前言
最近被问到了线程池的相关问题。于是准备开始写一些多线程相关的文章。这篇将介绍一下线程池的基本使用。
Executors
Executors是concurrent包下的一个类,为我们提供了创建线程池的简便方法。
Executors可以创建我们常用的四种线程池:
(1)newCachedThreadPool 创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。不设上限,提交的任务将立即执行。
(2)newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
(3)newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
(4)newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池执行任务。
Executors的坏处
正常来说,我们不应该使用这种方式创建线程池,应该使用ThreadPoolExecutor来创建线程池。Executors创建的线程池也是调用的ThreadPoolExcutor的构造函数。通过原来可以看出。
我们也看到了这里面的LinkedBlockingQueue并没有指定队列的大小是一个无界队列,这样可能会造成oom。所以我们要使用ThreadPoolExecutor这种方式。
ThreadPoolExecutor
通过源码看到ThreadPoolExecutor比较全的构造函数如下:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
分别解释一下参数的意义
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。
maximumPoolSize:线程数的上限
keepAliveTime:空闲的时间,超过这个空闲时间,线程将被回收
unit:空闲时间的时间单位
workQueue:任务的排队队列,当线程都运行的时候,有空的线程将从队列汇总进行拿取
threadFactroy:当核心线程小于满线程的时候,又需要多加线程,则需要从工厂中获取线程
handler:拒绝策略,当线程过多的时候的策略
线程池针对于任务的执行顺序
首先任务过来之后,看看corePoolSize是否有空闲的,有的话就执行。没有的话,放入任务队列里面。然后任务队列会通知线程工厂,赶紧造几个线程,来执行。当任务超过了最大的线程数,就执行拒绝策略,拒绝执行。
submit方法
线程池建立完毕之后,我们就需要往线程池提交任务。通过线程池的submit方法即可。
submit方法接收两种Runable和Callable。
区别如下:
Runable是实现该接口的run方法,callable是实现接口的call方法。
callable允许使用返回值。
callable允许抛出异常。
提交任务的方式
Future submit(Callable task):这种方式可以拿到返回的结果。
void execute(Runnable command):这种方式拿不到。
Future<?> submit(Runnable task):这种方式可以get,但是永远是null。
blockqueue的限制
我们在创建线程池的时候,如果使用Executors。创建的是无界队列,容易造成oom。所以我们要自己执行queue的大小。
BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue<>(512)
拒绝策略
当任务队列的queue满了的时候,在提交任务,就要触发拒绝策略。队列中默认的拒绝策略是 AbortPolicy。是直接抛出异常的一种策略。
如果是想实现自定义的策略,可以实现RejectedExecutionHandler 接口。
线程池提供了如下的几种策略供选择。
AbortPolicy:默认策略,抛出RejectedExecutionException
DiscardPolicy:忽略当前提交的任务
DiscardOldestPolicy:丢弃任务队列中最老的任务,给新任务腾出地方
CallerRunsPolicy:由提交任务者执行这个任务
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 2,
0, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(512),
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
捕捉异常
如之前所说Callable接口的实现,可以获取到结果和异常。通过返回的Future的get方法即可拿到。
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
Future<Object> future = executorService.submit(new Callable<Object>() {
@Override
public Object call() throws Exception {
throw new RuntimeException("exception");// 该异常会在调用Future.get()时传递给调用者
}
});
try {
Object result = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
正确构造线程池的方式
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
通过submit提交一个任务后,可以获取到一个future,调用get方法会阻塞并等待执行结果。get(long timeout, TimeUnit unit)可以指定等待的超时时间。
获取多个结果
可以使用循环依次调用,也可以使用ExecutorCompletionService。该类的take方式,会阻塞等待某一任务完成。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);
}
}
这个类是对线程池的一个包装,包装完后,听过他进行submit和take。
单个任务超时
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。
多个任务超时
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
}
await是总的时间,即使100个任务,需要跑20分钟。我10s超时了 也停止了。