多线程学习(三)那些队列可用于线程池

简介: 多线程学习(三)那些队列可用于线程池

Java线程池ThreadPoolExecutor的构造器:

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }

可以看出线程池使用的队列是阻塞队列BlockingQueue。

具体使用哪种队列与要使用的排队策略有关。一般来说线程池有三种排队策略:直接提交、无界队列、有界队列。

直接提交策略

工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。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。

SynchronousQueue是无界的,也就是说他存数任务的能力是没有限制的,但是由于该Queue本身的特性,在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。

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。

LinkedBlockingQueue是大小不固定的BlockingQueue,若其构造时指定大小,生成的BlockingQueue有大小限制,不指定大小,其大小有Integer.MAX_VALUE来决定。其所含的对象是FIFO顺序排序的。

PriorityBlockingQueue类似于LinkedBlockingQueue,但是其所含对象的排序不是FIFO,而是依据对象的自然顺序或者构造函数的Comparator决定。

有界队列

当使用有限的 maximumPoolSizes时,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。

目录
相关文章
|
11月前
|
安全 算法 Java
Java 多线程:线程安全与同步控制的深度解析
本文介绍了 Java 多线程开发的关键技术,涵盖线程的创建与启动、线程安全问题及其解决方案,包括 synchronized 关键字、原子类和线程间通信机制。通过示例代码讲解了多线程编程中的常见问题与优化方法,帮助开发者提升程序性能与稳定性。
432 0
|
8月前
|
设计模式 缓存 安全
【JUC】(6)带你了解共享模型之 享元和不可变 模型并初步带你了解并发工具 线程池Pool,文章内还有饥饿问题、设计模式之工作线程的解决于实现
JUC专栏第六篇,本文带你了解两个共享模型:享元和不可变 模型,并初步带你了解并发工具 线程池Pool,文章中还有解决饥饿问题、设计模式之工作线程的实现
505 2
|
存储 监控 Java
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池
欢迎来到我的技术博客!我是一名热爱编程的开发者,梦想是编写高端CRUD应用。2025年我正在沉淀中,博客更新速度加快,期待与你一起成长。 线程池是一种复用线程资源的机制,通过预先创建一定数量的线程并管理其生命周期,避免频繁创建/销毁线程带来的性能开销。它解决了线程创建成本高、资源耗尽风险、响应速度慢和任务执行缺乏管理等问题。
722 60
【Java并发】【线程池】带你从0-1入门线程池
|
11月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
12月前
|
Java 数据挖掘 调度
Java 多线程创建零基础入门新手指南:从零开始全面学习多线程创建方法
本文从零基础角度出发,深入浅出地讲解Java多线程的创建方式。内容涵盖继承`Thread`类、实现`Runnable`接口、使用`Callable`和`Future`接口以及线程池的创建与管理等核心知识点。通过代码示例与应用场景分析,帮助读者理解每种方式的特点及适用场景,理论结合实践,轻松掌握Java多线程编程 essentials。
785 5
|
Java
线程池是什么?线程池在实际工作中的应用
总的来说,线程池是一种有效的多线程处理方式,它可以提高系统的性能和稳定性。在实际工作中,我们需要根据任务的特性和系统的硬件能力来合理设置线程池的大小,以达到最佳的效果。
333 18
|
Python
python3多线程中使用线程睡眠
本文详细介绍了Python3多线程编程中使用线程睡眠的基本方法和应用场景。通过 `time.sleep()`函数,可以使线程暂停执行一段指定的时间,从而控制线程的执行节奏。通过实际示例演示了如何在多线程中使用线程睡眠来实现计数器和下载器功能。希望本文能帮助您更好地理解和应用Python多线程编程,提高程序的并发能力和执行效率。
576 20
|
11月前
|
Java API 微服务
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
458 83
|
8月前
|
Java
如何在Java中进行多线程编程
Java多线程编程常用方式包括:继承Thread类、实现Runnable接口、Callable接口(可返回结果)及使用线程池。推荐线程池以提升性能,避免频繁创建线程。结合同步与通信机制,可有效管理并发任务。
302 6
|
机器学习/深度学习 消息中间件 存储
【高薪程序员必看】万字长文拆解Java并发编程!(9-2):并发工具-线程池
🌟 ​大家好,我是摘星!​ 🌟今天为大家带来的是并发编程中的强力并发工具-线程池,废话不多说让我们直接开始。
431 0