Java线程池

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一些概念

  • 进程(Process)：计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。

  • 线程(Thread)：进程的组成部分，它代表了一条顺序的执行流。线程依托于进程存在，在进程之下，可以共享进程的内存，而且还拥有一个属于自己的内存空间，这段内存空间也叫做线程栈，是在建立线程时由系统分配的，主要用来保存线程内部所使用的数据。

  • 并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。

parallel

  • 并发(concurrency)：指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。

concurrency

并行在多处理器系统中存在，而并发可以在单处理器和多处理器系统中都存在，并发能够在单处理器系统中存在是因为并发是并行的假象，并行要求程序能够同时执行多个操作，而并发只是要求程序假装同时执行多个操作（每个小时间片执行一个操作，多个操作快速切换执行）。

不管并发还是并行，都提高了程序对CPU资源的利用率，最大限度地利用CPU资源。

@UsesJava8

为什么要使用线程池？

使用线程池有三个好处

  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，任务可以不需要的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。

但是只有对线程池原理有深入的了解才能最大程度发挥线程池的作用。

线程池的使用

线程池的创建

我们可以通过 ThreadPoolExecutor 来创建一个线程池。

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new ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 核心线程数
                   int maximumPoolSize, // 最大线程数
                   long keepAliveTime, // 线程存活时间
                   TimeUnit unit, // 线程存活时间的单位
                   BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 阻塞队列
                   ThreadFactory threadFactory, // 创建线程的工厂
                   RejectedExecutionHandler handler)  // 拒绝策略

参数解释如下：

  • corePoolSize: 当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于核心线程数时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有核心线程。

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    public int prestartAllCoreThreads() {
        int n = 0;
        while (addWorker(null, true))
            ++n;
        return n;
    }

  • maximumPoolSize: 线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。

  • keepAliveTime: 线程池的工作线程空闲后，存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。

  • unit： 可选的单位有 DAYS，HOURS，MINUTES，MILLISECONDS，MICROSECONDS，NANOSECONDS。参考TimeUnit

  • workQueue: 用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。

    • ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
    • LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出） 排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法 Executors.newFixedThreadPool() 使用了这个队列
    • SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于 LinkedBlockingQueue，静态工厂方法 Executors.newCachedThreadPool 使用了这个队列。
    • PriorityBlockingQueue：一个具有优先级得无限阻塞队列。

  • threadFactory: 可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字，Debug 和定位问题时非常又帮助。

  • handler: 当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。

    • CallerRunsPolicy: 调用者运行策略。当触发拒绝策略时，只要线程池没有关闭，就由提交任务的当前线程处理。一般在不允许失败的、对性能要求不高、并发量较小的场景下使用。

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      public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
          public CallerRunsPolicy() { }
          public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
              if (!e.isShutdown()) {
                  r.run();
              }
          }
      }

    • AbortPolicy: 中止策略。当触发拒绝策略时，直接抛出拒绝执行的异常，中止策略的意思也就是打断当前执行流程。

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      public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
          public AbortPolicy() { }
          public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
              throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
                                                   " rejected from " +
                                                   e.toString());
          }
      }

    • DiscardPolicy: 丢弃策略。不触发任何动作地丢弃这个任务。如果你提交的任务无关紧要，你就可以使用它 。

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      public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
          public DiscardPolicy() { }
          public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
          }
      }

  • DiscardOldestPolicy: 弃老策略。如果线程池未关闭，就弹出队列头部的元素，然后尝试执行。发布消息，和修改消息，当消息发布出去后，还未执行，此时更新的消息又来了，这个时候未执行的消息的版本比现在提交的消息版本要低就可以被丢弃了。

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    public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            public DiscardOldestPolicy() { }
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
                if (!e.isShutdown()) {
                    e.getQueue().poll();
                    e.execute(r);
                }
            }
        }

向线程池提交任务

通过 execute 向线程池提交任务

execute 方法没有返回值，无法判断任务知否被线程池执行成功。

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public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    int c = ctl.get(); // 获取到当前有效的线程数和线程池的状态
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // 线程数小于核心线程数
        if (addWorker(command, true)) // 在addWorker中创建工作线程执行任务
            return;
        c = ctl.get();
    }
    
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { // 线程池是否处于运行状态，且是否任务插入任务队列成功
        int recheck = ctl.get();
        if (! isRunning(recheck) && remove(command)) // 线程池是否处于运行状态，如果不是则使刚刚的任务出队
            reject(command); // 执行拒绝策略
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false); // 继续创建线程
    } // 插入队列不成功，且当前线程数数量小于最大线程池数量，此时则创建新线程执行任务，创建失败抛出异常
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command); // 创建线程失败执行拒绝策略
}

通过 submit向线程池提交任务

submit 方法返回一个 future ，可以通过这个 future 来判断任务是否执行成功，通过 future 的 get() 方法来获取返回值，get() 方法会阻塞住直到任务完成，而使用 get(long timeout, TimeUnit unit) 方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。

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public Future<?> submit(Runnable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

线程池的关闭

我们可以通过调用线程池的 shutdown() 或 shutdownNow() 方法来关闭线程池，但是它们的实现原理不同，shutdown 的原理是只是将线程池的状态设置成 SHUTDOWN 状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。shutdownNow 的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的 interrupt() 方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。shutdownNow 会首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表。

只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown 方法就会返回 true。当所有的任务都已关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用 isTerminaed() 方法会返回 true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用 shutdown 来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用 shutdownNow。

线程池的监控

通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用

  • 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任务数量。小于或等于taskCount。
  • largestPoolSize: 线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
  • getPoolSize: 线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
  • getActiveCount：获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的 beforeExecute，afterExecute 和 terminated 方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：

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protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
protected void terminated() { }

线程池的配置策略

根据任务性质设置

通常这种设置方式是比较粗略的方式。要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

  1. 任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。

    CPU 密集型任务配置尽可能小的线程，如配置CPU数+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*CPU数。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获得当前设备的CPU个数。

  2. 任务的优先级：高，中和低。

  3. 任务的执行时间：长，中和短。

    执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

  4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

    依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。

建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。如果使用无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。

利特尔法则

利特尔法则（Little’s law）是说，一个系统请求数等于请求的到达率与平均每个单独请求花费的时间之乘积。

我们可以使用利特尔法则（Little’s law）来判定线程池大小。我们只需计算请求到达率和请求处理的平均时间。然后，将上述值放到利特尔法则（Little’s law）就可以算出系统平均请求数。若请求数小于我们线程池的大小，就相应地减小线程池的大小。与之相反，如果请求数大于线程池大小，事情就有点复杂了。

当遇到有更多请求待处理的情况时，我们首先需要评估系统是否有足够的能力支持更大的线程池。准确评估的前提是，我们必须评估哪些资源会限制应用程序的扩展能力。最简单的情况是，我们有足够的空间增加线程池的大小。若没有的话，你不得不考虑其它选项，如软件调优、增加硬件，或者调优并增加硬件。