android 定义全局线程池类库 java全局线程池

线程池

• 一、什么是线程池？
• 二、为什么要使用线程池？
• 三、线程池配置参数

• 1、核心线程池的实现

• ① 核心属性
• ③ 线程池运行状态 - 生命周期控制
• ④ 全参构造方法

• 2、超负载：拒绝策略
• 3、线程池任务分配方案 - execute()方法

• 四、创建 ThreadPoolExecutor 线程池 相关方法

• 1、newCachedThreadPool() - 缓存线程池
• 2、newFixedThreadPool() - 定长线程池
• 3、newScheduledThreadPool() - 周期性定长线程池
• 4、newSingleThreadExecutor() - 单任务线程池
• 5、newSingleThreadScheduledExecutor() - 周期性单任务线程池

• 五、合理的线程池大小
• 六、分治：Fork / Join 框架

• ※ ForkJoinPool线程池

• ※ newWorkStealingPool()

一、什么是线程池？

为避免频繁地创建和销毁线程，我们可以复用创建的线程，具体操作为：

• 维护一些线程（数量固定），让他们处于活跃状态，当需要使用线程时，直接获取一个连接即可。
• 使用线程池后，创建线程变成了从线程池中获得空闲线程，关闭线程变成了向线程池归还线程，方便下次使用。

二、为什么要使用线程池？

创建线程池的目的：避免频繁地创建和销毁线程

为什么要避免频繁地创建和销毁线程？减少开销！

• 线程创建、关闭需要 花费时间：使用过多线程可能会出现：创建、销毁线程占用时间＞真实工作时间，得不偿失。
• 线程本身 占用内存空间：大量线程会抢占内存，处理不当，会导致以下后果：

• ① Out of Memory 异常
• ② 回收大量线程，GC增压，延长GC停顿时间（若同时回收海量线程则问题更加严重）

• 便于管理：使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。

所以我们必须对线程数量、使用过程加以管控，线程池技术就这样应运而生了。

三、线程池配置参数

线程池位于 JUCjava.util.concurrent包

线程池概念图

1、核心线程池的实现

核心线程池 ThreadPoolExecutor 拥有许多关键属性、方法，理解它们对我们学习线程池十分重要，甚至可以尝试设计自己的线程池。

① 核心属性

变量ctl：一个32位的AtomicInteger类型的原子对象，记录两个关键信息：

• 高 3 位：线程池运行状态
• 低 29 位：线程池任务 (工作) 数量

主锁 - mainLock

主锁（mainLock），对关键方法提供 “锁” 支持，避免自身操作线程不安全

③ 线程池运行状态 - 生命周期控制

源码注释：

The runState provides the main lifecycle control, taking on values：
 RUNNING: Accept new tasks and process queued tasks
 SHUTDOWN: Don’t accept new tasks, but process queued tasks
 STOP: Don’t accept new tasks, don’t process queued tasks, and interrupt in-progress tasks
 TIDYING: All tasks have terminated, workerCount is zero, the thread transitioning to state TIDYING will run the terminated() hook method
 TERMINATED: terminated() has completed

翻译注释：

英文名	中文译名	状态解释说明
RUNNING	【运行态】	可接收新任务，且可处理队列中的任务
SHUTDOWN	【关闭态】	不再接受新提交的任务，但可以继续处理正在执行的任务和队列中的任务
STOP	【停止态】	不再接受新提交的任务，也不处理队列中的任务，中断当前正在执行任务的线程
TIDYING	【休整态 / 等待态】	表示所有的任务已执行完毕，workerCount (有效线程数) 为0，但线程池仍未终止
TERMINATED	【终止态】	线程池彻底终止运行。

状态转换:

线程状态	转换描述	解释说明
RUNNING (运行态)	-	初始线程池处于RUNNING状态，此时线程池中的任务为0
RUNNING (运行态) → SHUTDOWN (关闭态)	On invocationi of shutdown()	调用shutdown()方法
RUNNING (运行态) / SHUTDOWN (关闭态) → STOP (停止态)	On invocation of shutdownNow()	调用shutdownNow()方法
SHUTDOWN (关闭态) → TIDYING (休整态)	When both queue and pool are empty	任务队列、线程池均为空
STOP (停止态) → TIDYING (休整态)	When pool is empty	线程池为空
TIDYING (休整态) → TERMINATED (终止态)	When the terminated() hook method has completed	terminated方法执行完毕

