11.JUC线程高级-线程池&Fork/Join

简介: 什么是线程池线程池: 提供了一个线程队列,队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销,提高了响应的速度。第四种获取线程的方法:线程池,一个 ExecutorService,它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务,通常使用 Executors 工厂方法配置。

什么是线程池

线程池: 提供了一个线程队列,队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销,提高了响应的速度。

  1. 第四种获取线程的方法:线程池,一个 ExecutorService,它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务,通常使用 Executors 工厂方法配置。

  2. 线程池可以解决两个不同问题:由于减少了每个任务调用的开销,它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能,并且还可以提供绑定和管理资源(包括执行任务集时使用的线程)的方法。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据,如完成的任务数。

  3. 为了便于跨大量上下文使用,此类提供了很多可调整的参数和扩展钩子 (hook)。但是,强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法

    • Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,可以进行自动线程回收)
    • Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)
    • Executors.newSingleThreadExecutor()(单个后台线程)
      它们均为大多数使用场景预定义了设置。

线程池的体系结构:

java.util.concurrent.Executor:负责线程的使用与调度的根接口

  1. ExecutorService 子接口:线程池的主要接口
  2. ThreadPoolExecutor :线程池的实现类
  3. ScheduledExecutorService 子接口:负责线程池的调度
    ScheduledThreadPoolExecutor:继承 ThreadPoolExecutor实现类,实现了SchedualedExecutorService子接口
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工具类:java.util.concurrent.Executors

  • ExecutorService newFixedThreadPool():创建固定大小的线程池
  • ExecutorService newCachedThreadPool():缓存线程池,线程池的数量数量不固定,根据自己的需要更改大小
  • ExecutorService newSingleThreadExecutor():创建单个线程池,线程池中只有一个线程
  • ScheduledExecutorService newSchedualedThreadPool():创建固定大小的线程,可以延迟或定时的执行任务

举个例子

普通的Runnable接口

创建一个继承Runnable接口的类

// 测试的继承Runnable接口的类
class RunDemo implements Runnable{

    @Override
    public void run() {
        for(int i=0;i<5;i++){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"==>"+i);
        }
    }

}

测试主函数:

 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);//创建指定三个线程的线程池

       for(int i=0;i<3;i++){
            pool.submit(new RunDemo());
        }

        pool.shutdown();//当前任务执行完之后关闭
//        pool.shutdownNow();//强制关闭

带返回值的Callable

         //使用callable普通任务,创建匿名内部类,测试submit
        List<Future<Integer>>list = new ArrayList<Future<Integer>>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Future<Integer> future = pool.submit(new Callable<Integer>() {
                @Override
                public Integer call() throws Exception {
                    int sum=0;
                    for(int j=0;j<100;j++){
                        sum+=j;
                    }
                    return sum;
                }
            });

            list.add(future);
        }

        for(Future<Integer>future:list){
            try {
                System.out.println(future.get());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        pool.shutdown();

带返回值的Callable的定时任务

 ScheduledExecutorService pool2 = Executors.newScheduledThreadPool(3);

//使用callable定时任务 
       for(int i=0;i<5;i++){

       Future<Integer> result = pool2.schedule(new Callable<Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call() throws Exception {
                        int num = new Random().nextInt(100);//100以内的随机数
                        return num;
                    }

       }, 1,TimeUnit.SECONDS);
       try {
        System.out.println(result.get());
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
       }
       pool2.shutdown();

什么是fork/join

Fork/Join 框架:就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。

与线程池的区别

  1. 采用 “工作窃取”模式(work-stealing):
    当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
  2. 相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中,如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行,那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中,如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间,提高了性能。

创建自己的fork/join类


class CaculatorForkAndJoin extends RecursiveTask<Long>{

    /**
     * 创建serialVersionUID
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private long start;
    private long end;
    private static final long THURSHOLD = 10000L;  //临界值

    CaculatorForkAndJoin(long start,long end){
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    //重写方法
    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;

        if(length <= THURSHOLD){
            long sum = new Long(0);

            for(long i = start;i<=end;i++){
                sum+=i;
            }

            return sum;
        }else{
            //中间值
            long mid = (start + end ) / 2;

            CaculatorForkAndJoin left = new CaculatorForkAndJoin(start, mid);
            left.fork();//进行拆分,同时压入现线程队列

            CaculatorForkAndJoin right = new CaculatorForkAndJoin(mid+1, end);
            right.fork();//进行拆分,同时压入现线程队列

            return left.join()+right.join();
        }
    }    
}

测试输出:

public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        //创建 线程池
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        //创建任务
        CaculatorForkAndJoin task = new CaculatorForkAndJoin(0L,100000000L);

        //添加任务到线程池,获得返回值
        long sum = pool.invoke(task);

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(sum+"spend:"+(end - start));
    }
5000000050000000spend:1498
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