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Java线程池

1. 关于ThreadPoolExecutor

为了更好地控制多线程，JDK提供了一套Executor框架，帮助开发人员有效的进行线程控制，其本质就是一个线程池。其中ThreadPoolExecutor是线程池中最核心的一个类，后面提到的四种线程池都是基于ThreadPoolExecutor实现的。

ThreadPoolExecutor提供了四个构造方法，我们看下最重要的一个构造函数：

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                              int maximumPoolSize,                              long keepAliveTime,TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler);
}

函数的参数含义如下：

  • 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： 线程池维护线程所允许的空闲时间
  • unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
  • 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

线程池执行的过程：

  1. 线程池刚创建时，里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过，就算队列里面有任务，线程池也不会马上执行它们。

  2. 当调用 execute() 方法添加一个任务时，线程池会做如下判断：

    a. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；

    b. 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，那么将这个任务放入队列。

    c. 如果这时候队列满了，而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize，那么还是要创建线程运行这个任务；

    d. 如果队列满了，而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会抛出异常，告诉调用者“我不能再接受任务了”。

  3. 当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。
  4. 当一个线程无事可做，超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断，如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到 corePoolSize 的大小。

ThreadPoolExecutor的继承关系：

ThreadPoolExecutor中的队列：

ThreadPoolExecutor内部应用了任务缓存队列，即workQueue，它用来存放等待执行的任务。

workQueue的类型为BlockingQueue，通常可以取下面三种类型：

  1. ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；
  2. LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE；
  3. synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。

任务拒绝策略：

当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务

扩展线程池（记录任务执行日志）：

在默认的ThreadPoolExecutor实现中，提供了空的beforeExecutor和afterExecutor的实现，在实际应用中可以对其进行扩展来实现对线程池运行状态的追踪，输出一些有用的调试信息，以帮助系统故障诊断，这对于多线程程序错误排查是很有帮助的。

ThreadPoolExecutor例子：

import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class ThreadPool {    private int corePoolSize = 1; // 线程池维护线程的最少数量
    private int maximumPoolSize = 10;// 线程池维护线程的最大数量
    private long keepAliveTime = 3; // 线程池维护线程所允许的空闲时间
    private TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;// 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
    private BlockingQueue<Runnable> workQueue; // 线程池所使用的缓冲队列
    private RejectedExecutionHandler handler; // 线程池对拒绝任务的处理策略
    private static AtomicLong along = new AtomicLong(0);    public void run() throws InterruptedException {
        ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,
                maximumPoolSize, keepAliveTime, unit,                new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()) {            // 线程执行之前运行
            @Override
            protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
                System.out.println("...............beforeExecute");
            }            // 线程执行之后运行
            @Override
            protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
                System.out.println("...............afterExecute");
            }            // 整个线程池停止之后
            protected void terminated() {
                System.out.println("...............thread stop");
            }
        };        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            pool.execute(new ThreadPoolTask(i, along));
        }        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            pool.execute(new ThreadPoolTask(-i, along));
        }
        pool.shutdown();
        Thread.sleep(25000);
        System.out.println(along.get());

    }    public static void main(String[] args) {        try {            new ThreadPool().run();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}class ThreadPoolTask implements Runnable {    private int i = 0;    private AtomicLong along;    ThreadPoolTask(int i, AtomicLong along) {        this.i = i;        this.along = along;
    }    
    @Override
    public void run() {        try {            // 模拟业务逻辑
            Thread.sleep(1000);
            along.addAndGet(i);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "  " + i);
    }
}

我们可以利用这个特性实现在线程池中打印出异常堆栈信息（正常是不会打印出来的），这里就不演示了。

2. 关于Executors提供的四种线程池

Executors 提供了一系列工厂方法用于创先线程池，返回的线程池都实现了 ExecutorService 接口。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)创建固定数目线程的线程池。public static ExecutorService newCachedThreadPool()创建一个可缓存的线程池，调用execute将重用以前构造的线程（如果线程可用）。如果现有线程没有可用的，则创建一个新线 程并添加到池中。终止并从缓存中移除那些已有 60 秒钟未被使用的线程。public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()创建一个单线程化的Executor。public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize)创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池，多数情况下可用来替代Timer类。

