文章目录
- 享元模式
- 线程池的优势
- 线程池相关API
- Executors工具类
- 案例:
- java中提供的线程池
- **Executors类提供了4种不同的线程池：**
- 1 定长线程池（FixedThreadPool）
- 2 定时线程池（ScheduledThreadPool ）
- 3 可缓存线程池（CachedThreadPool）
- 4 单线程化线程池（SingleThreadExecutor）
- 总结
- 线程池大小该怎样设置?
- CPU密集型任务
- IO密集型任务
- 混合型任务
- 合适线程计算公式:
- 实际的w/c等待时间和计算时间的比率,需要==实际生产压测==出来.运用相关检测工具.
- 性能分析工具 profile
- 不管哪种公式和什么类型的任务,都需要实际生产压测数据为参考.
- 线程池主要实现类 ThreadPoolExecutor
- 构造方法有如下4种：
- 线程池的七大基本参数
- 一、corePoolSize（必需） 线程池核心线程大小
- 二、maximumPoolSize （必需）线程池最大线程数量
- 三、keepAliveTime （必需） 空闲线程存活时间
- 四、unit （必需） 空闲线程存活时间单位
- 五、workQueue （必需）工作队列
- 六、threadFactory （可选） 线程工厂
- 七、handler （可选） 拒绝策略
- 工作队列（workQueue）
- 线程池为什么需要使用（阻塞）队列？
- 任务队列（workQueue）
- 注意有界队列和无界队列的区别：
- 拒绝策略（handler）
- 线程工厂（threadFactory）
- 线程池的工作原理
享元模式
- 享元（Flyweight）的核心思想很简单：如果一个对象实例一经创建就不可变，那么反复创建相同的实例就没有必要，直接向调用方返回一个共享的实例就行，这样即节省内存，又可以减少创建对象的过程，提高运行速度。
- 享元模式在Java标准库中有很多应用。我们知道，包装类型如Byte、Integer都是不变类，因此，反复创建同一个值相同的包装类型是没有必要的。以Integer为例，如果我们通过Integer.valueOf()这个静态工厂方法创建Integer实例，当传入的int范围在-128~+127之间时，会直接返回缓存的Integer实例：
池化思想,如java里的线程池,jdbc数据库连接池
线程池的优势
（1）降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
（2）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。
（3）提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，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的分配，调优和监控。
线程池相关API
Executors工具类
案例:
class NumberThread implements Runnable{
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i <=100 ; i++) {
if(i%2==0){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+": "+i);
}
}
}
}
public class ThreadPool {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
ThreadPoolExecutor service1= (ThreadPoolExecutor) service;
service1.execute(new NumberThread());
service1.shutdown();
}
}- 线程池的主要实现类是ThreadPoolExecutor
java中提供的线程池
Executors类提供了4种不同的线程池：
- 定长线程池（FixedThreadPool）
- 定时线程池（ScheduledThreadPool ）
- 可缓存线程池（CachedThreadPool）
- 单线程化线程池（SingleThreadExecutor）
1 定长线程池（FixedThreadPool）
创建方法的源码：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}- 特点：只有核心线程，线程数量固定，执行完立即回收，任务队列为链表结构的有界队列。
- 应用场景：控制线程最大并发数。
使用示例：
// 1. 创建定长线程池对象 & 设置线程池线程数量固定为3
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
// 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务
Runnable task =new Runnable(){
public void run() {
System.out.println("执行任务啦");
}
};
// 3. 向线程池提交任务
fixedThreadPool.execute(task);2 定时线程池（ScheduledThreadPool ）
创建方法的源码：
private static final long DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS = 10L;
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
ThreadFactory threadFactory) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
new DelayedWorkQueue(), threadFactory);
}- 特点：核心线程数量固定，非核心线程数量无限，执行完闲置10ms后回收，任务队列为延时阻塞队列。
- 应用场景：执行定时或周期性的任务。
使用示例：
// 1. 创建 定时线程池对象 & 设置线程池线程数量固定为5
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务
Runnable task =new Runnable(){
public void run() {
