线程池的原理及线程池的创建方式

什么是线程池

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。

在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
第一：降低资源消耗。通过重复利用机制已降低线程创建和销毁造成的消耗。
第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是，要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。

线程池作用

线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。

如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

线程池原理剖析

1.如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；

2.如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；

3.如果队列已经满了，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，则创建新的线程

4.如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；

5.如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。

线程池的拒绝策略：当最大线程数 + 队列缓存数量 小于线程数量的时候，程序运行出错，被拒绝。

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口，Executor接口虽然作为一个非常旧的接口（JDK1.5 2004年发布），但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉，因此写这篇文章来介绍下Executor接口，同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误，欢迎大家指出。

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类，Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池，那么它的底层原理是怎样实现的呢，这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

查询服务器的核心数：

int NUMBER_OF_CORES = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

 线程池参数

1.corePoolSize

线程池核心线程数，默认情况下，核心线程会在线程池中一直存活，即使它们处于闲置状态，当线程池中的线程数目达到 corePoolSize后，新来的任务将会被添加到缓存队列中，也就是那个workQueue。如果ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut属性设置为true,那么闲置的核心线程在等待新任务到来时会有超时策略，这个时间间隔由keepAliveTime所指定的时长后，核心线程就会被终止。

2.maximumPoolSize

线程池中的最大线程数。表示线程池中最多可以创建多少个线程，很多人以为它的作用是这样的：”当线程池中的任务数超过 corePoolSize 后，线程池会继续创建线程，直到线程池中的线程数小于maximumPoolSize“，其实这种理解是完全错误的。它真正的作用是：当线程池中的线程数等于 corePoolSize 并且 workQueue 已满，这时就要看当前线程数是否大于 maximumPoolSize，如果小于maximumPoolSize 定义的值，则会继续创建线程去执行任务， 否则将会调用去相应的任务拒绝策略来拒绝这个任务。另外超过 corePoolSize的线程被称做"Idle Thread", 这部分线程会有一个最大空闲存活时间(keepAliveTime)，如果超过这个空闲存活时间还没有任务被分配，则会将这部分线程进行回收。

corePoolSize(核心线程数)与maximumPoolSize(最大线程数) 区别

核心线程数：实际运行的线程数；最大线程数：线程池最多创建的线程数量。corePoolSize<=corePoolSize

3.keepAliveTime

非核心线程空闲存活时长，超过这个时长，非核心线程就会被回收。这个非核心线程就是上面提到的超过 corePoolSize 后新创建的那些线程，默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize，且这些"idle Thread"并没有被分配任务时，这个参数才会起作用。另外，如果调用了 ThreadPoolExecutor#allowCoreThreadTimeOut(boolean) 的方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize，且这些core Thread 也没有被分配任务时，keepAliveTime 参数也会起作用。

当ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut属性设置为true时，keepAliveTime同样会作用于非核心线程。

4.unit

参数keepAliveTime的时间单位，共7种取值，在TimeUtil中定义：

TimeUnit.DAYS;              //天
TimeUnit.HOURS;             //小时
TimeUnit.MINUTES;           //分钟
TimeUnit.SECONDS;           //秒
TimeUnit.MILLISECONDS;      //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS;      //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS;       //纳秒

5.workQueue

阻塞队列。如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到该队列当中，注意只要超过了 corePoolSize 就会把任务添加到该缓存队列，添加可能成功也可能不成功，如果成功的话就会等待空闲线程去执行该任务，若添加失败(一般是队列已满)，就会根据当前线程池的状态决定如何处理该任务(若线程数 < maximumPoolSize 则新建线程；若线程数 >= maximumPoolSize,则会根据拒绝策略做具体处理)。此队列仅保持由 execute 方法提交的 Runnable 任务。

