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Java線程池實現(xiàn)原理詳解

 更新時間:2023年07月07日 08:45:46   作者:shepherd111  
在面向?qū)ο缶幊讨?,?chuàng)建和銷毀對象是很費時間的,因為創(chuàng)建一個對象要獲取內(nèi)存資源或者其它更多資源,在Java中更是如此,虛擬機將試圖跟蹤每一個對象,以便能夠在對象銷毀后進行垃圾回收,本文將對Java線程池實現(xiàn)原理進行詳細介紹,需要的朋友可以參考下

1.池化背景

在面向?qū)ο缶幊讨?,?chuàng)建和銷毀對象是很費時間的,因為創(chuàng)建一個對象要獲取內(nèi)存資源或者其它更多資源。在Java中更是如此,虛擬機將試圖跟蹤每一個對象,以便能夠在對象銷毀后進行垃圾回收。所以提高服務程序效率的一個手段就是盡可能減少創(chuàng)建和銷毀對象的次數(shù),特別是一些很耗資源的對象創(chuàng)建和銷毀。如何利用已有對象來服務就是一個需要解決的關(guān)鍵問題,其實這就是一些"池化資源"技術(shù)產(chǎn)生的原因 。

2.java線程池的優(yōu)勢

(1):降低資源消耗。通過重復利用已創(chuàng)建的線程降低線程創(chuàng)建和銷毀造成的消耗。

(2):提高響應速度。當任務到達時,任務可以不需要等到線程創(chuàng)建就能立即執(zhí)行。

(3):提高線程的可管理性。線程是稀缺資源,如果無限制地創(chuàng)建,不僅會消耗系統(tǒng)資源,還會降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性,使用線程池可以進行統(tǒng)一分配、調(diào)優(yōu)和監(jiān)控。但是,要做到合理利用線程池,必須對其實現(xiàn)原理了如指掌

3.線程池實現(xiàn)原理

當向線程池提交一個任務之后,線程池是如何處理這個任務的呢?本節(jié)來看一下線程池的主要處理流程,處理流程圖如圖3-1所示:

從圖中可以看出,當提交一個新任務到線程池時,線程池的處理流程如下。 1)線程池判斷核心線程池里的線程是否都在執(zhí)行任務。如果不是,則創(chuàng)建一個新的工作線程來執(zhí)行任務。如果核心線程池里的線程都在執(zhí)行任務,則進入下個流程。 2)線程池判斷工作隊列是否已經(jīng)滿。如果工作隊列沒有滿,則將新提交的任務存儲在這個工作隊列里。如果工作隊列滿了,則進入下個流程。 3)線程池判斷線程池的線程是否都處于工作狀態(tài)。如果沒有,則創(chuàng)建一個新的工作線程來執(zhí)行任務。如果已經(jīng)滿了,則交給飽和策略來處理這個任務。 ThreadPoolExecutor執(zhí)行execute()方法的示意圖,如圖3-2所示:

ThreadPoolExecutor執(zhí)行execute方法分下面4種情況。 1)如果當前運行的線程少于corePoolSize,則創(chuàng)建新線程來執(zhí)行任務(注意,執(zhí)行這一步驟需要獲取全局鎖)。 2)如果運行的線程等于或多于corePoolSize,則將任務加入BlockingQueue。 3)如果無法將任務加入BlockingQueue(隊列已滿),則創(chuàng)建新的線程來處理任務(注意,執(zhí)行這一步驟需要獲取全局鎖)。 4)如果創(chuàng)建新線程將使當前運行的線程超出maximumPoolSize,任務將被拒絕,并調(diào)用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。 ThreadPoolExecutor采取上述步驟的總體設計思路,是為了在執(zhí)行execute()方法時,盡可能地避免獲取全局鎖(那將會是一個嚴重的可伸縮瓶頸)。在ThreadPoolExecutor完成預熱之后(當前運行的線程數(shù)大于等于corePoolSize),幾乎所有的execute()方法調(diào)用都是執(zhí)行步驟2,而步驟2不需要獲取全局鎖。 源碼分析:上面的流程分析讓我們很直觀地了解了線程池的工作原理,讓我們再通過源代碼來看看是如何實現(xiàn)的,線程池執(zhí)行任務的方法如下。