System.out.println("执行任务啦");
}
};
// 3. 向线程池提交任务
scheduledThreadPool.schedule(task, 1, TimeUnit.SECONDS); // 延迟1s后执行任务
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(task,10,1000,TimeUnit.MILLISECONDS);// 延迟10ms后、每隔1000ms执行任务3 可缓存线程池（CachedThreadPool）
创建方法的源码：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}- 特点：无核心线程，非核心线程数量无限，执行完闲置60s后回收，任务队列为不存储元素的阻塞队列。
- 应用场景：执行大量、耗时少的任务。
使用示例：
// 1. 创建可缓存线程池对象
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
// 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务
Runnable task =new Runnable(){
public void run() {
System.out.println("执行任务啦");
}
};
// 3. 向线程池提交任务
cachedThreadPool.execute(task);4 单线程化线程池（SingleThreadExecutor）
创建方法的源码：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory));
}- 特点：只有1个核心线程，无非核心线程，执行完立即回收，任务队列为链表结构的有界队列。
- 应用场景：不适合并发但可能引起IO阻塞性及影响UI线程响应的操作，如数据库操作、文件操作等。
使用示例：
// 1. 创建单线程化线程池
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 2. 创建好Runnable类线程对象 & 需执行的任务
Runnable task =new Runnable(){
public void run() {
System.out.println("执行任务啦");
}
};
// 3. 向线程池提交任务
singleThreadExecutor.execute(task);总结
Executors的4个功能线程池虽然方便，但现在已经不建议使用了，而是建议直接通过使用ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
其实Executors的4个功能线程有如下弊端：
- FixedThreadPool和SingleThreadExecutor：主要问题是堆积的请求处理队列均采用LinkedBlockingQueue，可能会耗费非常大的内存，甚至OOM。
- CachedThreadPool和ScheduledThreadPool：主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至OOM。
线程池大小该怎样设置?
CPU密集型任务
尽量使用较小的线程池，一般为CPU核心数+1。 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，会造成CPU过度切换。
也可以防止N个线程中有一个线程意外中断或者退出，Cpu不会空闲等待
IO密集型任务
可以使用稍大的线程池，一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高，因此可以让CPU在等待IO的时候有其他线程去处理别的任务，充分利用CPU时间。
混合型任务
可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务，然后分别用不同的线程池去处理。 只要分完之后两个任务的执行时间相差不大，那么就会比串行执行来的高效。
因为如果划分之后两个任务执行时间有数据级的差距，那么拆分没有意义。
因为先执行完的任务就要等后执行完的任务，最终的时间仍然取决于后执行完的任务，而且还要加上任务拆分与合并的开销，得不偿失。
合适线程计算公式:
实际的w/c等待时间和计算时间的比率,需要实际生产压测出来.运用相关检测工具.
性能分析工具 profile
不管哪种公式和什么类型的任务,都需要实际生产压测数据为参考.
线程池主要实现类 ThreadPoolExecutor
构造方法有如下4种：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
threadFactory, defaultHandler);
}
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
RejectedExecutionHandler handler) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
}
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.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}线程池的七大基本参数
一、corePoolSize（必需） 线程池核心线程大小
线程池中会维护一个最小的线程数量，即使这些线程处理空闲状态，他们也不会 被销毁，除非设置了allowCoreThreadTimeOut为true时。核心线程也会超时回收。
二、maximumPoolSize （必需）线程池最大线程数量
线程池所能容纳的最大线程数。当活跃线程数达到该数值后，后续的新任务将会阻塞。
三、keepAliveTime （必需） 空闲线程存活时间
线程闲置超时时长。如果超过该时长，非核心线程就会被回收。如果将allowCoreThreadTimeout设置为true时，核心线程也会超时回收。
四、unit （必需） 空闲线程存活时间单位
指定keepAliveTime参数的时间单位。常用的有：TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒）、TimeUnit.SECONDS（秒）、TimeUnit.MINUTES（分）。
五、workQueue （必需）工作队列
新任务被提交后，会先进入到此工作队列中，任务调度时再从队列中取出任务.
