Java线程池原理及使用

java中的线程池是运用场景最多的并发框架。在开发过程中，合理的使用线程池能够带来下面的一些好处：
1、降低资源的消耗。
2、提高响应速度。
3、提高线程的可管理型。

1.1、线程池ThreadPoolExecutor工作原理

讲解之前，我们先看一张原理图

ThreadPoolExecutor执行execute方法有4种情况：
1）如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新的线程来执行任务。
2）如果运行的线程等于或者多余corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue中，在等待队列中，等待有新的线程可以运行。
3）如果BlockingQueue队列满了，且没有超过maxPoolSize，则创建新的线程来处理任务。
4）如果创建的线程超过maxPoolSize，任务会拒绝，并调用RejectExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

1.2、线程池的使用

1.2.1、线程池的创建

一般我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
在ThreadPoolExecutor类中提供了四个构造方法：

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {.....public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue);public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory);public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,RejectedExecutionHandler handler);public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);...
}

我们通过

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,maximumPoolSize,keepAliveTime,unit,workQueue,threadFactory,handler);

创建一个新的线程池。

下面我们介绍一下需要输入的几个参数的意义：

1）corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中；

2） maximumPoolSize：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；

3）keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；

unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

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</pre>

4） workQueue：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：

ArrayBlockingQueue:一个基于数组结构的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue：一个基于链表的阻塞队列，吞吐量要高于ArrayBlockingQueue。
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每次插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作，否则一直处于阻塞状态。吞吐量要高于LinkedBlockingQueue。
PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无线阻塞队列。

ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少，一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous。线程池的排队策略与BlockingQueue有关。

5）threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程；
6）RejectedExecutionHandler：当队列和线程池都满了，将会执行下面的策略，jdk1.5中提供有以下四种策略：

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

1.2.2、如何向线程池提交任务

向线程池提交任务，提供了两种方法，分别是execute()和submit()方法。

1）execute()方法

execute方法用于提交不需要返回值的任务，所以也就意味着无法判断是否执行成功。

pool.execute(new Runnable(){@Overridepublic void run() {System.out.println("使用execute提交任务.");}});

2）submit方法

submit方法可以用于提交需要有返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个future对象可以判读是否执行成功，并且还可以通过get()方法来获取返回值。

Runnable task = null;Future<Object> future = (Future<Object>) pool.submit(task);try {future.get();//获取返回值} catch (InterruptedException e) {//中断异常处理// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (ExecutionException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {//关闭线程池pool.shutdown();}

1.2.3、关闭线程池

在上一节中，我们在异常的处理后面，我们就使用到了shutdown()方法来关闭线程池。

在关闭线程池的时候，这里有两个方法可以调用，分别是shutdown和shutdownNow方法。

1.3、线程池使用实例

1.3.1、线程池的使用实例

这个实例我们使用自定义的拒绝策略，因为jdk的策略并不是很完美

public class MyRejected implements RejectedExecutionHandler{public MyRejected(){}@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {System.out.println("自定义处理..");System.out.println("当前被拒绝任务为：" + r.toString());}}

然后我们定义一个任务类

public class MyTask implements Runnable {private int taskId;private String taskName;public MyTask(int taskId, String taskName){this.taskId = taskId;this.taskName = taskName;}public int getTaskId() {return taskId;}public void setTaskId(int taskId) {this.taskId = taskId;}public String getTaskName() {return taskName;}public void setTaskName(String taskName) {this.taskName = taskName;}@Overridepublic void run() {try {System.out.println("run taskId =" + this.taskId);Thread.sleep(5*1000);//System.out.println("end taskId =" + this.taskId);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}       }public String toString(){return Integer.toString(this.taskId);}}

最后，我们看一下任务执行

public class UseThreadPoolExecutor1 {public static void main(String[] args) {/*** 在使用有界队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程，* 若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，* 若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，* 若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。或其他自定义方式。* */   ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(1,                //coreSize2,                //MaxSize60,            //60TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3)         //指定一种队列 （有界队列）//new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), new MyRejected()//, new DiscardOldestPolicy());MyTask mt1 = new MyTask(1, "任务1");MyTask mt2 = new MyTask(2, "任务2");MyTask mt3 = new MyTask(3, "任务3");MyTask mt4 = new MyTask(4, "任务4");MyTask mt5 = new MyTask(5, "任务5");MyTask mt6 = new MyTask(6, "任务6");pool.execute(mt1);pool.execute(mt2);pool.execute(mt3);/*pool.execute(mt4);pool.execute(mt5);pool.execute(mt6);*/pool.shutdown();
//      pool.shutdownNow();}
}

执行结果：
1）当运行<5个时,可以正常运行：

2）当>5时，因为大于了最大值，所以执行了异常策略：

1.3.2、线程池的监控参数或者其他api使用

当我们需要对线程池进行监控时，我们可以使用线程池提供的参数进行监控，可以使用下面的一些属性。

taskCount：线程池需要执行的任务数量。
completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的数量。
largestPoolSize：线程池里曾经创建过的最大的线程数量。
poolSize：线程池的线程数量。
ActiveCount：获取活动的线程数量。

System.out.println(pool.getTaskCount());
System.out.println(pool.getCompletedTaskCount());
System.out.println(pool.getLargestPoolSize());
System.out.println(pool.getPoolSize());
System.out.println(pool.getActiveCount());

运行结果：

1.4、如何合理的配置线程池的大小

一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：

如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1
如果是IO密集型任务，参考值可以设置为2*NCPU
建议使用有界队列。因为有界队列能够增加系统的稳定性和预警的能力，我们可以想象一下，当我们使用无界队列的时候，当我们系统的后台的线程池的队列和线程池会越来越多，这样当达到一定的程度的时候，有可能会撑满内存，导致系统出现问题。当我们是有界队列的时候，当我们系统的后台的线程池的队列和线程池满了之后，会不断的抛出异常的任务，我们可以通过异常信息做一些事情。

当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。