当前位置: 首页 > news >正文

ThreadPool-线程池使用及原理

1. 线程池使用方式

示例代码:

// 一池N线程
Executors.newFixedThreadPool(int)
// 一个任务一个任务执行,一池一线程
Executors.newSingleThreadExecutorO
// 线程池根据需求创建线程,可扩容,遇强则强
Executors.newCachedThreadPool()
// 自定义线程池方式
new ThreadPoolExecutor(...)

注:一般在工作中都是根据业务场景进行自定义线程池,进行使用;
自定义线程池方法;详见后面章节:自定义线程池

2. 线程池底层工作原理

a. 线程池参数:

线程池,具有多个参数:具有各自的含义:

七参数:

  • corePoolSize:核心线程数,一直保持活跃状态的线程
  • maximumPoolSize:最大线程数,线程池能容纳的最大线程数量
  • keepAliveTime:空闲线程存活时间,非核心线程的空闲存活时间
  • unit:存活的时间单位,非核心线程的空闲存活时间单位
  • workQueue:存放未执行任务的队列
  • threadFactory:线程工厂,创建线程的工厂类
  • handler:拒绝策略,队列满了和达到最大线程数后的拒绝策略

如图:
在这里插入图片描述

b. 线程池的拒绝策略

AbortPolicy:默认,直接抛出RejectedExcutionException异常,阻止系统正常运行
CallerRunsPolicy:该策略既不会抛弃任务,也不会抛出异常,而是将某些任务回退到调用者
DiscardPolicy:直接丢弃任务,不予任何处理也不抛出异常,如果允许任务丢失,这是一种好方案
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

c. 线程池底层工作原理

  1. 在创建了线程池后,如果设置了核心线程数(corePoolSize),则线程池中的线程数会先创建相应数量的核心线程。如果没有任务到达,这些核心线程会保持活动状态。

  2. 当调用execute()方法添加一个请求任务时,线程池会根据以下判断来决定任务的执行方式:

    • 如果正在运行的线程数量小于核心线程数(corePoolSize),则会立即使用核心线程来执行任务。
    • 如果正在运行的线程数量大于或等于核心线程数,但任务队列未满,则任务会被放入队列中等待执行。
    • 如果队列已满且正在运行的线程数量小于最大线程数(maximumPoolSize),则会创建非核心线程来执行任务。
      • 这里需要注意,是先执行新的任务,队列里的任务不会执行,详见:5. 注意事项
    • 如果队列已满且正在运行的线程数量已达到最大线程数,且拒绝策略允许,那么线程池会启动拒绝策略来处理新任务。
  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,或者在没有任务的情况下进入等待状态。

  4. 当一个线程空闲时间超过设定的keepAliveTime时,线程池会根据以下判断来决定线程的命运:

    • 如果当前运行的线程数大于核心线程数(corePoolSize),则空闲线程会被终止。
    • 线程池的所有任务完成后,它最终会收缩到核心线程数的大小。
  5. 注意事项:

    在Java中java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor线程池的默认行为是,当任务队列已满且再来一个新任务时,创建的新线程会被用来执行新来的任务而不是队列里已有的任务。

  6. 线程工作原理示意图:

    • 在这里插入图片描述

3. 自定义线程池

a. 介绍:

前面提到过,一般在工作中都是根据业务场景进行自定义线程池;西面是阿里巴巴开发手册的说明;
在这里插入图片描述

b. 实现:

实现代码如下:

import org.jetbrains.annotations.NotNull;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.*;/*** @author xxx* @version 1.0* @date xxx*/@Configuration
public class ThreadPoolExecutorConfig {@Beanpublic ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {// 创建自定义线程池int corePoolSize = 2; // 核心线程数int maxPoolSize = 4; // 最大线程数long keepAliveTime = 10; // 线程空闲时间TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS; // 时间单位BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(10); // 任务队列ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory(); // 线程工厂RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(); // 拒绝策略// 创建ThreadPoolExecutor对象ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,maxPoolSize,keepAliveTime,unit,workQueue,threadFactory,handler);return threadPool;}
}