public void execute(Runnable command) {
 ? ?if (command == null)
 ? ? ? ?throw new NullPointerException();
 ? ?//獲取clt,clt記錄著線程池狀態(tài)和運行線程數(shù)。
 ? ?int c = ctl.get();
 ? ?//運行線程數(shù)小于核心線程數(shù)時,創(chuàng)建線程放入線程池中,并且運行當前任務。
 ? ?if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
 ? ? ? ?if (addWorker(command, true))
 ? ? ? ? ? ?return;
 ? ? ? ?//創(chuàng)建線程失敗,重新獲取clt。
 ? ? ? ?c = ctl.get();
 ?  }
 ? ?//線程池是運行狀態(tài)并且運行線程大于核心線程數(shù)時,把任務放入隊列中。
 ? ?if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
 ? ? ? ?int recheck = ctl.get();
 ? ? ? ?//重新檢查線程池不是運行狀態(tài)時,
 ? ? ? ?//把任務移除隊列,并通過拒絕策略對該任務進行處理。
 ? ? ? ?if (! isRunning(recheck) && remove(command))
 ? ? ? ? ? ?reject(command);
 ? ? ? ?//當前運行線程數(shù)為0時,創(chuàng)建線程加入線程池中。
 ? ? ? ?else if (workerCountOf(recheck) == 0)
 ? ? ? ? ? ?addWorker(null, false);
 ?  }
 ? ?//運行線程大于核心線程數(shù)時并且隊列已滿時,
 ? ?//創(chuàng)建線程放入線程池中,并且運行當前任務。
 ? ?else if (!addWorker(command, false))
 ? ? ? ?//運行線程大于最大線程數(shù)時,失敗則拒絕該任務
 ? ? ? ?reject(command);
}
?

在execute()方法中多次調(diào)用addWorker方法。其源碼如下

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
 ? ?retry:
 ? ?for (;;) {
 ? ? ? ?//獲取clt,clt記錄著線程池狀態(tài)和運行線程數(shù)。
 ? ? ? ?int c = ctl.get();
 ? ? ? ?//獲取線程池的運行狀態(tài)。
 ? ? ? ?int rs = runStateOf(c);
?
 ? ? ? ?//線程池處于關(guān)閉狀態(tài),或者當前任務為null
 ? ? ? ?//或者隊列不為空,則直接返回失敗。
 ? ? ? ?if (rs >= SHUTDOWN &&
 ? ? ? ? ? ?! (rs == SHUTDOWN &&
 ? ? ? ? ? ? ? firstTask == null &&
 ? ? ? ? ? ? ? ! workQueue.isEmpty()))
 ? ? ? ? ? ?return false;
?
 ? ? ? ?for (;;) {
 ? ? ? ? ? ?//獲取線程池中的線程數(shù)
 ? ? ? ? ? ?int wc = workerCountOf(c);
 ? ? ? ? ? ?//線程數(shù)超過CAPACITY,則返回false;
 ? ? ? ? ? ?//這里的core是addWorker方法的第二個參數(shù),
 ? ? ? ? ? ?//如果為true則根據(jù)核心線程數(shù)進行比較,
 ? ? ? ? ? ?//如果為false則根據(jù)最大線程數(shù)進行比較。
 ? ? ? ? ? ?if (wc >= CAPACITY ||
 ? ? ? ? ? ? ? ?wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
 ? ? ? ? ? ? ? ?return false;
 ? ? ? ? ? ?//嘗試增加線程數(shù),如果成功,則跳出第一個for循環(huán)
 ? ? ? ? ? ?if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
 ? ? ? ? ? ? ? ?break retry;
 ? ? ? ? ? ?//如果增加線程數(shù)失敗,則重新獲取ctl
 ? ? ? ? ? ?c = ctl.get();
 ? ? ? ? ? ?//如果當前的運行狀態(tài)不等于rs,說明狀態(tài)已被改變,
 ? ? ? ? ? ?//返回第一個for循環(huán)繼續(xù)執(zhí)行
 ? ? ? ? ? ?if (runStateOf(c) != rs)
 ? ? ? ? ? ? ? ?continue retry;
 ? ? ?  }
 ?  }
?
 ? ?boolean workerStarted = false;
 ? ?boolean workerAdded = false;
 ? ?Worker w = null;
 ? ?try {
 ? ? ? ?//根據(jù)當前任務來創(chuàng)建Worker對象
 ? ? ? ?w = new Worker(firstTask);
 ? ? ? ?final Thread t = w.thread;
 ? ? ? ?if (t != null) {
 ? ? ? ? ? ?final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
 ? ? ? ? ? ?mainLock.lock();
 ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ?//獲得鎖以后,重新檢查線程池狀態(tài)
 ? ? ? ? ? ? ? ?int rs = runStateOf(ctl.get());
?
 ? ? ? ? ? ? ? ?if (rs < SHUTDOWN ||
 ? ? ? ? ? ? ? ? ?  (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?if (t.isAlive())
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?throw new IllegalThreadStateException();
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//把剛剛創(chuàng)建的線程加入到線程池中
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?workers.add(w);
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?int s = workers.size();
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//記錄線程池中出現(xiàn)過的最大線程數(shù)量
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?if (s > largestPoolSize)
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?largestPoolSize = s;
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?workerAdded = true;
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  } finally {
 ? ? ? ? ? ? ? ?mainLock.unlock();
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ? ?if (workerAdded) {
 ? ? ? ? ? ? ? ?//啟動線程,開始運行任務
 ? ? ? ? ? ? ? ?t.start();
 ? ? ? ? ? ? ? ?workerStarted = true;
 ? ? ? ? ?  }
 ? ? ?  }
 ?  } finally {
 ? ? ? ?if (! workerStarted)
 ? ? ? ? ? ?addWorkerFailed(w);
 ?  }
 ? ?return workerStarted;
}
?

