并发编程（五）——线程池及原理剖析

水深无声 2023-02-14 10:59 59阅读 0赞

# 线程池 #

## 什么是线程池 ##

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。

*  第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
 *  第二：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。
 *  第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，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分配、调优和监控。但是，要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。

## 线程池作用 ##

线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。

如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

## 线程池的分类 ##

### ThreadPoolExecutor ###

Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口，Executor接口虽然作为一个非常旧的接口（JDK1.5 2004年发布），但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉，因此写这篇文章来介绍下Executor接口，同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误，欢迎大家指出。

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类，Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池，那么它的底层原理是怎样实现的呢，这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

*  corePoolSize： 核心池的大小。 当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中
 *  maximumPoolSize： 线程池最大线程数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
 *  keepAliveTime： 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
 *  unit： 参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

## 线程池四种创建方式 ##

Java通过Executors（jdk1.5并发包）提供四种线程池，分别为：

*  newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
 *  newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
 *  newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
 *  newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

### newCachedThreadPool ###

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：

// 无限大小线程池 jvm自动回收
    ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < 10; i++) { 
    	final int temp = i;
    	newCachedThreadPool.execute(new Runnable() { 
    
    		@Override
    		public void run() { 
    			try { 
    				Thread.sleep(100);
    			} catch (Exception e) { 
    				// TODO: handle exception
    			}
    			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);
    
    		}
    	});
    }

总结: 线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。

### newFixedThreadPool ###

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：

ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) { 
    			final int temp = i;
    			newFixedThreadPool.execute(new Runnable() { 
    
    				@Override
    				public void run() { 
    					System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",i:" + temp);
    
    				}
    			});
    		}

总结:因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。

定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

### newScheduledThreadPool ###

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) { 
    			final int temp = i;
    			newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() { 
    				public void run() { 
    					System.out.println("i:" + temp);
    				}
    			}, 3, TimeUnit.SECONDS);
    }

表示延迟3秒执行。

### newSingleThreadExecutor ###

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：

ExecutorService newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
    	for (int i = 0; i < 10; i++) { 
    		final int index = i;
    		newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() { 
    
    			@Override
    			public void run() { 
    				System.out.println("index:" + index);
    				try { 
    					Thread.sleep(200);
    				} catch (Exception e) { 
    					// TODO: handle exception
    				}
    			}
    		});
    	}

注意: 结果依次输出，相当于顺序执行各个任务。

## 线程池原理剖析 ##

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：

*  1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
 *  2、线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
 *  3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。  
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## 自定义线程线程池 ##

如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；

如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；

如果队列已经满了，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，则创建新的线程

如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；

如果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，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。

public class Test0007 { 
    
    	public static void main(String[] args) { 
    		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
    		for (int i = 1; i <= 6; i++) { 
    			TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
    			executor.execute(t1);
    		}
    		executor.shutdown();
    	}
    }
    
    class TaskThred implements Runnable { 
    	private String taskName;
    
    	public TaskThred(String taskName) { 
    		this.taskName = taskName;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() { 
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
    	}
    
    }

## 合理配置线程池 ##

### CPU密集 ###

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。  
      CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。

### IO密集 ###

IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即时在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

接着上一篇探讨线程池留下的尾巴，如何合理的设置线程池大小。

要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：

*  1.  任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
 *  1.  任务的优先级：高、中、低。
 *  1.  任务的执行时间：长、中、短。
 *  1.  任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。

对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。

若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。

当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。

> 最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）\* CPU数目

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)\*8=32。

这个公式进一步转化为：

> 最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）\* CPU数目

可以得出一个结论：

线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。  
      以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。

CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务

IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2\*cpu核数

操作系统之名称解释：  
      某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。

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