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ThreadPoolExecutor使用介绍

时间:2014-10-31 10:03:30      阅读:268      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:des   style   io   os   ar   使用   java   for   sp   

private static ExecutorService exec = new ThreadPoolExecutor(8, 8, 0L,
TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(100000),

new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

一、简单介绍

 

线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,经常使用构造方法为:

 

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,

long keepAliveTime, TimeUnit unit,

BlockingQueue<Runnable> workQueue,

RejectedExecutionHandler handler)

 

 

corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量

maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量

keepAliveTime: 线程池维护线程所同意的空暇时间

unit: 线程池维护线程所同意的空暇时间的单位

workQueue: 线程池所使用的缓冲队列

handler: 线程池对拒绝任务的处理策略

 

一个任务通过 execute(Runnable)方法被加入到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的运行方法就是Runnable类型对象的run()方法。

 

当一个任务通过execute(Runnable)方法欲加入到线程池时:

 

l  假设此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空暇状态,也要创建新的线程来处理被加入的任务。

l  假设此时线程池中的数量等于 corePoolSize,可是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。

l  假设此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,而且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被加入的任务。

l  假设此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,而且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。也就是:处理任务的优先级为:核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize,假设三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。

l  当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,假设某线程空暇时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池能够动态的调整池中的线程数。

 

unit可选的參数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:

NANOSECONDS、

MICROSECONDS、

MILLISECONDS、

SECONDS。

 

workQueue经常使用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue

 

handler有四个选择:

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()

抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常

 

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()

当抛出RejectedExecutionException异常时,会调用rejectedExecution方法

(假设主线程没有关闭,则主线程调用run方法,源代码例如以下

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
            if (!e.isShutdown()) {
                r.run();
            }
        }

)

 

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()

抛弃旧的任务

 

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()

抛弃当前的任务

 

二、相关參考

 

一个 ExecutorService,它使用可能的几个池线程之中的一个运行每一个提交的任务,通常使用 Executors 工厂方法配置。

 

线程池能够解决两个不同问题:因为降低了每一个任务调用的开销,它们通常能够在运行大量异步任务时提供增强的性能,而且还能够提供绑定和管理资源(包含运行集合任务时使用的线程)的方法。每一个ThreadPoolExecutor 还维护着一些主要的统计数据,如完毕的任务数。

 

为了便于跨大量上下文使用,此类提供了非常多可调整的參数和扩展挂钩。可是,强烈建议程序猿使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,能够进行自己主动线程回收)、Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)和 Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程),它们均为大多数使用场景提前定义了设置。否则,在手动配置和调整此类时,使用下面指导:

 

核心和最大池大小

ThreadPoolExecutor 将依据 corePoolSize(參见 getCorePoolSize())和 maximumPoolSize(參见getMaximumPoolSize())设置的边界自己主动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时,假设执行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理请求,即使其它辅助线程是空暇的。假设执行的线程多于corePoolSize 而少于 maximumPoolSize,则仅当队列满时才创建新线程。假设设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize同样,则创建了固定大小的线程池。假设将 maximumPoolSize 设置为主要的无界值(如 Integer.MAX_VALUE),则同意池适应随意数量的并发任务。在大多数情况下,核心和最大池大小仅基于构造来设置,只是也能够使用setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。

 

按需构造

默认情况下,即使核心线程最初仅仅是在新任务须要时才创建和启动的,也能够用法 prestartCoreThread()或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。

 

创建新线程

使用 ThreadFactory 创建新线程。假设没有另外说明,则在同一个 ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程,而且这些线程具有同样的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory,能够改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态,等等。假设从 newThread返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程,则运行程序将继续运行,但不能运行不论什么任务。

保持活动时间

假设池中当前有多于 corePoolSize 的线程,则这些多出的线程在空暇时间超过 keepAliveTime 时将会终止(參见getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit))。这提供了当池处于非活动状态时降低资源消耗的方法。假设池后来变得更为活动,则能够创建新的线程。也能够用法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此參数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从曾经的终止状态禁用空暇线程。

 

排队

全部 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。能够使用此队列与池大小进行交互:

A.        假设执行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选加入新的线程,而不进行排队。

B.        假设执行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列,而不加入新的线程。

C.        假设无法将请求增加队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这样的情况下,任务将被拒绝。

 

排队有三种通用策略:

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,假设不存在可用于马上执行任务的线程,则试图把任务增加队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略能够避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 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,此策略同意无界线程具有增长的可能性。

无界队列。使用无界队列(比如,不具有提前定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在全部 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务增加队列。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize 的值也就无效了。)当每一个任务全然独立于其它任务,即任务运行互不影响时,适合于使用无界队列;比如,在 Web 页server中。这样的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,此策略同意无界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,可是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能须要相互折衷:使用大型队列和小型池能够最大限度地减少CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,可是可能导致人工减少吞吐量。假设任务频繁堵塞(比如,假设它们是 I/O 边界),则系统可能为超过您许可的很多其它线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小,CPU 使用率较高,可是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会减少吞吐量。

被拒绝的任务

 

