标签:prot 数据库 阻塞队列 time 避免 接受 type 存储 handle
最近恰好在组内分享线程池,又看了看四年前自己写的线程池文章,一是感叹时光荏苒,二是感叹当时的理解太浅薄了,三是感叹自己这么多年依然停留在浅薄的理解当中,没有探究其实现,羞愧难当。遂把分享的内容整理出来,希望能够让读者对线程池有一个全新的认识。
这里池化并不是深度学习中的池化,而是将资源交给池来管理的这一过程。我们在开发中经常回接触到池化资源的技术,最常见的当然是数据库连接池,以及我们今天要讲的线程池,那这种池化资源的特点和好处是什么呢?
如何使用不再赘述,请看之前的文章线程池。
这里面的实现类涉及到三个:
这些参数这样描述起来很空洞,下面结合执行任务的流程来看一下。
当我们调用execute方法时,这个流程就开始了,请看下图:
当线程池大小 >= corePoolSize 且 队列未满时,这时线程池使用者与线程池之间构成了一个生产者-消费者模型。线程池使用者生产任务,线程池消费任务,任务存储在BlockingQueue中,注意这里入队使用的是offer,当队列满的时候,直接返回false,而不会等待,有关BlockingQueue可以看我之前写的文章阻塞队列BlockingQueue。
当线程处于空闲状态时,线程池需要对它们进行回收,避免浪费资源。但空闲多长时间回收呢,keepAliveTime就是用来设置这个时间的。默认情况下,最终会保留corePoolSize个线程避免回收,即使它们是空闲的,以备不时之需。但我们也可以改变这种行为,通过设置allowCoreThreadTimeOut(true)
。
当队列满 且 线程池大小 >= maximumPoolSize时会触发驳回,因为这时线程池已经不能响应新提交的任务,驳回时就会回调这个接口rejectedExecution方法,JDK默认提供了4种驳回策略,代码比较简单,直接上代码分析,具体使用何种策略,应该根据业务场景来选择,线程池的默认策略是AbortPolicy。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
// 直接抛出运行时异常
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
// 转成同步调用
r.run();
}
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
// 空实现,意味着直接丢弃了
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
// 取出队首,丢弃
e.getQueue().poll();
// 重新提交
e.execute(r);
}
}
ThreadPoolExecutor预留了以下三个方法,我们可以通过继承该类来做一些扩展,比如监控、日志等等。
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
protected void afterExecute(Thread t, Runnable r) { }
protected void terminated() { }
线程池的工作流程我们应该大致清楚了,其内部同时维护了一个状态,现在来看一下每种状态对于任务会造成什么影响以及状态之间的流转。
初始状态,接受新任务并且处理已经在队列中的任务。
不接受新任务,但处理队列中的任务。
不接受新任务,不处理排队的任务,并中断正在进行的任务。
所有任务已终止,workerCount为零,线程转换到状态TIDYING,这时回调terminate()方法。
终态,terminated()执行完成。
上图是这5种状态间的流转,可以看到它们是单向的、不可逆的。
这两种线程池都是使用ThreadPoolExecutor来实现的,去看它们是如何使用的,有助于我们更好的理解线程池。
现在我们在回过头来去看Executors中提供的几种线程池(fixed、cached、single),如果你能回答出下面几个问题,说明你明白了线程池。
可能到这里会有人问,讲了这么多,我应该如何去选择线程池?线程池应该设置多大?没有固定的答案,只有适合的答案,下面说一下我的理解:
启动线程数 = [ 任务执行时间 / ( 任务执行时间 - IO等待时间 ) ] x CPU内核数
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