线程池ThreadPoolExecutor详解（整理详细）

ThreadPoolExecutor
1.什么是线程池？
（首先要理解什么是线程）
线程池，thread pool，是一种线程使用模式，线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。

通俗来说，就是可管理和维护以及分配线程的“池子”。

2.为什么使用线程池？
为了减少创建和销毁线程的次数，让每个线程都可以多次的使用，可以根据系统情况调整线程的数量，防止消耗过多内存。在实际使用中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大，使用线程池就可以优化。
线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题。通过对多个任务重复使用线程，线程创建的开销就被分摊到了多个任务上了，而且由于在请求到达时线程已经存在，所以消除了线程创建所带来的延迟。这样，就可以立即为请求服务，使用应用程序响应更快。另外，通过适当的调整线程中的线程数目可以防止出现资源不足的情况。

通俗来说，就是为了优化线程的内存开销。

3.线程池的核心参数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程数int maximumPoolSize,//最大线程数long keepAliveTime,//线程空闲时间TimeUnit unit,//时间单位BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列ThreadFactory threadFactory,//线程工厂RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略)
{...
}

4.线程池的执行顺序
线程池按以下行为执行任务

当线程数小于核心线程数时，创建线程。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满，若线程数小于最大线程数，创建线程。
若线程数等于最大线程数，则执行拒绝策略

5.线程池的参数详解

corePoolSize
核心线程数，默认为1。
设置规则：
CPU密集型(CPU密集型也叫计算密集型，指的是运算较多，cpu占用高，读/写I/O(硬盘/内存)较少)：corePoolSize = CPU核数 + 1
IO密集型（与cpu密集型相反，系统运作，大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作，此时CPU Loading并不高。）：corePoolSize = CPU核数 * 2
maximumPoolSize
最大线程数，默认为Integer.MAX_VALUE
一般设置为和核心线程数一样
keepAliveTime
线程空闲时间，默认为60s，一般设置为默认60s
unit
时间单位，默认为秒
workQueue
队列，当线程数目超过核心线程数时用于保存任务的队列。（BlockingQueue workQueue）此队列仅保存实现Runnable接口的任务。（因为线程池的底层BlockingQueue的泛型为Runnable）
无界队列
队列大小无限制，常用的为无界的LinkedBlockingQueue，使用该队列作为阻塞队列时要尤其当心，当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积最终导致OOM。阅读代码发现，Executors.newFixedThreadPool 采用就是 LinkedBlockingQueue，而博主踩到的就是这个坑，当QPS很高，发送数据很大，大量的任务被添加到这个无界LinkedBlockingQueue 中，导致cpu和内存飙升服务器挂掉。
当然这种队列，maximumPoolSize 的值也就无效了。当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列
当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。常用的有两类，一类是遵循FIFO原则的队列如ArrayBlockingQueue，另一类是优先级队列如PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue中的优先级由任务的Comparator决定。
使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合，线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗，降低cpu使用率和上下文切换，但是可能会限制系统吞吐量。
同步移交队列
如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程，可使用SynchronousQueue作为等待队列。SynchronousQueue不是一个真正的队列，而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入SynchronousQueue中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。
原文：https://blog.csdn.net/riemann_/article/details/104704197
threadFactory
线程工厂，用来创建线程。
为了统一在创建线程时设置一些参数，如是否守护线程，线程一些特性等，如优先级。通过这个TreadFactory创建出来的线程能保证有相同的特性。
它是一个接口类，而且方法只有一个，就是创建一个线程。
如果没有另外说明，则在同一个ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。
通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。
如果从newThread 返回 null 时ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
handler
拒绝策略，默认是AbortPolicy，会抛出异常。
当线程数已经达到maxPoolSize，且队列已满，会拒绝新任务。
当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务。
AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常。
CallerRunsPolicy 由当前调用的任务线程执行任务。
DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生。
DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务。