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。

 6.threadFactory

线程工厂，用来为线程池创建线程，当我们不指定线程工厂时，线程池内部会调用 ​​Executors.defaultThreadFactory()​​创建默认的线程工厂，其后续创建的线程优先级都是 ​​Thread.NORM_PRIORITY​​。如果我们指定线程工厂，我们可以对产生的线程进行一定的操作。

7.rejectHandler

拒绝执行策略。当线程池的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

 

线程池常用方法

execute（）：提交任务，交给线程池执行

submit（）：提交任务，能够返回执行结果 execute + Future

shutdown（）：关闭线程池，等待任务都执行完

shutdownNow（）：关闭线程池，不等待任务执行完

getTaskCount（）：线程池已执行和未执行的任务总数

getCompletedTaskCount（）：已完成的任务数量

getPoolSize（）：线程池当前的线程数量

getActiveCount（）：当前线程池中正在执行任务的线程数量

线程池四种创建方式

Java通过Executors（jdk1.5并发包）提供四种线程池，分别为：

newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。

newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：

1     /**
 2      * @ClassName: NewCachedThreadPool
 3      * @description: 创建一个可缓存的线程池  可创建线程数是无限大小的
 4      * @author: mingtian
 5      * @Date:2019/5/2 12:18
 6      **/
 7     public class NewCachedThreadPool {
 8         public static void main(String[] args) {
 9             // 可缓存线程池 Executors表示启动线程的  可创建线程数是无限大小的
10             ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
11             for (int i = 0; i < 10; i++) {
12                 final int temp = i;
13                 // 可执行线程  execute 启动线程
14                 executorService.execute(new Runnable() {
15                     public void run() {
16                         System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," + temp);
17                     }
18                 });
19             }
20             //停止线程池
21             executorService.shutdown();
22 
23         }
24     }

 

总结: 线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。 

newFixedThreadPool

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：

 

1 /**
 2  * @ClassName: NewFixedThreadPool
 3  * @description: 创建可固定长度的线程池
 4  * @author: mingtian
 5  * @Date:2019/5/2 12:27
 6  **/
 7 public class NewFixedThreadPool {
 8     public static void main(String[] args) {
 9         //创建可固定长度的线程池，只会创建3个线程池进行处理
10         ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
11         for (int i = 0; i < 20; i++) {
12             final int temp = i;
13             // 可执行线程  execute 启动线程
14             executorService.execute(new Runnable() {
15                 public void run() {
16                     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," + temp);
17                 }
18             });
19         }
20         //停止线程池
21         executorService.shutdown();
22     }

 

定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()总结:因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：

 

1 /**
 2  * @ClassName: NewScheduledThreadPool
 3  * @description: 创建可定时执行的线程池 延迟多久执行线程
 4  * @author: mingtian
 5  * @Date:2019/5/2 12:35
 6  **/
 7 public class NewScheduledThreadPool {
 8     public static void main(String[] args) {
 9         //创建可定时执行的线程池
10         ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(3);
11         for (int i = 0; i < 10; i++) {
12             final int temp=i;
13             //schedule 方法表示线程执行  表示延迟3秒之后 开始执行线程
14             scheduledExecutorService.schedule(new Runnable() {
15                 public void run() {
16                     System.out.println(Thread.currentThread().getName()+""+temp);
17                 }
18             }, 3, TimeUnit.SECONDS);
19         }
20         //停止线程池
21         scheduledExecutorService.shutdown();
22     }

 

newSingleThreadExecutor表示延迟3秒执行。

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：

 

1 /**
 2  * @ClassName: NewSingleThreadExecutor
 3  * @description: 单例线程池
 4  * @author: mingtian
 5  * @Date:2019/5/2 12:45
 6  **/
 7 public class NewSingleThreadExecutor {
 8     public static void main(String[] args) {
 9         //单线程
10         ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
11         for (int i = 0; i < 10; i++) {
12             final int temp = i;
13             // 可执行线程  execute 启动线程
14             executorService.execute(new Runnable() {
15                 public void run() {
16                     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," + temp);
17                 }
18             });
19         }
20         //停止线程池
21         executorService.shutdown();
22     }