④ 全参构造方法

核心线程池的全参数构造方法：

构造方法参数含义、对应属性：

• corePoolSize：指定线程池中的 核心线程 数量。



• maximumPoolSize：指定线程池中的最大线程数量（核心线程 + 非核心线程 数量）。



• keepAliveTime：线程池线程数量超过corePoolSize时，额外新创建线程（非核心线程）的存活时间（即多长时间会被销毁）
• unit：keepAliveTime的时间单位，可从枚举类 TimeUnit 中取出相应值。



• 
  



• workQueue：任务队列 / 等待队列（workQueue），用于存储被提交但尚未被执行（未被分配线程，如：任务数 ＞ 最大线程数）的任务，方便向任务第一时间分配线程，执行的是FIFIO原则（先进先出）。



• threadFactory：线程工厂，用于创建线程（可通过对应的set、get方法指定相应规则的工厂对象）



• handler：拒绝策略，定义任务过多难以应对时，拒绝（处理）任务的方式。

2、超负载：拒绝策略

ThreadPoolExecutor类最后一个参数指定了拒绝策略，而 RejectedExecutionHandler 是拒绝策略的相关接口，通过实现本接口，可以创建自己的拒绝策略。

拒绝策略，即当任务数量超过系统实际承载能力时，采取的补救措施。

• 通常由于压力太大而引起，线程池中的线程全部被占用，无法接纳新任务，同时等待队列也已经排满了，此时，引入一套解决问题的合理机制就显得尤为重要：

JDK内置四种拒绝策略：

• AboutPolicy：不执行新任务，直接抛出异常，提示线程池已满，默认方式。
• CallRunsPolicy：直接调用execute()方法来执行当前任务。
• DiscardPolicy：丢弃任务，但不抛出异常，也不予以任何处理。
• DiscardOldestPolicy：丢弃最老（最先加入队列）的任务，再调用execute()将新任务添加进去。

3、线程池任务分配方案 - execute()方法

execute方法负责任务的分配工作：

1. 判断核心线程池是否为空
2. 判断任务队列是否有剩余空间
3. 判断最大线程池是否有剩余线程数
   
   以上代码的 任务处理流程 ：

四、创建 ThreadPoolExecutor 线程池 相关方法

1、newCachedThreadPool() - 缓存线程池

创建一个可缓存线程池，如有需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
  先查看池中有没有以前建立的线程，如果有，就直接使用。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

参数	解释说明
corePoolSize（核心线程数）	0
maximumPoolSize（最大线程数）	Integer.MAX_VALUE（过量创建可能会导致 Out of Memory）
keepAliveTime（非核心线程结束后存活时间）、unit（时间单位）	60秒
workQueue（任务队列）	SynchronousQueue<Runnable> 无缓冲等待队列

无参数方法：

可指定工厂的方法：

测试缓存线程池：

public static void main(String[] args) {
    // 创建一个可缓存线程池
    ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        try {
            // sleep可明显看到使用的是线程池里面以前的线程，没有创建新的线程
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
            public void run() {
                // 打印正在执行的缓存线程信息
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在被执行");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

2、newFixedThreadPool() - 定长线程池

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。

参数	解释说明
corePoolSize（核心线程数）	传入参数
maximumPoolSize（最大线程数）	传入参数
keepAliveTime（非核心线程结束后存活时间）、unit（时间单位）	0毫秒
workQueue（任务队列）	LinkedBlockQueue<Runnable> 无界缓存任务队列

单参数方法：

可指定工厂的方法：

测试定长线程池：

public static void main(String[] args) {
	// 创建一个可重用固定个数的线程池（定长为3）
	ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
	for (int i = 0; i < 10; i++) {
		fixedThreadPool.execute(new Runnable() {
			public void run() {
				try {
					// 打印正在执行的缓存线程信息
					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在被执行");
					Thread.sleep(2000);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		});
	}
}

3、newScheduledThreadPool() - 周期性定长线程池

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

参数	解释说明
corePoolSize（核心线程数）	传入参数
maximumPoolSize（最大线程数）	Integer.MAX_VALUE（过量创建可能会导致 Out of Memory）
keepAliveTime（非核心线程结束后存活时间）、unit（时间单位）	0毫秒
workQueue（任务队列）	DelayedWorkQueue<Runnable> 迟滞任务队列

单参数方法：

可指定工厂的方法：

测试周期定长线程池：

public static void main(String[] args) {
    //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
    ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    //延迟1秒后每3秒执行一次
    scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        public void run() {
            System.out.println("延迟1秒后每3秒执行一次");
        }
    }, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
}

4、newSingleThreadExecutor() - 单任务线程池

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

参数	解释说明
corePoolSize（核心线程数）	1
maximumPoolSize（最大线程数）	1
keepAliveTime（非核心线程结束后存活时间）、unit（时间单位）	0毫秒
workQueue（任务队列）	LinkedBlockQueue<Runnable> 无界缓存任务队列