当 Executor 已经关闭,而且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量,且已经饱和时,在方法execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下,execute 方法都将调用其RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。以下提供了四种提前定义的处理程序策略:

A.        在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中,处理程序遭到拒绝将抛出执行时 RejectedExecutionException。

B.        在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中,线程调用执行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制,可以减缓新任务的提交速度。

C.        在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中,不能运行的任务将被删除。

D.        在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中,假设运行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,然后重试运行程序(假设再次失败,则反复此过程)。

定义和使用其它种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的,但这样做须要很小心,尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。

 

挂钩方法

此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法,这两种方法分别在运行每一个任务之前和之后调用。它们可用于操纵运行环境;比如,又一次初始化ThreadLocal、搜集统计信息或加入日志条目。此外,还能够重写方法 terminated() 来运行 Executor 全然终止后须要完毕的全部特殊处理。

 

假设挂钩或回调方法抛出异常,则内部辅助线程将依次失败并突然终止。

 

队列维护

方法 getQueue() 同意出于监控和调试目的而訪问工作队列。强烈反对出于其它不论什么目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。

 

一、样例

 

创建 TestThreadPool 类:

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;  
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  
public class TestThreadPool {  
  
    private static int produceTaskSleepTime = 2;  
      
    private static int produceTaskMaxNumber = 10;  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        // 构造一个线程池  
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,  
                TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),  
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());  
  
        for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {  
            try {  
                String task = "task@ " + i;  
                System.out.println("创建任务并提交到线程池中:" + task);  
                threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));  
  
                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);  
            } catch (Exception e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
    }  
}  
view plain
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;  
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  
public class TestThreadPool {  
  
    private static int produceTaskSleepTime = 2;  
      
    private static int produceTaskMaxNumber = 10;  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        // 构造一个线程池  
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,  
                TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),  
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());  
  
        for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {  
            try {  
                String task = "task@ " + i;  
                System.out.println("创建任务并提交到线程池中:" + task);  
                threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));  
  
                Thread.sleep(produceTaskSleepTime);  
            } catch (Exception e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
    }  
}  


 


创建 ThreadPoolTask类:
view plaincopy to clipboardprint?
import java.io.Serializable;  
  
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {  
  
    private Object attachData;  
  
    ThreadPoolTask(Object tasks) {  
        this.attachData = tasks;  
    }  
  
    public void run() {  
          
        System.out.println("開始运行任务:" + attachData);  
          
        attachData = null;  
    }  
  
    public Object getTask() {  
        return this.attachData;  
    }  
}  
view plain
import java.io.Serializable;  
  
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {  
  
    private Object attachData;  
  
    ThreadPoolTask(Object tasks) {  
        this.attachData = tasks;  
    }  
  
    public void run() {  
          
        System.out.println("開始运行任务:" + attachData);  
          
        attachData = null;  
    }  
  
    public Object getTask() {  
        return this.attachData;  
    }  
}  

 

运行结果:

               创建任务并提交到线程池中:task@ 1

開始运行任务:task@ 1

创建任务并提交到线程池中:task@ 2

開始运行任务:task@ 2

创建任务并提交到线程池中:task@ 3

创建任务并提交到线程池中:task@ 4

開始运行任务:task@ 3

创建任务并提交到线程池中:task@ 5

開始运行任务:task@ 4

创建任务并提交到线程池中:task@ 6

创建任务并提交到线程池中:task@ 7

创建任务并提交到线程池中:task@ 8

開始运行任务:task@ 5

開始运行任务:task@ 6

创建任务并提交到线程池中:task@ 9

開始运行任务:task@ 7

创建任务并提交到线程池中:task@ 10

開始运行任务:task@ 8

開始运行任务:task@ 9

開始运行任务:task@ 10

ThreadPoolExecutor配置

一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了主要的实现,这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现,同意各种各样的用户定制。

二、线程的创建与销毁

1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。

2、核心池的大小是目标的大小;线程池的实现试图维护池的大小;即使没有任务运行,池的大小也等于核心池的大小,并直到工作队列充满前,池都不会创建很多其它的线程。假设当前池的大小超过了核心池的大小,线程池就会终止它。

3、最大池的大小是可同一时候活动的线程数的上限。

4、假设一个线程已经闲置的时间超过了存活时间,它将成为一个被回收的候选者。

5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小,并且池永远不会超时

6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE,核心池的大小设置为0,超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池,会在需求量降低的情况下降低线程数量。

三、管理

1、 ThreadPoolExecutor同意你提供一个BlockingQueue来持有等待运行的任务。任务排队有3种基本方法:无限队列、有限队列和同步移交。

2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。假设全部的工作者线程都处于忙碌状态,任务会在队列中等候。假设任务持续高速到达,超过了它们被运行的速度,队列也会无限制地添加。稳妥的策略是使用有限队列,比方ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。

3、对于庞大或无限的池,能够使用SynchronousQueue,全然绕开队列,直接将任务由生产者交给工作者线程

4、能够使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务


ThreadPoolExecutor使用介绍

标签:des   style   io   os   ar   使用   java   for   sp   

原文地址:http://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/4064249.html

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