Java线程池的使用及工作原理

程序员的时光

共 5752字,需浏览 12分钟

 ·

2021-06-06 15:06

点击上方蓝色字体,选择“标星公众号”

优质文章,第一时间送达

前言

在日常开发过程中总是以单线程的思维去编码,没有考虑到在多线程状态下的运行状况。由此引发的结果就是请求过多,应用无法响应。为了解决请求过多的问题,又衍生出了线程池的概念。通过“池”的思想,从而合理的处理请求。本文记录了Java中线程池的使用及工作原理,如有错误,欢迎指正。

什么是线程池?

线程池是一种用于实现计算机程序并发执行的软件设计模式。线程池维护多个线程,等待由调度程序分配任务以并发执行,该模型提高了性能,并避免了由于为短期任务频繁创建和销毁线程而导致的执行延迟。

线程池要解决什么问题?

说到线程池就一定要从线程的生命周期讲起。

从图中可以了解无论任务执行多久,每个线程都要经历从生到死的状态。而使用线程池就是为了避免线程的重复创建,从而节省了线程的NewRunnable, RunningTerminated的时间;同时也会复用线程,最小化的节省系统资源,于此同时提高了响应速度。

线程池的使用

线程池的创建

使用ThreadPoolExecutor并配置7个参数完成线程池的创建

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

  • corePoolSize:线程池中核心线程的最大值

  • maximumPoolSize:线程池中最大线程数

  • keepAliveTime:非核心线程空闲的存活时间大小

  • unit:keepAliveTime的单位,常用的有秒、分钟、小时等

  • workQueue:阻塞队列类型

  • threadFactory:线程工厂,用于配置线程的名称,是否为守护线程等

  • handler:线程池的拒绝策略

常用阻塞队列

ArrayBlockingQueue

底层基于数组的实现的有界阻塞队列

LinkedBlockingQueue

底层基于单链表的阻塞队列,可配置容量,不配置容量默认为Integer.MAX_VALUE

线程工厂

在《阿里巴巴Java开发手册》中强制要求指定线程的名称

由于工作是使用hutool比较多,里面也包含对ThreadFactory的封装,可以很方便的指定名称

ThreadFactory threadFactory = ThreadFactoryBuilder.create().setNamePrefix("myThread-").build();

拒绝策略

当线程池内工作线程数大于maximumPoolSize时,线程就不再接受任务,执行对应的拒绝策略;目前支持的拒绝策略有四种:

  1. AbortPolicy(默认):丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常

  2. CallerRunsPolicy:由调用者处理

  3. DiscardOldestPolicy:丢弃队列中最前面的任务,并重新入队列

  4. DiscardPolicy:丢弃任务但不抛出异常

线程池的执行逻辑

// 创建线程工厂
ThreadFactory threadFactory = ThreadFactoryBuilder.create().setNamePrefix("myThread-").build();
// 创建线程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 10, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(100), threadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

execute()方法

// 组合值;保存了线程池的工作状态和工作线程数
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

    public void execute(Runnable command) {
     // 任务为空 抛出NPE
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        // 获取线程池状态
        int c = ctl.get();
        // 如果工作线程数小于核心线程数就创建新线程
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(commandtrue))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        // 如果线程池处于Running状态,就把任务放在队列尾部
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
            // 重新检查线程池状态
            int recheck = ctl.get();
            // 如果线程池不是Running状态,就移除刚才添加的任务,并执行拒绝策略
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
            // 是Running状态,就添加线程
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        // 添加任务失败,执行拒绝策略
        else if (!addWorker(commandfalse))
            reject(command);
    }
// addWorker()完成线程的创建

执行流程


版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接:

https://blog.csdn.net/lhc_makefunny/article/details/117308066

浏览 39
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报