无参数方法：

可指定工厂的方法：

测试单任务线程池：

public static void main(String[] args) {
    //创建一个单线程化的线程池
    ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        final int index = i;
        singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    //结果依次输出，相当于顺序执行各个任务
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在被执行,打印的值是:" + index);
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

5、newSingleThreadScheduledExecutor() - 周期性单任务线程池

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程(串行)来执行任务，支持定时及周期性任务执行。

参数	解释说明
corePoolSize（核心线程数）	1
maximumPoolSize（最大线程数）	1
keepAliveTime（非核心线程结束后存活时间）、unit（时间单位）	0毫秒
workQueue（任务队列）	DelayedWorkQueue<Runnable> 迟滞任务队列

无参数方法：

可指定工厂的方法：

周期性单任务线程池即定长为1的周期性定长线程池，这里我们不做测试。

五、合理的线程池大小

Java中获取CPU数量的代码：

Runtime.getRuntime().availableProcessors();

优化线程池大小所需要考虑的因素：

• CPU数量
• 内存大小
• 避免极端情况

估算线程池大小公式：
 Ncpu = CPU数量
 Ucpu = 目标CPU的使用率（0 ≤ Ucpu ≤ 1）
 W/C = 等待时间 / 计算时间

最优线程池大小：
 Nthread = Ncpu × Ucpu × (1 + W/C)

六、分治：Fork / Join 框架

“分而治之” 一直是一个非常有效地处理大量数据的方法。

假设我们需处理1000个数据，但并不具备这种能力，我们可以只处理10个，再分阶段处理100次，最终合成即可得到想要的结果。

在 Linux 中，方法 fork() 用来创建子进程，使得系统进程可以多执行一个分支。Java线程也采取了类似的命名。

方法	作用
fork	开启线程
join	等待

我们不能毫无顾忌地使用 fork() 方法开启线程进行处理，可能会因开启过多的线程而严重影响性能。

※ ForkJoinPool线程池

在JDK中，给出了ForkJoinPool线程池，我们可以将线程提交给它进行处理，节省资源。

我们向ForkJoinPool 线程池提交 ForkJoinTask 任务，它支持 fork() 方法分解、 join() 方法等待的任务。ForkJoinTask为模板类，它实现了 Future接口，其下辖两个子类RecursiveTask（返回V类型）、RecursiveAction（无返回值），这三个类均为抽象类。无参数构造方法：

全参数构造方法：

对于两种构造方法，无特殊需求，一般使用无参构造方法，全参数构造方法作为了解即可。

利用 Fork/Join 框架计算数列（等差数列：差值为1）求和：

public class CountTask extends RecursiveTask<Long> {
    private static final int THRESHOLD = 10000;     //任务不分割阈值
    private long start;           //起点
    private long end;             //终点

    /**
     * 构造方法初始化变量
     * @param start 起点
     * @param end   终点
     */
    public CountTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    
    /**
     * 重写 compute()方法
     * @return 返回子任务结果
     */
    @Override
    protected Long compute() {
        long sum = 0;           //记录总结果
        boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;     //小于阈值可以直接运算，否则分割任务
        if (canCompute) {
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            long step = (start + end) / 100;    //分割为100个子任务
            ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<>();  //存储各个子任务
            long pos = start;
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long lastOne = pos + step;
                if (lastOne > end) lastOne = end;
                CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
                pos += step + 1;
                subTasks.add(subTask);  //添加子任务
                subTask.fork();         //执行子任务
            }
            for (CountTask task : subTasks) {
                sum += task.join();     //将子任务结果并入总结果
            }
        }
        return sum;     //返回总结果
    }
}

在main方法中创建对象并调用函数，计算0~300000等差数列的和：

//在main方法中创建对象并调用函数，计算0~300000等差数列的和
public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        CountTask task = new CountTask(0, 300000L);
        ForkJoinTask<Long> result = forkJoinPool.submit(task);
        try {
            long res = result.get();
            System.out.println("总和：" + res);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

※ newWorkStealingPool()

newWorkStealingPool适合使用用于解决耗时操作的问题，newWorkStealingPool不是ThreadPoolExecutor的扩展，它是新的线程池类ForkJoinPool的扩展，能够较为合理地分配CPU资源，它是一种具有抢占式操作的线程池。

//获取可用CPU数量
Runtime.getRuntime().availableProcessors();

以上代码可获取可用CPU数量，而全参数

无参数方法：

可指定并行数量的方法：