ThreadPool线程池的关注点

简介: public class TestThreadPool { //线程池维护线程的最少数量 private static final int COREPOOLSIZE = 2; //线程池维护线程的最大数量 private static...
 
public class TestThreadPool {  
    //线程池维护线程的最少数量  
    private static final int COREPOOLSIZE = 2;  
    //线程池维护线程的最大数量  
    private static final int MAXINUMPOOLSIZE = 5;  
    //线程池维护线程所允许的空闲时间  
    private static final long KEEPALIVETIME = 4;  
    //线程池维护线程所允许的空闲时间的单位  
    private static final TimeUnit UNIT = TimeUnit.SECONDS;  
    //线程池所使用的缓冲队列,这里队列大小为3  
    private static final BlockingQueue<Runnable> WORKQUEUE = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3);  
    //线程池对拒绝任务的处理策略:
  //AbortPolicy为抛出异常;
  //CallerRunsPolicy为重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法;
  //DiscardOldestPolicy为抛弃旧的任务,
  //DiscardPolicy为抛弃当前的任务
private static final AbortPolicy HANDLER = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(); public static void main(String[] args) { // TODO 初始化线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(COREPOOLSIZE, MAXINUMPOOLSIZE, KEEPALIVETIME, UNIT, WORKQUEUE, HANDLER); for (int i = 1; i < 11; i++) { String task = "task@"+i; System.out.println("put->"+task); //一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法 //处理任务的优先级为:核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务 //设此时线程池中的数量为currentPoolSize,若currentPoolSize>corePoolSize,则创建新的线程执行被添加的任务, //当corePoolSize+workQueue>currentPoolSize>=corePoolSize,新增任务被放入缓冲队列, //当maximumPoolSize>currentPoolSize>=corePoolSize+workQueue,建新线程来处理被添加的任务, //当currentPoolSize>=maximumPoolSize,通过 handler所指定的策略来处理新添加的任务 //本例中可以同时可以被处理的任务最多为maximumPoolSize+WORKQUEUE=8个,其中最多5个在线程中正在处理,3个在缓冲队列中等待被处理 //当currentPoolSize>corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数 threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task)); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } threadPool.shutdown();//关闭主线程,但线程池会继续运行,直到所有任务执行完才会停止。若不调用该方法线程池会一直保持下去,以便随时添加新的任务 } } public class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{ private Object threadPoolTaskData; private static int produceTaskSleepTime = 10000; public ThreadPoolTask(Object threadPoolTaskData) { super(); this.threadPoolTaskData = threadPoolTaskData; } public void run() { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("start..."+threadPoolTaskData); try { //模拟线程正在执行任务 Thread.sleep(produceTaskSleepTime); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println("stop..."+threadPoolTaskData); threadPoolTaskData = null; } public Object getTask(){ return this.threadPoolTaskData; } //--------------- put->task@1 start...task@1 put->task@2 start...task@2 put->task@3 put->task@4 put->task@5 put->task@6 start...task@6 put->task@7 start...task@7 put->task@8 start...task@8 put->task@9 Exception in thread "main" java.util.concurrent.RejectedExecutionException at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(Unknown Source) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(Unknown Source) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(Unknown Source) at cn.gaialine.threadpool.TestThreadPool.main(TestThreadPool.java:42) stop...task@1 start...task@3 stop...task@2 start...task@4 stop...task@6 start...task@5 stop...task@7 stop...task@8 stop...task@3 stop...task@4 stop...task@5

 

从中可以看出task1和task2依次最先执行,这时候currentPoolSize=2达到了corePoolSize,task3、task4、task5被送入缓冲队列,达到了workQueue最大值3,task6、task7、task8开启新的线程开始执行,此时currentPoolSize=5达到了maximumPoolSize,task9、task10根据AbortPolicy策略抛出异常,不再执行task9和task10。10秒钟后task1、task2….依次执行完毕释放线程,开始执行队列里的task3、task4、task5,最后task3、4、5执行完毕,所有任务完成。

 

JDK根据ThreadPoolExecutor配置好的线程池 

// 固定工作线程数量的线程池  

ExecutorService executorService1 = Executors.newFixedThreadPool(3);  

// 一个可缓存的线程池  

ExecutorService executorService2 = Executors.newCachedThreadPool();  

// 单线程化的Executor  

ExecutorService executorService3 = Executors.newSingleThreadExecutor();  

// 支持定时的以及周期性的任务执行  

ExecutorService executorService4 = Executors.newScheduledThreadPool(3);

 

目录
相关文章
|
4天前
|
搜索推荐 编译器 Linux
一个可用于企业开发及通用跨平台的Makefile文件
一款适用于企业级开发的通用跨平台Makefile,支持C/C++混合编译、多目标输出(可执行文件、静态/动态库)、Release/Debug版本管理。配置简洁,仅需修改带`MF_CONFIGURE_`前缀的变量,支持脚本化配置与子Makefile管理,具备完善日志、错误提示和跨平台兼容性,附详细文档与示例,便于学习与集成。
280 116
|
19天前
|
域名解析 人工智能
【实操攻略】手把手教学,免费领取.CN域名
即日起至2025年12月31日,购买万小智AI建站或云·企业官网,每单可免费领1个.CN域名首年!跟我了解领取攻略吧~
|
6天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
Meta发布并开源SAM 3,首个支持文本或视觉提示的统一图像视频分割模型,可精准分割“红色条纹伞”等开放词汇概念,覆盖400万独特概念,性能达人类水平75%–80%,推动视觉分割新突破。
397 38
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
|
13天前
|
安全 Java Android开发
深度解析 Android 崩溃捕获原理及从崩溃到归因的闭环实践
崩溃堆栈全是 a.b.c?Native 错误查不到行号?本文详解 Android 崩溃采集全链路原理,教你如何把“天书”变“说明书”。RUM SDK 已支持一键接入。
669 220
|
1天前
|
Windows
dll错误修复 ,可指定下载dll,regsvr32等
dll错误修复 ,可指定下载dll,regsvr32等
131 95
|
11天前
|
人工智能 移动开发 自然语言处理
2025最新HTML静态网页制作工具推荐:10款免费在线生成器小白也能5分钟上手
晓猛团队精选2025年10款真正免费、无需编程的在线HTML建站工具,涵盖AI生成、拖拽编辑、设计稿转代码等多种类型,均支持浏览器直接使用、快速出图与文件导出,特别适合零基础用户快速搭建个人网站、落地页或企业官网。
1654 158
|
存储 人工智能 监控
从代码生成到自主决策:打造一个Coding驱动的“自我编程”Agent
本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统,通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎,结合Py4j实现Java与Python交互,支持多工具调用、记忆分层与上下文工程,具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块,目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。
909 61