标签:就是 new t 执行流程 大小 单线程 header Fix news executor
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
参数 | 说明 |
---|---|
corePoolSize | 表示常驻核心线程数量。 |
maximumPoolSize | 表示线程池中能同时执行的最大线程数量。这个值必须大于等于corePoolSize,如果这两个值相等,那就是固定大小的线程池。 |
keepAliveTime | 表示线程池中除常驻核心线程之外的其他线程的空闲时间,如果超过这个时间就会销毁。 |
unit | keepAliveTime的单位。 |
workQueue | 任务队列,被提交但尚未被执行的任务。 |
threadFactory | 表示生成线程池中工作线程的线程工厂。 |
handler | 拒绝策略,表示当队列满了且工作线程大于等于线程池的最大线程数该采用什样的拒绝策略。 |
拒绝策略 | 说明 |
---|---|
AbortPolicy(默认) | 直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行。 |
CallerRunsPolicy | "调用者运行"一种调节机制,该策略即不会抛弃任务,也不会抛出异常,而是将某些任务回退到调用者的线程去执行。 |
DiscardOldestPolicy | 抛弃队列中等待最久的任务,然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。 |
DiscardPolicy | 直接丢弃任务,不予任务处理也不抛出异常。如果允许任务丢失,这是最好的一种方案。 |
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
在newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor中阻塞队列均采用默认的LinkedBlockingQueue导致这个阻塞队列的长度达到Integer.MAX_VALUE,当某一时刻有大量的任务涌入线程池中容易导致JVM发生OOM问题
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
而在newCachedThreadPool中采用的是SynchronousQueue这种阻塞队列,该队列任意时刻最多只能有一个元素并且一个put操作必须等待另一个take操作完成。它并不是一个容器,可以认为它是一个快速交换信息的通道。虽然该队列对外的size为0,但由于该线程池的定义maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE,当有大量任务涌入时则会创建出大量的线程Thread对象导致OOM等问题。
虽然在JDK中内置了已经定义好的线程池但是在生产环境下应该尽量使用自己自定义的线程池
注意:LinkedBlockingQueue是一个无界(界限为Integer.MAX_VALUE)缓存等待队列。当前执行的线程数量达到corePoolSize的数量时,剩余的元素会在阻塞队列里等待。(所以在使用此阻塞队列时maximumPoolSizes就相当于无效了)。
CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量:
一般公式:CPU核数+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CPU核数*2
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,即使在单核CPU上,这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。
IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数:
参考公式:CPU核数/(1-阻塞系统) 阻塞系数在0.8~0.9之间
比如8核CPU:8/(1-0.9)=80个线程数
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原文地址:https://www.cnblogs.com/cjunn/p/12232751.html