《Java并发编程的艺术》读后笔记-Java中的线程池（第九章）

偏执的太偏执、 2023-10-01 13:13 57阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  《Java并发编程的艺术》读后笔记-Java中的线程池（第九章）
 *   *  1.线程池的实现原理
     *  2.线程池的使用
     *   *  2.1 线程池的创建
         *  2.2 向线程池提交任务
         *  2.3 关闭线程池
         *  2.4 合理地配置线程池
         *  2.5 线程池的监控

## 《Java并发编程的艺术》读后笔记-Java中的线程池（第九章） ##

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。

### 1.线程池的实现原理 ###

当向线程池提交一个任务之后，线程池的处理流程如下：

1.  **线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务**。如果不是，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务，则进入下个流程。
2.  **线程池判断工作队列是否已经满**。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.  **线程池判断线程池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。

`ThreadPoolExecutor`执行`execute()`方法的示意图：

![image-20220116134306203][]

![image-20220116134440176][]

从上图可以看出：

`ThreadPoolExecutor`执行`execute`方法分下面4种情况：

1.  如果当前运行的线程少于`corePoolSize`，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。
2.  如果运行的线程等于或多于`corePoolSize`，则将任务加入`BlockingQueue`。
3.  如果无法将任务加入`BlockingQueue`（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。
4.  如果创建新线程将使当前运行的线程超出`maximumPoolSize`，任务将被拒绝，并调用 `RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()`方法。

源码实现：

public void execute(Runnable command) {
        
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        // 如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务
        if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
        
            // 如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败，则将当前任务放到工作队列中。
            if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
        
                if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
                    ensureQueuedTaskHandled(command);
            }
            // 如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，
            // 则创建一个线程执行任务。
            else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
                // 抛出RejectedExecutionException异常
                reject(command); 
        }
    }

**工作线程**：线程池创建线程时，会将线程封装成工作线程Worker，Worker在执行完任务后，还会循环获取**工作队列**里的任务来执行。我们可以从Worker类的`run()`方法里看到这点。

public void run() {
        
        try {
        
            Runnable task = firstTask;
            firstTask = null;
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
        
                runTask(task);
                task = null;
            }
        } finally {
        
            workerDone(this);
        }
    }

`ThreadPoolExecutor`中线程执行任务的示意图：

![image-20220116135404809][]

从上图可以看出，线程池中的线程执行任务分两种情况：

1.  在`execute()`方法中创建一个线程时，会让这个线程执行当前任务
2.  这个线程执行完上图中1的任务后，会反复从`BlockingQueue`获取任务来执行

### 2.线程池的使用 ###

#### 2.1 线程池的创建 ####

我们可以通过`ThreadPoolExecutor`来创建一个线程池：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

创建一个线程池时需要输入几个参数，如下：

1.  `corePoolSize`（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任 务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的`prestartAllCoreThreads()`方法， 线程池会提前创建并启动所有基本线程。
2.  `runnableTaskQueue`（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几 阻塞队列：
    
    1.  `ArrayBlockingQueue`：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按`FIFO`（先进先出）原则对元素进行排序。
    2.  `LinkedBlockingQueue`：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按`FIFO`排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法`Executors.newFixedThreadPool()`使用了这个队列。
    3.  `SynchronousQueue`：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法`Executors.newCachedThreadPool`使用了这个队列。
    4.  `PriorityBlockingQueue`：一个具有优先级的无限阻塞队列。
3.  `maximumPoolSize`（线程池最大数量）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是，如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
4.  `ThreadFactory`：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字。使用开源框架guava提供的`ThreadFactoryBuilder`可以快速给线程池里的线程设置有意义的名字，代码如下：
    
        new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();
5.  `RejectedExecutionHandler`（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是`AbortPolicy`，表示无法处理新任务时抛出异常。
    