这四种方法都是用的 Executors 中的 ThreadFactory 建立的线程。

newCachedThreadPool()

  • 缓存型池子，先查看池中有没有以前建立的线程，如果有，就 reuse 如果没有，就建一个新的线程加入池中
  • 缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务 因此在一些面向连接的 daemon 型 SERVER 中用得不多。但对于生存期短的异步任务，它是 Executor 的首选。
  • 能 reuse 的线程，必须是 timeout IDLE 内的池中线程，缺省 timeout 是 60s,超过这个 IDLE 时长，线程实例将被终止及移出池。

newFixedThreadPool(int)

  • newFixedThreadPool 与 cacheThreadPool 差不多，也是能 reuse 就用，但不能随时建新的线程。
  • 其独特之处:任意时间点，最多只能有固定数目的活动线程存在，此时如果有新的线程要建立，只能放在另外的队列中等待，直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子。
  • 和 cacheThreadPool 不同，FixedThreadPool 没有 IDLE 机制（可能也有，但既然文档没提，肯定非常长，类似依赖上层的 TCP 或 UDP IDLE 机制之类的），所以 FixedThreadPool 多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程，多用于服务器。
  • 从方法的源代码看，cache池和fixed 池调用的是同一个底层 池，只不过参数不同:
  • fixed 池线程数固定，并且是0秒IDLE（无IDLE）。
  • cache 池线程数支持 0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力），60 秒 IDLE 。

newScheduledThreadPool(int)

  • 调度型线程池
  • 这个池子里的线程可以按 schedule 依次 delay 执行，或周期执行

SingleThreadExecutor()

  • 单例线程，任意时间池中只能有一个线程
  • 用的是和 cache 池和 fixed 池相同的底层池，但线程数目是 1-1,0 秒 IDLE（无 IDLE）

一般来说，CachedTheadPool 在程序执行过程中通常会创建与所需数量相同的线程，然后在它回收旧线程时停止创建新线程，因此它是合理的 Executor 的首选，只有当这种方式会引发问题时（比如需要大量长时间面向连接的线程时），才需要考虑用 FixedThreadPool。

----《Thinking in Java》第四版

以上引用自极客学院，总结的太精彩了。

3. Spring中的线程池管理

Spring的TaskExecutor接口等同于java.util.concurrent.Executor接口。 实际上，它存在的主要原因是为了在使用线程池的时候，将对Java 5的依赖抽象出来。 这个接口只有一个方法execute(Runnable task)，它根据线程池的语义和配置，来接受一个执行任务。最初创建TaskExecutor是为了在需要时给其他Spring组件提供一个线程池的抽象。例如ApplicationEventMulticaster组件、JMS的 AbstractMessageListenerContainer和对Quartz的整合都使用了TaskExecutor抽象来提供线程池。 当然，如果你的bean需要线程池行为，你也可以使用这个抽象层。

介绍下使用比较多的ThreadPoolTaskExecutor 类，这个实现只能在Java 5以上环境使用（现在应该没有低于1.5的老环境了吧~），它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，把它包装到一个TaskExecutor中。

spring中ThreadPoolTaskExecutor最常用方式就是做为BEAN注入到容器中,其暴露的各个属性其实是ThreadPoolExecutor的属性，而且这体现了DI容器的优势：

<bean id="threadPoolTaskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">  
    <property name="corePoolSize" value="2"/>  
    <property name="keepAliveSeconds" value="200"/>  
    <property name="maxPoolSize" value="10"/>  
    <property name="queueCapacity" value="60"/>  </bean>

4. 优化线程池线程数量

线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。在代码中不会固定线程池的大小，而应该通过某种配置机制来来提供，或者根据Runtime.getRuntime().availableProcessors()来动态计算。

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有一个线程池（N为CPU总核数）：

  • 如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
  • 如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1

线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。

【黄金公式】最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目

一个实际的计算过程（慕课网）：

假设值

  • tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
  • taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
  • responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s

计算

  • corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？

threadcount = tasks/(1/taskcost) =taskstaskcout = (500~1000)0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50

根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可

  • queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime

计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行

切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。

  • maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)

计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92

(最大任务数-队列容量)/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数

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