JUC编程——（四）线程池（七大参数，四种拒绝策略，自定义一个线程池，合理设置最大线程数，线程池队列的选择）
线程池
1、三大方法
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();//1.创建单个线程的线程池
ExecutorService executorService1 = Executors.newFixedThreadPool(5);//2.创建固定线程数量的线程
ExecutorService executorService2 = Executors.newCachedThreadPool();//3.根据任务的多少创建线程数量
try {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
executorService2.execute(()->{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" ok");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//线程池用完之后关闭线程池
executorService2.shutdown();
}
}
}
2、七大参数
我们通过阅读源码可以发现，上面创建线程池的方法底层都是调用ThreadPoolExecutor这个方法进行的，它又七个参数。
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程数
int maximumPoolSize,//最大线程数
long keepAliveTime,//超时没有人调用会被释放
TimeUnit unit,//超时单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue,//阻塞队列
ThreadFactory threadFactory,//线程工厂:创建线程
RejectedExecutionHandler handler) //拒绝策略
{
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
以银行办业务为例解释一下这七大参数。
图1
图2
3、四种拒绝策略
1. new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(),不处理直接抛出异常。java.util.concurrent.RejectedExecutionException。
2. new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy(),哪来的去哪去,交由主线程处理。
3. new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy(),直接丢掉任务,不会抛出异常。
4. new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy(),去尝试和线程开启最早的竞争cpu,也不会抛出异常
4、自定义线程池
package com.JUC编程.线程池;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MyExecutors {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
2,
5,
3,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(3),
Executors.defaultThreadFactory(),//默认的线程创建工厂
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());//不处理，直接抛出异常
try {
for (int i = 1; i <=9; i++) {
threadPoolExecutor.execute(()->{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"被使用");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPoolExecutor.shutdown();
}
}
}
测试
2个人时:开启了1个线程
5个人时:还是开启了2个线程
6个人时:开启了3个线程
7个人时:开启了4个线程
8个人时:开启了5个线程
9个人时:根据不同的拒绝策略做出反应
5、如何合理的设置最大线程数？
分析下线程池处理的程序是CPU密集型，还是IO密集型
（1）CPU密集型
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读写I/O（硬盘/内存），I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
在多重程序系统中，大部分时间用来做计算、逻辑等CPU动作称之为CPU bound，例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序，在执行的过程当中绝大部分时间用在三角函数和开根号的计算，便是属于CPU bound的程序。
CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备，也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。
（2）IO密集型
IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是CPU等等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高。
I/O bound的程序一般在达到性能极限时，CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作，而pipeline做得不是很好，没有充分利用处理器能力。
（3）获取电脑的cpu核数
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
（4）设置
- CPU密集型：CPU的核数是多少，最大线程数设为多少。
- IO密集型：判断程序中是否耗IO的线程的数量，最大线程数就设置为这个的2倍。
6、线程池队列的选择
当线程数组超过核心线程数时用于保存任务的队列，主要有三种类型的BlockingQueue可供续选择：*队列，有界队列，和同步移交。
（1）*队列
队列的大小无限制，常用的为*的LinkedBlockingQueue，使用该队列作为阻塞队列时尤其要当心，当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积导致OOM，newFixedThreadPool采用的就是这个。
当然对于这种队列，最大线程数的值也就无效了，**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*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*线程具有增长的可能性。
（2）有界队列
当使用有限的最大线程数时，有界队列有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。常用的有两类，一类是遵循FIFO原则的队列如ArrayBlockingQueue,另一类是优先队列如PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue中的优先级由任务的Comparator决定。
使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合，线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗，降低cpu使用率和上下文切换，但是可能会限制系统吞吐量。
（3）同步队列
如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程，可使用SynchronousQueue作为等待队列。SynchronousQueue不是一个真正的队列，而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入SynchronousQueue中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。只有在使用*线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。