4.線程池的創(chuàng)建

 ? ?public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?int maximumPoolSize,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?long keepAliveTime,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?TimeUnit unit,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?BlockingQueue<Runnable> workQueue,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?ThreadFactory threadFactory,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?RejectedExecutionHandler handler) {
 ? ? ? ?if (corePoolSize < 0 ||
 ? ? ? ? ? ?maximumPoolSize <= 0 ||
 ? ? ? ? ? ?maximumPoolSize < corePoolSize ||
 ? ? ? ? ? ?keepAliveTime < 0)
 ? ? ? ? ? ?throw new IllegalArgumentException();
 ? ? ? ?if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
 ? ? ? ? ? ?throw new NullPointerException();
 ? ? ? ?this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
 ? ? ? ? ? ? ? ?null :
 ? ? ? ? ? ? ? ?AccessController.getContext();
 ? ? ? ?this.corePoolSize = corePoolSize;
 ? ? ? ?this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
 ? ? ? ?this.workQueue = workQueue;
 ? ? ? ?this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
 ? ? ? ?this.threadFactory = threadFactory;
 ? ? ? ?this.handler = handler;
 ?  }

創(chuàng)建一個線程池時需要輸入幾個參數(shù),如下。 1)corePoolSize(線程池的基本大?。?必需) :當提交一個任務到線程池時,線程池會創(chuàng)建一個線程來執(zhí)行任務,即使其他空閑的基本線程能夠執(zhí)行新任務也會創(chuàng)建線程,等到需要執(zhí)行的任務數(shù)大于線程池基本大小時就不再創(chuàng)建。如果調(diào)用了線程池的prestartAllCoreThreads()方法,線程池會提前創(chuàng)建并啟動所有基本線程。

2)maximumPoolSize(線程池最大數(shù)量)(必需) :線程池允許創(chuàng)建的最大線程數(shù)。如果隊列滿了,并 且已創(chuàng)建的線程數(shù)小于最大線程數(shù),則線程池會再創(chuàng)建新的線程執(zhí)行任務。值得注意的是,如 果使用了無界的任務隊列這個參數(shù)就沒什么效果。

3)keepAliveTime(線程活動保持時間)(必需) :線程池的工作線程空閑后,保持存活的時間。所以, 如果任務很多,并且每個任務執(zhí)行的時間比較短,可以調(diào)大時間,提高線程的利用率。