任务队列。通过线程池的execute()方法提交的Runnable对象将存储在该参数中。其采用阻塞队列实现。
六、threadFactory （可选） 线程工厂
线程工厂。用于指定为线程池创建新线程的方式
七、handler （可选） 拒绝策略
拒绝策略。当达到最大线程数时需要执行的饱和策略。
当工作队列中的任务已到达最大限制，并且线程池中的线程数量也达到最大限制，这时如果有新任务提交进来，该如何处理呢。这就是拒绝策略
工作队列（workQueue）
线程池为什么需要使用（阻塞）队列？
- 因为线程若是无限制的创建，可能会导致内存占用过多而产生OOM，并且会造成cpu过度切换。
- 阻塞队列可以保证任务队列中没有任务时阻塞获取任务的线程，使得线程进入wait状态，释放cpu资源。
- 当队列中有任务时才唤醒对应线程从队列中取出消息进行执行。使得在线程不至于一直占用cpu资源。
任务队列（workQueue）
任务队列是基于阻塞队列实现的，即采用生产者消费者模式，在Java中需要实现BlockingQueue接口。但Java已经为我们提供了7种阻塞队列的实现：
- ArrayBlockingQueue：
一个由数组结构组成的有界阻塞队列（数组结构可配合指针实现一个环形队列）。 - LinkedBlockingQueue：
一个由链表结构组成的有界阻塞队列，在未指明容量时，容量默认为Integer.MAX_VALUE。 - PriorityBlockingQueue：
一个支持优先级排序的无界阻塞队列，对元素没有要求，可以实现Comparable接口也可以提供Comparator来对队列中的元素进行比较。跟时间没有任何关系，仅仅是按照优先级取任务。 - DelayQueue：
类似于PriorityBlockingQueue，是二叉堆实现的无界优先级阻塞队列。要求元素都实现Delayed接口，通过执行时延从队列中提取任务，时间没到任务取不出来。 - SynchronousQueue：
一个不存储元素的阻塞队列，消费者线程调用take()方法的时候就会发生阻塞，直到有一个生产者线程生产了一个元素，消费者线程就可以拿到这个元素并返回；生产者线程调用put()方法的时候也会发生阻塞，直到有一个消费者线程消费了一个元素，生产者才会返回。 - LinkedBlockingDeque：
使用双向队列实现的有界双端阻塞队列。双端意味着可以像普通队列一样FIFO（先进先出），也可以像栈一样FILO（先进后出）。 - LinkedTransferQueue：
它是ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue的结合体，但是把它用在ThreadPoolExecutor中，和LinkedBlockingQueue行为一致，但是是无界的阻塞队列。
注意有界队列和无界队列的区别：
- 如果使用有界队列，
当队列饱和时并超过最大线程数时就会执行拒绝策略； - 而如果使用无界队列，
因为任务队列永远都可以添加任务，所以设置maximumPoolSize没有任何意义。
拒绝策略（handler）
当线程池的线程数达到最大线程数时，需要执行拒绝策略。拒绝策略需要实现RejectedExecutionHandler接口，并实现rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor)方法。不过Executors框架已经为我们实现了4种拒绝策略：
- AbortPolicy（默认）：丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
- CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务。
- DiscardPolicy：丢弃任务，但是不抛出异常。可以配合这种模式进行自定义的处理方式。
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列最早的未处理任务，然后重新尝试执行任务。
线程工厂（threadFactory）
线程工厂指定创建线程的方式，需要实现ThreadFactory接口，并实现newThread(Runnable r)方法。该参数可以不用指定，Executors框架已经为我们实现了一个默认的线程工厂：
/**
* The default thread factory.
*/
private static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
private final ThreadGroup group;
private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
private final String namePrefix;
DefaultThreadFactory() {
SecurityManager s = System.getSecurityManager();
group = (s != null) ? s.getThreadGroup() :
Thread.currentThread().getThreadGroup();
namePrefix = "pool-" +
poolNumber.getAndIncrement() +
"-thread-";
}
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(group, r,
namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),
0);
if (t.isDaemon())
t.setDaemon(false);
if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
return t;
}
}线程池的工作原理
假设设置一个线程池,核心线程数为2,最大线程数为4,有界队列大小为4.
ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,
60, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());- new ThreadPoolExecutor(),刚开始创建时,里面是没有线程数的.
- 来了一个任务,线程池启动一个线程来执行(假设任务一直阻塞,没有执行完成)
- 又来了一个任务,线程池又启动了一个线程来执行
- 当第3个任务来时,因为核心线程为2,已经满了,所以会把此任务放到队列去排队.
- 当队列里面有4个任务时,队列已满,再来新任务时,线程池会启动第3个线程来处理此任务
- 当线程池起了4个线程数(最大线程数),且队列里面也排满了4个任务(队列最大容量)
- 此时再来任务,就会执行拒绝策略
下面来描述一下线程池工作的原理，同时对上面的参数有一个更深的了解。其工作原理流程图如下：
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