    在JDK 1.5中Java线程池框架提供了以下4种策略：
    
    1.  `AbortPolicy`：直接抛出异常。
    2.  `CallerRunsPolicy`：只用调用者所在线程来运行任务。
    3.  `DiscardOldestPolicy`：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
    4.  `DiscardPolicy`：不处理，丢弃掉。
    
    当然，也可以根据应用场景需要来实现`RejectedExecutionHandler`接口自定义策略。如记录日志或持久化存储不能处理的任务。
6.  `keepAliveTime`（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以，如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大时间，提高线程的利用率。
7.  `TimeUnit`（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS）、小时（HOURS）、分钟（MINUTES）、毫秒（MILLISECONDS）、微秒（MICROSECONDS，千分之一毫秒）和纳秒（NANOSECONDS，千分之一微秒）

#### 2.2 向线程池提交任务 ####

可以使用两个方法向线程池提交任务，分别为`execute()`和`submit()`方法。

1.  **execute()方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功**。 通过以下代码可知execute()方法输入的任务是一个`Runnable`类的实例。
    
        threadsPool.execute(new Runnable() {
              
            @Override
            public void run() {
              
                // TODO Auto-generated method stub
            }
        });
2.  **submit()方法用于提交需要返回值的任务**。线程池会返回一个`future`类型的对象，**通过这个future对象可以判断任务是否执行成功**，并且可以通过future的`get()`方法来获取返回值。`get()`方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用`get(long timeout，TimeUnit unit)`方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。
    
        Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
        try {
              
            Object s = future.get();
        } catch (InterruptedException e) {
              
            // 处理中断异常
        } catch (ExecutionException e) {
              
            // 处理无法执行任务异常
        } finally {
              
            // 关闭线程池
            executor.shutdown();
        }

#### 2.3 关闭线程池 ####

方式：可以通过调用线程池的`shutdown`或`shutdownNow`方法来关闭线程池。

原理：遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的`interrupt`方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。

区别：

1.  `shutdownNow`首先将线程池的状态设置成 `STOP`，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表
2.  `shutdown`只是将线程池的状态设置成`SHUTDOWN`状态，然后中断所有没有正在执行任务的线 程。

只要调用了这两个关闭方法中的任意一个，`isShutdown`方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用`isTerminaed`方法会返回true。

选择：至于应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用`shutdown`方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用`shutdownNow`方法

#### 2.4 合理地配置线程池 ####

要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来分析：

1.  **任务的性质**：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。
    
     *  CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置`Ncpu+1`个线程的线程池。
     *  由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如`2*Ncpu`。
     *  混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。
        
        如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过 `Runtime.getRuntime().availableProcessors()`方法获得当前设备的CPU个数。
2.  **任务的优先级**：高、中和低。
    
    优先级不同的任务可以使用优先级队列`PriorityBlockingQueue`来处理。它可以让优先级高的任务先执行。需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
3.  **任务的执行时间**：长、中和短。
    
    执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
4.  **任务的依赖性**：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
    
    依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，等待的时间越长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用CPU

**建议使用有界队列**。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点儿，比如几千。

#### 2.5 线程池的监控 ####

如果在系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便在出现问题时，可以根据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，在监控线程池的时候可以使用以下属性。

*  `taskCount`：线程池需要执行的任务数量。
 *  `completedTaskCount`：线程池在运行过程中已完成的任务数量，小于或等于taskCount。
 *  `largestPoolSize`：线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
 *  `getPoolSize`：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
 *  `getActiveCount`：获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的 `beforeExecute`、`afterExecute`和`terminated`方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。例如，监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。 这几个方法在线程池里是空方法。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBATEwuTEVCUk9O_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

[image-20220116134306203]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/be1539050a6470cde9d08d269923c22c.png
[image-20220116134440176]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b9d2e1d1033ff2ad6d782582816defe2.png
[image-20220116135404809]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/790a2207dc22ea81c88f0f70db34c55d.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBATEwuTEVCUk9O_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/8ac6df9fb8974cfbb8e9741abff22a6f.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBATEwuTEVCUk9O,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16