4)TimeUnit(線程活動保持時間的單位)(必需) :可選的單位有天(DAYS)、小時(HOURS)、分鐘 (MINUTES)、毫秒(MILLISECONDS)、微秒(MICROSECONDS,千分之一毫秒)和納秒 (NANOSECONDS,千分之一微秒)。

5)workQueue(任務隊列)(必需) :用于保存等待執(zhí)行的任務的阻塞隊列??梢赃x擇以下幾個阻塞隊列。

  • ArrayBlockingQueue:是一個基于數(shù)組結(jié)構(gòu)的有界阻塞隊列,此隊列按FIFO(先進先出)原 則對元素進行排序。
  • LinkedBlockingQueue:一個基于鏈表結(jié)構(gòu)的阻塞隊列,此隊列按FIFO排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。靜態(tài)工廠方法Executors.newFixedThreadPool()使用了這個隊
  • SynchronousQueue:一個不存儲元素的阻塞隊列。每個插入操作必須等到另一個線程調(diào)用移除操作,否則插入操作一直處于阻塞狀態(tài),吞吐量通常要高于Linked-BlockingQueue,靜態(tài)工廠方法Executors.newCachedThreadPool使用了這個隊列。
  • PriorityBlockingQueue:一個具有優(yōu)先級的無限阻塞隊列。

6)ThreadFactory (可選) :用于設置創(chuàng)建線程的工廠,可以通過線程工廠給每個創(chuàng)建出來的線程設置更有意義的名字。使用開源框架guava提供的ThreadFactoryBuilder可以快速給線程池里的線程設置有意義的名字,代碼如下: new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();

  • RejectedExecutionHandler(飽和策略):當隊列和線程池都滿了,說明線程池處于飽和狀態(tài),那么必須采取一種策略處理提交的新任務。這個策略默認情況下是AbortPolicy,表示無法處理新任務時拋出異常。在JDK 1.5中Java線程池框架提供了以下4種策略。
  • AbortPolicy:直接拋出異常。
  • CallerRunsPolicy:只用調(diào)用者所在線程來運行任務。
  • DiscardOldestPolicy:丟棄隊列里最近的一個任務,并執(zhí)行當前任務。
  • DiscardPolicy:不處理,丟棄掉。

當然,也可以根據(jù)應用場景需要來實現(xiàn)RejectedExecutionHandler接口自定義策略。如記錄日志或持久化存儲不能處理的任

示例代碼:

private ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
 ? ? ? ? ?  .setNameFormat("atlas-pool-%d").build();
?
private ExecutorService fixedThreadPool = new ThreadPoolExecutor(Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1, ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 40,
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0L, 
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? TimeUnit.MILLISECONDS,
 ? ? ? ? ? ?new LinkedBlockingQueue<Runnable>(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 20), 
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? namedThreadFactory);
?
?
//多檢查使用
public List<AtlasElementDataDTO> getData(@RequestBody AtlasElementDataVO atlasElementDataVO, HttpServletRequest request) throws InterruptedException {
 ? ? ? ?CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(atlasElementDataVO.getAtlasElementDataParamList().size());
 ? ? ? ?UserForm currentUser = RequestUserHolder.getCurrentUser();
 ? ? ? ?String url = IasStringUtils.getFileNameByUrl(request.getHeader("Referer"));
 ? ? ? ?List<AtlasElementDataDTO> list = new ArrayList<>();
 ? ? ? ?log.info("data query start total start" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
 ? ? ? ?atlasElementDataVO.getAtlasElementDataParamList().forEach(atlasElementDataParamDTO -> {
 ? ? ? ? ? ?fixedThreadPool.submit(() -> {
 ? ? ? ? ? ? ? ?try {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?log.info("data query start" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?AtlasElementDataDTO atlasElementDataDTO = new AtlasElementDataDTO();
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?atlasElementDataDTO.setId(atlasElementDataParamDTO.getId());
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?atlasElementDataDTO.setRecord(atlasService.getData(atlasElementDataParamDTO.getId(), atlasElementDataParamDTO.getParam(), currentUser != null ? currentUser.getUserId() : null, url));
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?atlasElementDataDTO.set_xAxis(atlasElementDataParamDTO.get_xAxis());
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?list.add(atlasElementDataDTO);
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?log.info("data query end" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
 ? ? ? ? ? ? ?  } catch (Exception e) {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?throw new BusinessException(ErrorCodeEnum.QUERY_ERROR.getCode(), ErrorCodeEnum.QUERY_ERROR.getMessage());
 ? ? ? ? ? ? ?  }finally {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?countDownLatch.countDown();
 ? ? ? ? ? ? ?  }
 ? ? ? ? ?  });
 ? ? ?  });
 ? ? ? ?countDownLatch.await();
 ? ? ? ?log.info("data query start total  end :" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
 ? ? ? ?return list;
 ?  }

