[转]Java自带线程池和队列详细讲解
Java线程池使用说明
一、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：
1.线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
2.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*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：
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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。 |
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ThreadPoolExecutor |
ExecutorService的默认实现。 |
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ScheduledThreadPoolExecutor |
继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService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。
实例：
1.newSingleThreadExecutor
MyThread.java
public class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行....");
}
}
TestSingleThreadExecutor.java
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestSingleThreadExecutor {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个可重用固定线程数的线程池
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口
Thread t1 = new MyThread();
Thread t2 = new MyThread();
Thread t3 = new MyThread();
Thread t4 = new MyThread();
Thread t5 = new MyThread();
// 将线程放入池中进行执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
}
输出结果
pool-1-thread-1正在执行.... pool-1-thread-1正在执行.... pool-1-thread-1正在执行.... pool-1-thread-1正在执行.... pool-1-thread-1正在执行....
2.newFixedThreadPool
TestFixedThreadPool.Java
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestFixedThreadPool {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个可重用固定线程数的线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);
// 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口
Thread t1 = new MyThread();
Thread t2 = new MyThread();
Thread t3 = new MyThread();
Thread t4 = new MyThread();
Thread t5 = new MyThread();
// 将线程放入池中进行执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
}
输出结果
pool-1-thread-1正在执行.... pool-1-thread-2正在执行.... pool-1-thread-2正在执行.... pool-1-thread-2正在执行.... pool-1-thread-1正在执行....
3.newCachedThreadPool
TestCachedThreadPool.java
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestCachedThreadPool {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个可重用固定线程数的线程池
ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
// 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口
Thread t1 = new MyThread();
Thread t2 = new MyThread();
Thread t3 = new MyThread();
Thread t4 = new MyThread();
Thread t5 = new MyThread();
// 将线程放入池中进行执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
}
输出结果
pool-1-thread-2正在执行.... pool-1-thread-5正在执行.... pool-1-thread-4正在执行.... pool-1-thread-3正在执行.... pool-1-thread-1正在执行....
4.newScheduledThreadPool
TestScheduledThreadPoolExecutor.java
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestScheduledThreadPoolExecutor {
public static void main(String[] args) {
ScheduledThreadPoolExecutor exec = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("================");
}
}, 1000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);// 每隔一段时间就触发异常
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(System.nanoTime());
}
}, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS);// 每隔一段时间打印系统时间，证明两者是互不影响的
}
}
输出结果
================ 141560767081542 141562778328398 141564766562092 ================ 141566766680408 141568766746551 ================ 141570767448464 141572766912478 141574767142838 ================ 141576767029084 141578767082112
三、ThreadPoolExecutor详解
ThreadPoolExecutor的完整构造方法是：
/**
* Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
* parameters.
*
* @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
* if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
* @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
* pool
* @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
* the core, this is the maximum time that excess idle threads
* will wait for new tasks before terminating.
* @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
* @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
* executed. This queue will hold only the {@code Runnable}
* tasks submitted by the {@code execute} method.
* @param threadFactory the factory to use when the executor
* creates a new thread
* @param handler the handler to use when execution is blocked
* because the thread bounds and queue capacities are reached
* @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
* {@code corePoolSize < 0}<br>
* {@code keepAliveTime < 0}<br>
* {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
* {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
* @throws NullPointerException if {@code workQueue}
* or {@code threadFactory} or {@code handler} is null
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
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;
}
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。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。"强烈建议程序员使用较为方便的Executors工厂方法：
Executors.newCachedThreadPool()(*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，corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的（实际上，后面会介绍，如果使用*queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的），keepAliveTime和unit的设值表名什么？-就是该实现不想keep alive！最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue，该queue有一个特点，他是*的。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
ExecutorService newSingleThreadExecutor()：单一线程池
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
ExecutorService newCachedThreadPool() ：*线程池这个实现就有意思了。首先是*的线程池，所以我们可以发现maximumPoolSize为big big。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。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参开始说起。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中，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的三种类型:
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* 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*线程具有增长的可能性。
*队列：使用*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*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。
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。
BlockingQueue的选择
例子一：使用直接提交策略，也即SynchronousQueue
首先SynchronousQueue是*的，也就是说他存数任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。
我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor
new ThreadPoolExecutor(2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new RecorderThreadFactory(
"CookieRecorderPool"), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
!!RecorderThreadFactory(API没有这个?!)
当核心线程已经有2个正在运行:
- 此时继续来了一个任务（A），根据前面介绍的“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。”,所以A被添加到queue中。
- 又来了一个任务（B），且核心2个线程还没有忙完，OK，接下来首先尝试1中描述，但是由于使用的SynchronousQueue，所以一定无法加入进去。
- 此时便满足了上面提到的“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。”，所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
- 暂时还可以，但是如果这三个任务都还没完成，连续来了两个任务，第一个添加入queue中，后一个呢？queue中无法插入，而线程数达到了maximumPoolSize，所以只好执行异常策略了。
所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是*的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：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。
什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1么有被执行前，A2不可能添加入queue中。例子二：使用*队列策略，即LinkedBlockingQueue
这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：
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。那么当任务继续增加，会发生什么呢？
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。OK，此时任务变加入队列之中了，那什么时候才会添加新线程呢？
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。这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于*队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，不一会儿就爆了。例子三：有界队列，使用ArrayBlockingQueue
这个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。
举例来说，请看如下构造方法：
new ThreadPoolExecutor(2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
假设，所有的任务都永远无法执行完。
对于首先来的A,B来说直接运行，接下来，如果来了C,D，他们会被放到queue中，如果接下来再来E,F，则增加线程运行E，F。但是如果再来任务，队列无法再接受了，线程数也到达最大的限制了，所以就会使用拒绝策略来处理。keepAliveTime
jdk中的解释是：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。有点拗口，其实这个不难理解，在使用了“池”的应用中，大多都有类似的参数需要配置。比如数据库连接池，DBCP中的maxIdle，minIdle参数。
什么意思？接着上面的解释，向老板派来的工人始终是“借来的”，俗话说“有借就有还”，但这里的问题就是什么时候还了，如果借来的工人刚完成一个任务就还回去，后来发现任务还有，那岂不是又要去借？这一来一往，老板肯定头也大死了。
RejectedExecutionHandler
另一种情况便是，即使向老板借了工人，但是任务还是继续过来，还是忙不过来，这时整个队伍只好拒绝接受了。
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种策略，因为源码非常简单，这里直接贴出来。
1.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。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了，那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException();
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
这种策略和AbortPolicy几乎一样，也是丢弃任务，只不过他不抛出异常。public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
该策略就稍微复杂一些，在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务，然后重新尝试运行该任务。这个策略需要适当小心。
设想：如果其他线程都还在运行，那么新来任务踢掉旧任务，缓存在queue中，再来一个任务又会踢掉queue中最老任务。总结：
keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是*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。