4. 线程池参数的选择原则

仅供参考:具体的线程池参数,需要根据业务场景,进行合理的测试选择

一般原则:

在使用java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor自定义线程池时,参数的设置需要根据具体的业务场景和需求进行调整。以下是一些常用的业务场景和设置原则:

  • 短时任务场景:
    corePoolSize (n+1):可以设置较小的值,例如CPU核心数加1。
    maximumPoolSize (2n):根据系统负载情况和任务的短时性来设置。通常可以设置为核心线程数的两倍或者根据系统资源进行调整。
    workQueue:可以选择容量较小的队列,例如SynchronousQueue,以避免任务积压。

  • 长时任务场景:
    corePoolSize:可以设置为一个相对较大的值,以确保有足够的线程处理任务。
    maximumPoolSize:根据系统负载和任务的长时性来设置。如果长时任务较多,可以将最大线程数设置得较大一些。
    keepAliveTime 和 TimeUnit:根据任务的处理时长和系统的响应时间来设置空闲线程的存活时间。

  • I/O密集型任务场景:
    corePoolSize(2n):可以设置为较大的值,以充分利用系统资源,加速I/O操作。
    maximumPoolSize:根据系统负载和I/O操作的并发数来设置,可以设置得比较大以应对高并发的情况。
    workQueue:可以选择一个适当大小的队列,以充分缓冲I/O任务,但不至于占用过多内存。

  • CPU密集型任务场景:
    corePoolSize:可以根据CPU核心数设置,以充分利用系统的多核处理能力。
    maximumPoolSize:可以设置得比较大,以应对突发的CPU密集型任务,但不要超过系统负载的承受范围。
    workQueue:选择一个合适大小的队列来缓冲任务,避免因任务积压导致性能下降。

设置原则:

要根据具体的业务需求和系统特点来选择参数。
要根据实际情况进行监控和调优,以确保线程池能够有效地处理任务并保持系统的稳定性和性能。
要平衡资源的利用和系统的响应能力,避免设置过大或过小的参数,导致资源浪费或性能问题。

http://www.lryc.cn/news/328202.html

相关文章:

  • 高性能服务系列【十一】主题匹配
  • Vue 2 组件发布到 npm 的常见问题解决
  • p2p原理
  • 从供方协议管理到外部供方管理
  • 微服务demo(四)nacosfeigngateway
  • 2D与动画
  • Maven:构建现代化软件项目的强大工具
  • 脏牛提权(靶机复现)
  • 用html写一个贪吃蛇游戏
  • Topaz Gigapixel AI for Mac 图像放大软件
  • uniapp先显示提示消息再返回上一页
  • 【爬虫开发】爬虫从0到1全知识md笔记第2篇:requests模块,知识点:【附代码文档】
  • 【算法刷题day11】Leetcode: 20. 有效的括号、 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项、150. 逆波兰表达式求值
  • 推荐算法策略需求-rank model优化
  • hadoop 常用命令
  • pdf在浏览器上无法正常加载的问题
  • 实时语音识别(Python+HTML实战)
  • x86_64 ubuntu22.04编译MetaRTC
  • FreeRTOS day1
  • SqlSugar快速入门
  • 基于el-table实现行内增删改
  • 《霍格沃茨之遗》推荐购买吗 《霍格沃茨之遗》不支持Mac电脑怎么办 crossover24软件值得买吗 crossover中文官网
  • 神经网络代码实现(用手写数字识别数据集实验)
  • 菜鸟笔记-Python函数-linspace
  • 为什么我们应该使用QGIS
  • 用Python实现办公自动化(自动化处理Excel工作簿)
  • BaseDao入门使用
  • 计算机毕业设计Python+Spark知识图谱高考志愿推荐系统 高考数据分析 高考可视化 高考大数据 大数据毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
  • 基于java+springboot+vue实现的电商个性化推荐系统(文末源码+Lw+ppt)23-389
  • 论文阅读,The Lattice Boltzmann Method: Principles and Practice(六)(1)