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面试系列-线程池详解

简介:

构造一个线程池为什么需要几个参数?如果避免线程池出现OOM?RunnableCallable的区别是什么?本文将对这些问题一一解答,同时还将给出使用线程池的常见场景和代码片段。

基础知识

Executors创建线程池

Java中创建线程池很简单,只需要调用Executors中相应的便捷方法即可,比如Executors.newFixedThreadPool(int nThreads),但是便捷不仅隐藏了复杂性,也为我们埋下了潜在的隐患(OOM,线程耗尽)。

Executors创建线程池便捷方法列表:

方法名 功能
newFixedThreadPool(int nThreads) 创建固定大小的线程池
newSingleThreadExecutor() 创建只有一个线程的线程池
newCachedThreadPool() 创建一个不限线程数上限的线程池,任何提交的任务都将立即执行

小程序使用这些快捷方法没什么问题,对于服务端需要长期运行的程序,创建线程池应该直接使用ThreadPoolExecutor的构造方法。没错,上述Executors方法创建的线程池就是ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor构造方法

Executors中创建线程池的快捷方法,实际上是调用了ThreadPoolExecutor的构造方法(定时任务使用的是ScheduledThreadPoolExecutor),该类构造方法参数列表如下:


// Java线程池的完整构造函数
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize, // 线程池长期维持的线程数,即使线程处于Idle状态,也不会回收。
int maximumPoolSize, // 线程数的上限
long keepAliveTime, TimeUnit unit, // 超过corePoolSize的线程的idle时长,
// 超过这个时间,多余的线程会被回收。
BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 任务的排队队列
ThreadFactory threadFactory, // 新线程的产生方式
RejectedExecutionHandler handler) // 拒绝策略
}

竟然有7个参数,很无奈,构造一个线程池确实需要这么多参数。这些参数中,比较容易引起问题的有corePoolSize, maximumPoolSize, workQueue以及handler

  • corePoolSizemaximumPoolSize设置不当会影响效率,甚至耗尽线程;

  • workQueue设置不当容易导致OOM;

  • handler设置不当会导致提交任务时抛出异常。

正确的参数设置方式会在下文给出。

线程池的工作顺序

If fewer than corePoolSize threads are running, the Executor always prefers adding a new thread rather than queuing.
If corePoolSize or more threads are running, the Executor always prefers queuing a request rather than adding a new thread.
If a request cannot be queued, a new thread is created unless this would exceed maximumPoolSize, in which case, the task will be rejected.

corePoolSize -> 任务队列 -> maximumPoolSize -> 拒绝策略

Runnable和Callable

可以向线程池提交的任务有两种:RunnableCallable,二者的区别如下:

  1. 方法签名不同,void Runnable.run(), V Callable.call() throws Exception

  2. 是否允许有返回值,Callable允许有返回值

  3. 是否允许抛出异常,Callable允许抛出异常。

Callable是JDK1.5时加入的接口,作为Runnable的一种补充,允许有返回值,允许抛出异常。

三种提交任务的方式:

提交方式 是否关心返回结果
Future<T> submit(Callable<T> task)
void execute(Runnable command)
Future<?> submit(Runnable task) 否,虽然返回Future,但是其get()方法总是返回null

如何正确使用线程池

避免使用无界队列

不要使用Executors.newXXXThreadPool()快捷方法创建线程池,因为这种方式会使用无界的任务队列,为避免OOM,我们应该使用ThreadPoolExecutor的构造方法手动指定队列的最大长度:


ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 2,
0, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(512), // 使用有界队列,避免OOM
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());

明确拒绝任务时的行为

任务队列总有占满的时候,这是再submit()提交新的任务会怎么样呢?RejectedExecutionHandler接口为我们提供了控制方式,接口定义如下:


public interface RejectedExecutionHandler {
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}

线程池给我们提供了几种常见的拒绝策略:

6b9ee261995c05841cb5a36bb308ada62a71ef23

拒绝策略 拒绝行为
AbortPolicy 抛出RejectedExecutionException
DiscardPolicy 什么也不做,直接忽略
DiscardOldestPolicy 丢弃执行队列中最老的任务,尝试为当前提交的任务腾出位置
CallerRunsPolicy 直接由提交任务者执行这个任务

线程池默认的拒绝行为是AbortPolicy,也就是抛出RejectedExecutionHandler异常,该异常是非受检异常,很容易忘记捕获。如果不关心任务被拒绝的事件,可以将拒绝策略设置成DiscardPolicy,这样多余的任务会悄悄的被忽略。


ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 2,
0, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(512),
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());// 指定拒绝策略

获取处理结果和异常

线程池的处理结果、以及处理过程中的异常都被包装到Future中,并在调用Future.get()方法时获取,执行过程中的异常会被包装成ExecutionExceptionsubmit()方法本身不会传递结果和任务执行过程中的异常。获取执行结果的代码可以这样写:


ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
Future<Object> future = executorService.submit(new Callable<Object>() {
@Override
public Object call() throws Exception {
throw new RuntimeException("exception in call~");// 该异常会在调用Future.get()时传递给调用者
}
});

try {
Object result = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// interrupt
} catch (ExecutionException e) {
// exception in Callable.call()
e.printStackTrace();
}

上述代码输出类似如下:

a2a783b83281c3e00c4612f5105de735b383d342

线程池的常用场景

正确构造线程池


int poolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(512);
RejectedExecutionHandler policy = new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();
executorService = new ThreadPoolExecutor(poolSize, poolSize, 0, TimeUnit.SECONDS,
queue,
policy);

获取单个结果

submit()向线程池提交任务后会返回一个Future,调用V Future.get()方法能够阻塞等待执行结果,V get(long timeout, TimeUnit unit)方法可以指定等待的超时时间。

获取多个结果

如果向线程池提交了多个任务,要获取这些任务的执行结果,可以依次调用Future.get()获得。但对于这种场景,我们更应该使用ExecutorCompletionService,该类的take()方法总是阻塞等待某一个任务完成,然后返回该任务的Future对象。向CompletionService批量提交任务后,只需调用相同次数的CompletionService.take()方法,就能获取所有任务的执行结果,获取顺序是任意的,取决于任务的完成顺序:


void solve(Executor executor, Collection<Callable<Result>> solvers)
throws InterruptedException, ExecutionException {

CompletionService<Result> ecs = new ExecutorCompletionService<Result>(executor);// 构造器

for (Callable<Result> s : solvers)// 提交所有任务
ecs.submit(s);

int n = solvers.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {// 获取每一个完成的任务
Result r = ecs.take().get();
if (r != null)
use(r);
}
}

单个任务的超时时间

V Future.get(long timeout, TimeUnit unit)方法可以指定等待的超时时间,超时未完成会抛出TimeoutException

多个任务的超时时间

等待多个任务完成,并设置最大等待时间,可以通过CountDownLatch完成:


public void testLatch(ExecutorService executorService, List<Runnable> tasks)
throws InterruptedException{

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(tasks.size());
for(Runnable r : tasks){
executorService.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try{
r.run();
}finally {
latch.countDown();// countDown
}
}
});
}
latch.await(10, TimeUnit.SECONDS); // 指定超时时间
}

线程池和装修公司

以运营一家装修公司做个比喻。公司在办公地点等待客户来提交装修请求;公司有固定数量的正式工以维持运转;旺季业务较多时,新来的客户请求会被排期,比如接单后告诉用户一个月后才能开始装修;当排期太多时,为避免用户等太久,公司会通过某些渠道(比如人才市场、熟人介绍等)雇佣一些临时工(注意,招聘临时工是在排期排满之后);如果临时工也忙不过来,公司将决定不再接收新的客户,直接拒单。

线程池就是程序中的“装修公司”,代劳各种脏活累活。上面的过程对应到线程池上:


// Java线程池的完整构造函数public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize, // 正式工数量
int maximumPoolSize, // 工人数量上限,包括正式工和临时工 long keepAliveTime, TimeUnit unit, // 临时工游手好闲的最长时间,超过这个时间将被解雇
BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 排期队列
RejectedExecutionHandler handler) // 拒单方式
ThreadFactory threadFactory, // 招人渠道

总结

Executors为我们提供了构造线程池的便捷方法,对于服务器程序我们应该杜绝使用这些便捷方法,而是直接使用线程池ThreadPoolExecutor的构造方法,避免无界队列可能导致的OOM以及线程个数限制不当导致的线程数耗尽等问题。ExecutorCompletionService提供了等待所有任务执行结束的有效方式,如果要设置等待的超时时间,则可以通过CountDownLatch完成。


原文发布时间为:2018-10-19

本文作者:CarpenterLee

本文来自云栖社区合作伙伴“Java架构师之路”,了解相关信息可以关注“Java架构师之路”。

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