutor():单线程

1.public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {  

2.        return new FinalizableDelegatedExecutorService  

3.            (new ThreadPoolExecutor(11,  

4.                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,  

5.                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));  

6.    }

ExecutorService newCachedThreadPool():无界线程池,可以进行自动线程回收

这个实现就有意思了。首先是无界的线程池,所以我们可以发现maximumPoolSizebig。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生,简单说:该QUEUE中,每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作。

1.public static ExecutorService newCachedThreadPool() {  

2.        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,  

3.                                      60L, TimeUnit.SECONDS,  

4.                                      new SynchronousQueue<Runnable>());  

  1.    }


下面说说BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参。在JDK中,其实已经说得很清楚了,一共有三种类型的queue

所有BlockingQueue都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互:

如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队。(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存放,添加到queue,而是直接抄家伙(thread开始运行

如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor始终首选将请求加入队列而不添加新的线程

如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。


queue的三种通用策略

直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。

无界队列。使用无界队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。

有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU使用率、操作系统资源和上下文切换开销,但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。


RejectedExecutionHandler

RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略,因为源码非常简单,这里直接贴出来。

CallerRunsPolicy线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制,能够减缓新任务的提交速度。

AbortPolicy直接抛出异常,丢弃任务。

DiscardPolicyAbortPolicy几乎一样,也是丢弃任务,只不过他不抛出异常。

DiscardOldestPolicy如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程)


总结:

keepAliveTimemaximumPoolSizeBlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是无界的,那么永远不会触发maximumPoolSize,自然keepAliveTime也就没有了意义。

反之,如果核心数较小,有界BlockingQueue数值又较小,同时keepAliveTime又设的很小,如果任务频繁,那么系统就会频繁的申请回收线程。



ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别:

1. 队列中的锁的实现不同
       ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁;
       LinkedBlockingQueue中的锁是分离的,即生产用的是putLock,消费是takeLock
    
2. 在生产或消费时操作不同
     ArrayBlockingQueue基于数组,在生产和消费的时候,是直接将枚举对象插入或移除的,不会产生或销毁任何额外的对象实例;
     LinkedBlockingQueue基于链表,在生产和消费的时候,需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除,会生成一个额外的Node对象,这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于GC的影响还是存在一定的区别。

3. 队列大小初始化方式不同
     ArrayBlockingQueue是有界的,必须指定队列的大小;
     LinkedBlockingQueue是无界的,可以不指定队列的大小,但是默认是Integer.MAX_VALUE。当然也可以指定队列大小,从而成为有界的。
    
注意:
在使用LinkedBlockingQueue时,若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候,有可能会内存溢出
在使用ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue分别对1000000个简单字符做入队操作时,
       LinkedBlockingQueue的消耗是ArrayBlockingQueue消耗的10倍左右,
       即LinkedBlockingQueue消耗在1500毫秒左右,而ArrayBlockingQueue只需150毫秒左右。
按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做,也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其在性能上完全占不到任何便宜。




本文转自 古道卿 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/gudaoqing/1407580

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