6.ThreadPoolExecutor和spring封装的ThreadPoolTaskExecutor案例
ThreadPoolExecutor是Java的线程池
ThreadPoolTaskExecutor是spring封装的线程池

package com.thgy.bc.common.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;import java.util.concurrent.*;@Slf4j
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {@Beanpublic ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();int i = Runtime.getRuntime().availableProcessors();//核心线程数目executor.setCorePoolSize(i * 2);//指定最大线程数executor.setMaxPoolSize(i * 2);//队列中最大的数目executor.setQueueCapacity(i * 2 * 10);//线程名称前缀executor.setThreadNamePrefix("ThreadPoolTaskExecutor-");//rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务//CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是由调用者所在的线程来执行//对拒绝task的处理策略executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//当调度器shutdown被调用时等待当前被调度的任务完成executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);//线程空闲后的最大存活时间executor.setKeepAliveSeconds(60);//加载executor.initialize();log.info("初始化线程池成功");return executor;}@Beanpublic ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {//获取cpu核心数int i = Runtime.getRuntime().availableProcessors();//核心线程数int corePoolSize = i * 2;//最大线程数int maximumPoolSize = i * 2;//线程无引用存活时间long keepAliveTime = 60;//时间单位TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;//任务队列，接收一个整型的参数，这个整型参数指的是队列的长度，//ArrayBlockingQueue(int,boolean)，boolean类型的参数是作为可重入锁的参数进行初始化，默认false，另外初始化了notEmpty、notFull两个信号量。BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue(i * 2 * 10);//1. 同步阻塞队列 (put,take)，直接提交。直接提交策略表示线程池不对任务进行缓存。新进任务直接提交给线程池，当线程池中没有空闲线程时，创建一个新的线程处理此任务。// 这种策略需要线程池具有无限增长的可能性。实现为：SynchronousQueue//2. 有界队列。当线程池中线程达到corePoolSize时，新进任务被放在队列里排队等待处理。有界队列（如ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，// 但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，// 但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，// CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。//3. 无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。// 这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，// 适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。//线程工厂//defaultThreadFactory()//返回用于创建新线程的默认线程工厂。//privilegedThreadFactory()//返回一个用于创建与当前线程具有相同权限的新线程的线程工厂。ThreadFactory threadFactory =Executors.defaultThreadFactory();//拒绝执行处理器RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();//创建线程池ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);return threadPoolExecutor;}
}

7.jdk自带的四种线程池创建方式

// 第一种线程池:固定个数的线程池,可以为每个CPU核绑定一定数量的线程数
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(processors * 2);
// 缓存线程池，无上限
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
// 单一线程池,永远会维护存在一条线程
ExecutorService singleThreadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 固定个数的线程池，可以执行延时任务，也可以执行带有返回值的任务。
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

8.队列的详解
参考：https://www.cnblogs.com/aspirant/p/8657801.html

9.调用线程池的线程案例

public List<AccountRecordVO> requestTest() throws ExecutionException, InterruptedException {List<String> ids = Lists.newArrayList();ids.add("1");ids.add("2");ids.add("3");ids.add("4");//有返回值的情况，定义接收返回值List<AccountRecordVO> futureList2 = Lists.newArrayList();//分布式计数器，若业务不需要则可以不定义CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(ids.size());for (String id : ids) {//调用线程池的线程执行任务threadPoolTaskExecutor.submit(new Runnable() {@Overridepublic void run() {test(Lists.newArrayList(id),futureList2);//计数器-1countDownLatch.countDown();}});}//await阻塞，直到计数器为0countDownLatch.await();System.out.println("主线程"+"====");return futureList2;}public List<AccountRecordVO> test(List<String> ids, List<AccountRecordVO> list2){//随便写的业务逻辑代码，无实际意义，仅作演示System.out.println("线程体" + "====");List<AccountRecordVO> accountRecordVOS = Lists.newArrayList();int i = 0;AccountRecordVO accountRecordVO = new AccountRecordVO();accountRecordVO.setUserId("123");accountRecordVO.setAmount(12333);for (String id : ids){accountRecordVOS.add(accountRecordVO);list2.add(accountRecordVO);}try{Thread.sleep(Long.valueOf("1000"));}catch (Exception e){log.error(e.getMessage());}System.out.println("线程体结束" + "====");return accountRecordVOS;}

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