自定义线程池

方法一：

1 /**
 2  * @Description: 线程池配置
 3  * 

 4  * CPU密集型：核心线程数 = CPU 核数 + 1
 5  * IO密集型：核心线程数 = CPU 核数 * 2
 6  * @Author: mingtian
 7  * @CreateDate: 2020/11/12 9:59
 8  * @Version: 1.0
 9  */
10 public class ThreadPoolUtil {
11     /**
12      * 默认 CPU 核心数
13      */
14     private static int threadPoolSize = 0;
15 
16     static {
17         // 获取服务器 CPU 核心数
18         threadPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
19         System.out.println(" CPU 核心数量:" + threadPoolSize);
20     }
21 
22     public static int getThreadPoolSize() {
23         return threadPoolSize;
24     }
25 
26     /**
27      * 线程工厂，用来创建线程
28      */
29     private static ThreadFactory build = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("sendMessage-pool-%d").build();
30 
31     /**
32      * 设置线程池核心参数(IO 密集型) 核心线程数 = CPU 核数 * 2
33      */
34     private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutorIO =
35             new ThreadPoolExecutor(threadPoolSize, threadPoolSize * 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2000), build, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
36 
37     /**
38      * 设置线程池核心参数(CPU 密集型) 核心线程数 = CPU 核数 + 1 //  核心线程数 = CPU 核数 + 1
39      */
40     private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutorCPU =
41             new ThreadPoolExecutor(threadPoolSize, threadPoolSize, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2000), build, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
42 
43     /**
44      * 返回线程池对象
45      *
46      * @return
47      */
48     public static ThreadPoolExecutor getThreadPoolExecutorIO() {
49         return threadPoolExecutorIO;
50     }
51 
52     /**
53      * 推送消息给 socket 连接的客户端
54      *
55      * @param session
56      * @param userId
57      * @param message
58      */
59     public static void pushMessageToClient(WebSocketSession session, String userId, TextMessage message) {
60         PushMessageService.PushMessageToClient pushMessageToClient = new PushMessageService.PushMessageToClient(session, userId, message);
61         threadPoolExecutorIO.execute(pushMessageToClient);
62     }
63 
64 }

 方法二：推荐使用

package com.example.util;

import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;

import java.util.concurrent.*;

/**
 * spring 线程池配置
 *
 * @author jackson.wang
 */
@EnableAsync
@Configuration
public class TaskExecutorConfig {
    /**
     * 打印日志
     */
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TaskExecutorConfig.class);

    /**
     * 默认 CPU 核心数
     */
    private static int threadPoolSize = 0;

    /**
     * 队列大小  可根据业务场景 进行配置
     */
    private static final int queueCapacity = 1000;

    static {
        // 获取服务器 CPU 核心数
        threadPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        logger.info("服务器 CPU 核心数量:{}", threadPoolSize);
    }

    /**
     * 线程工厂，用来创建线程
     */
    private static ThreadFactory build = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("phone-poll-%d").build();

    /**
     * 设置线程池核心参数(IO 密集型) 核心线程数 = CPU 核数 * 2
     */
    @Bean("threadPoolExecutorIO")
    public Executor threadPoolExecutorIO() {
        return new ThreadPoolExecutor(threadPoolSize, threadPoolSize * 2,
                60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(queueCapacity),
                build, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
    }

    /**
     * 设置线程池核心参数(CPU 密集型) 核心线程数 = CPU 核数
     */
    @Bean("threadPoolExecutorCPU")
    public Executor threadPoolExecutorCPU() {
        return new ThreadPoolExecutor(threadPoolSize, threadPoolSize, 60L,
                TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(queueCapacity), build,
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
    }
}

 

 CPU 密集 与 IO 密集博客地址：​

 参考微信文章：​​https://mp.weixin.qq.com/s/yvAMHSKjfjACWGKIA8ubPw​​