工作中禁止使用Executors快捷創(chuàng)建線程池原理詳解

更新時間：2022年11月02日 08:58:58 作者：長安不及十里

這篇文章主要為大家介紹了工作中禁止使用Executors快捷創(chuàng)建線程池原理詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

問題？

在很多公司（如阿里、華為等）的編程規(guī)范中，非常明確地禁止使用Executors快捷創(chuàng)建線程池，為什么呢？這里從源碼講起，介紹使用Executors工廠方法快捷創(chuàng)建線程池將會面臨的潛在問題。

1.1 newFixedThreadPool的潛在問題

基本使用

         // 線程池
        ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newFixedThreadPool(2);
        // 批量添加線程
        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            singleThreadExecutor.execute(new TargetTask());
            //  singleThreadExecutor.submit(new TargetTask());
        }
        Thread.sleep(1000);
        // 線程池銷毀
        singleThreadExecutor.shutdown();;

查看源碼

  public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }
    /**
     * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of
     * {@link Integer#MAX_VALUE}.
     */
    public LinkedBlockingQueue() {
        this(Integer.MAX_VALUE);
    }

我們可以看出：

corePoolSize(核心線程數(shù))=maximumPoolSize（最大線程數(shù)）。
LinkedBlockingQueue是一個無界隊列，如果提交的任務過快會造成任務大量的的堆積，消耗完服務器資源。
如果隊列很大，很有可能導致JVM出現(xiàn)OOM（Out Of Memory）異常，即內(nèi)存資源耗盡。

1.2 newSingleThreadExecutor的潛在問題？

基本使用

         // 線程池
        ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        // 批量添加線程
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            singleThreadExecutor.execute(new TargetTask());
          //  singleThreadExecutor.submit(new TargetTask());
        }
        Thread.sleep(1000);
        // 線程池銷毀
        singleThreadExecutor.shutdown();;

查看源碼

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }
   /**
     * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of
     * {@link Integer#MAX_VALUE}.
     */
    public LinkedBlockingQueue() {
        this(Integer.MAX_VALUE);
    }

嘗試修改核心線程數(shù)

package ExecutorDemo.newSingleThreadExecutor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
/**
 * @description:
 * @author: shu
 * @createDate: 2022/11/1 10:45
 * @version: 1.0
 */
public class UpdateSingleThreadExecutor {
    public static void main(String[] args) {
        //創(chuàng)建一個固定大小的線程池
        ExecutorService fixedExecutorService =
                Executors.newFixedThreadPool(1);
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor =
                (ThreadPoolExecutor) fixedExecutorService;
        System.out.println(threadPoolExecutor.getMaximumPoolSize());
        //設置核心線程數(shù)
        threadPoolExecutor.setCorePoolSize(8);
        //創(chuàng)建一個單線程化的線程池
        ExecutorService singleExecutorService =
                Executors.newSingleThreadExecutor();
        //轉(zhuǎn)換成普通線程池，會拋出運行時異常 java.lang.ClassCastException
        ((ThreadPoolExecutor) singleExecutorService).setCorePoolSize(8);
    }
}

我們可以看出：

單例存在，我們無法去修改核心線程數(shù)，否則會造成異常處理。
corePoolSize(核心線程數(shù))=maximumPoolSize（最大線程數(shù)）=1 。
LinkedBlockingQueue是一個無界隊列，如果提交的任務過快會造成任務大量的的堆積，消耗完服務器資源。
如果隊列很大，很有可能導致JVM出現(xiàn)OOM（Out Of Memory）異常，即內(nèi)存資源耗盡。

1.3 newCachedThreadPool的潛在問題

基本使用

        // 線程池
        ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 批量添加線程
        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            singleThreadExecutor.execute(new TargetTask());
            //  singleThreadExecutor.submit(new TargetTask());
        }
        Thread.sleep(1000);
        // 線程池銷毀
        singleThreadExecutor.shutdown();;

源碼分析

    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }
     * Creates a {@code SynchronousQueue} with nonfair access policy.
     */
    public SynchronousQueue() {
        this(false);
    }

ThreadPoolExecutor標準構(gòu)造器創(chuàng)建一個核心線程數(shù)為0、最大線程數(shù)不設限制的線程池
理論上可緩存線程池可以擁有無數(shù)個工作線程，即線程數(shù)量幾乎無限制。
可緩存線程池的workQueue為SynchronousQueue同步隊列，這個隊列類似于一個接力棒，入隊出隊必須同時傳遞，正因為可緩存線程池可以無限制地創(chuàng)建線程，不會有任務等待，所以才使用SynchronousQueue。
但是，maximumPoolSize的值為Integer.MAX_VALUE（非常大），可以認為可以無限創(chuàng)建線程，如果任務提交較多，就會造成大量的線程被啟動，很有可能造成OOM異常，甚至導致CPU線程資源耗盡。

1.4 newScheduledThreadPool 潛在問題

基本使用

          // 線程池
        ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(2);
        // 批量添加線程
        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            ScheduledFuture<?> future = service.scheduleWithFixedDelay(new TargetTask(), 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
        }
        Thread.sleep(1000);
        // 線程池銷毀
        service.shutdown();;

源碼分析

    public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue());
    }
 static class DelayedWorkQueue extends AbstractQueue<Runnable>
        implements BlockingQueue<Runnable> {
        private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
        private RunnableScheduledFuture<?>[] queue =
            new RunnableScheduledFuture<?>[INITIAL_CAPACITY];
        private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
        private int size = 0;
        private Thread leader = null;
        private final Condition available = lock.newCondition();
        }

maximumPoolSize為Integer.MAX_VALUE，表示線程數(shù)不設上限，其workQueue為一個DelayedWorkQueue實例，這是一個按到期時間升序排序的阻塞隊列。