5.線程池執(zhí)行任務

可以使用兩個方法向線程池提交任務,分別為execute()和submit()方法。execute()方法用于提交不需要返回值的任務,所以無法判斷任務是否被線程池執(zhí)行成功。通過以下代碼可知execute()方法輸入的任務是一個Runnable類的實例。

threadsPool.execute(new Runnable() {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?@Override
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?public void run() {
 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// TODO Auto-generated method stub
 ? ? ? ? ? ? ? ? ?  }
});

submit()方法用于提交需要返回值的任務。線程池會返回一個future類型的對象,通過這個future對象可以判斷任務是否執(zhí)行成功,并且可以通過future的get()方法來獲取返回值,get()方法會阻塞當前線程直到任務完成,而使用get(long timeout,TimeUnit unit)方法則會阻塞當前線程一段時間后立即返回,這時候有可能任務沒有執(zhí)行完。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 處理中斷異常
} catch (ExecutionException e) {
// 處理無法執(zhí)行任務異常
} finally {
// 關(guān)閉線程池
executor.shutdown();
}

6.關(guān)閉線程池

可以通過調(diào)用線程池的shutdown或shutdownNow方法來關(guān)閉線程池。它們的原理是遍歷線程池中的工作線程,然后逐個調(diào)用線程的interrupt方法來中斷線程,所以無法響應中斷的任務可能永遠無法終止。但是它們存在一定的區(qū)別,shutdownNow首先將線程池的狀態(tài)設置成STOP,然后嘗試停止所有的正在執(zhí)行或暫停任務的線程,并返回等待執(zhí)行任務的列表,而shutdown只是將線程池的狀態(tài)設置成SHUTDOWN狀態(tài),然后中斷所有沒有正在執(zhí)行任務的線程。只要調(diào)用了這兩個關(guān)閉方法中的任意一個,isShutdown方法就會返回true。當所有的任務都已關(guān)閉后,才表示線程池關(guān)閉成功,這時調(diào)用isTerminaed方法會返回true。至于應該調(diào)用哪一種方法來關(guān)閉線程池,應該由提交到線程池的任務特性決定,通常調(diào)用shutdown方法來關(guān)閉線程池,如果任務不一定要執(zhí)行完,則可以調(diào)用shutdownNow方法。

7.合理配置線程池

要想合理地配置線程池,就必須首先分析任務特性,可以從以下幾個角度來分析。 任務的性質(zhì):CPU密集型任務、IO密集型任務和混合型任務。

  • 任務的優(yōu)先級:高、中和低。
  • 任務的執(zhí)行時間:長、中和短。
  • 任務的依賴性:是否依賴其他系統(tǒng)資源,如數(shù)據(jù)庫連接。

性質(zhì)不同的任務可以用不同規(guī)模的線程池分開處理。CPU密集型任務應配置盡可能小的線程,如配置Ncpu+1個線程的線程池。由于IO密集型任務線程并不是一直在執(zhí)行任務,則應配置盡可能多的線程,如2*Ncpu?;旌闲偷娜蝿?,如果可以拆分,將其拆分成一個CPU密集型任務和一個IO密集型任務,只要這兩個任務執(zhí)行的時間相差不是太大,那么分解后執(zhí)行的吞吐量將高于串行執(zhí)行的吞吐量。如果這兩個任務執(zhí)行時間相差太大,則沒必要進行分解。可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法獲得當前設備的CPU個數(shù)。優(yōu)先級不同的任務可以使用優(yōu)先級隊列PriorityBlockingQueue來處理。它可以讓優(yōu)先級高的任務先執(zhí)行。 注意 如果一直有優(yōu)先級高的任務提交到隊列里,那么優(yōu)先級低的任務可能永遠不能執(zhí)行。 執(zhí)行時間不同的任務可以交給不同規(guī)模的線程池來處理,或者可以使用優(yōu)先級隊列,讓執(zhí)行時間短的任務先執(zhí)行。 依賴數(shù)據(jù)庫連接池的任務,因為線程提交SQL后需要等待數(shù)據(jù)庫返回結(jié)果,等待的時間越長,則CPU空閑時間就越長,那么線程數(shù)應該設置得越大,這樣才能更好地利用CPU。 建議使用有界隊列。有界隊列能增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性和預警能力,可以根據(jù)需要設大一點兒,比如幾千。有一次,我們系統(tǒng)里后臺任務線程池的隊列和線程池全滿了,不斷拋出拋棄任務的異常,通過排查發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了問題,導致執(zhí)行SQL變得非常緩慢,因為后臺任務線程池里的任務全是需要向數(shù)據(jù)庫查詢和插入數(shù)據(jù)的,所以導致線程池里的工作線程全部阻塞,任務積壓在線程池里。如果當時我們設置成無界隊列,那么線程池的隊列就會越來越多, 有可能會撐滿內(nèi)存,導致整個系統(tǒng)不可用,而不只是后臺任務出現(xiàn)問題。當然,我們的系統(tǒng)所有的任務是用單獨的服務器部署的,我們使用不同規(guī)模的線程池完成不同類型的任務,但是出現(xiàn)這樣問題時也會影響到其他任務。

一般來說池中總線程數(shù)是核心池線程數(shù)量兩倍,只要確保當核心池有線程停止時,核心池外能有線程進入核心池即可。 線程中的任務最終是交給CPU的線程去處理的,而CPU可同時處理線程數(shù)量大部分是CPU核數(shù)的兩倍,運行環(huán)境中CPU的核數(shù)我們可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()這個方法而獲取。理論上來說核心池線程數(shù)量應該為Runtime.getRuntime().availableProcessors()*2,那么結(jié)果是否符合我們的預期呢,事實上大部分的任務都是I/O密集型的,即大部分任務消耗集中在的輸入輸出。而CPU密集型任務主要消耗CPU資源進行計算,當任務為CPU密集型時,核心池線程數(shù)設置為CPU核數(shù)+1即可)

8.線程池監(jiān)控

如果在系統(tǒng)中大量使用線程池,則有必要對線程池進行監(jiān)控,方便在出現(xiàn)問題時,可以根據(jù)線程池的使用狀況快速定位問題??梢酝ㄟ^線程池提供的參數(shù)進行監(jiān)控,在監(jiān)控線程池的時候可以使用以下屬性。 1)taskCount:線程池需要執(zhí)行的任務數(shù)量。 2)completedTaskCount:線程池在運行過程中已完成的任務數(shù)量,小于或等于taskCount。 3)largestPoolSize:線程池里曾經(jīng)創(chuàng)建過的最大線程數(shù)量。通過這個數(shù)據(jù)可以知道線程池是否曾經(jīng)滿過。如該數(shù)值等于線程池的最大大小,則表示線程池曾經(jīng)滿過。 4)getPoolSize:線程池的線程數(shù)量。如果線程池不銷毀的話,線程池里的線程不會自動銷毀,所以這個大小只增不減。 5)getActiveCount:獲取活動的線程數(shù)。 通過擴展線程池進行監(jiān)控??梢酝ㄟ^繼承線程池來自定義線程池,重寫線程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法,也可以在任務執(zhí)行前、執(zhí)行后和線程池關(guān)閉前執(zhí)行一些代碼來進行監(jiān)控。例如,監(jiān)控任務的平均執(zhí)行時間、最大執(zhí)行時間和最小執(zhí)行時間等。這幾個方法在線程池里是空方法。

以上就是Java線程池實現(xiàn)原理詳解的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Java線程池的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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