线程池ThreadPoolExecutor使用简介

    xiaoxiao2021-12-15  33

    线程池ThreadPoolExecutor使用简介

    分类: Java

    一、简介  线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,常用构造方法为:  ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,  long keepAliveTime, TimeUnit unit,  BlockingQueue workQueue,  RejectedExecutionHandler handler)  corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量  maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量  keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间  unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位  workQueue: 线程池所使用的缓冲队列  handler: 线程池对拒绝任务的处理策略  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。  当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:  如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。  如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。  如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。  如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。  也就是: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。  当线程池中的线程数量大于 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。  unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性:  NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。  workQueue我常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue  handler有四个选择:  ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()  抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常  ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()  重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法  ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()  抛弃旧的任务  ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()  抛弃当前的任务  二、一般用法举例 

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    package demo; import java.io.Serializable; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class TestThreadPool2 {     private static int produceTaskSleepTime = 2;     private static int produceTaskMaxNumber = 10;     public static void main(String[] args)     {         // 构造一个线程池         ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),                 new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());         for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++)         {             try             {                 // 产生一个任务,并将其加入到线程池                 String task = "task@ " + i;                 System.out.println("put " + task);                 threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));                 // 便于观察,等待一段时间                 Thread.sleep(produceTaskSleepTime);             }             catch (Exception e)             {                 e.printStackTrace();             }         }     } } /**  * 线程池执行的任务  */ class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {     private static final long serialVersionUID = 0;     private static int consumeTaskSleepTime = 2000;     // 保存任务所需要的数据     private Object threadPoolTaskData;     ThreadPoolTask(Object tasks)     {         this.threadPoolTaskData = tasks;     }     public void run()     {         // 处理一个任务,这里的处理方式太简单了,仅仅是一个打印语句         System.out.println(Thread.currentThread().getName());         System.out.println("start .." + threadPoolTaskData);         try         {             // //便于观察,等待一段时间             Thread.sleep(consumeTaskSleepTime);         }         catch (Exception e)         {             e.printStackTrace();         }         threadPoolTaskData = null;     }     public Object getTask()     {         return this.threadPoolTaskData;     } } 说明:  1、在这段程序中,一个任务就是一个Runnable类型的对象,也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。  2、一般来说任务除了处理方式外,还需要处理的数据,处理的数据通过构造方法传给任务。  3、在这段程序中,main()方法相当于一个残忍的领导,他派发出许多任务,丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。  这个小组里面队员至少有两个,如果他们两个忙不过来,任务就被放到任务列表里面。  如果积压的任务过多,多到任务列表都装不下(超过3个)的时候,就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑,不能雇佣太多的队员,至多只能雇佣 4个。  如果四个队员都在忙时,再有新的任务,这个小组就处理不了了,任务就会被通过一种策略来处理,我们的处理方式是不停的派发,直到接受这个任务为止(更残忍!呵呵)。  因为队员工作是需要成本的,如果工作很闲,闲到 3SECONDS都没有新的任务了,那么有的队员就会被解雇了,但是,为了小组的正常运转,即使工作再闲,小组的队员也不能少于两个。  4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制,改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。  5、通过调整4中所指的数据,再加上调整任务丢弃策略,换上其他三种策略,就可以看出不同策略下的不同处理方式。  6、对于其他的使用方法,参看jdk的帮助,很容易理解和使用。  另一个例子: 

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    package demo; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ThreadPoolExecutorTest {     private static int queueDeep = 4;     public void createThreadPool()     {         /*           * 创建线程池,最小线程数为2,最大线程数为4,线程池维护线程的空闲时间为3秒,           * 使用队列深度为4的有界队列,如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,           * 然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程),里面已经根据队列深度对任务加载进行了控制。           */          ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),                 new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());         // 向线程池中添加 10 个任务         for (int i = 0; i < 10; i++)         {             try             {                 Thread.sleep(1);             }             catch (InterruptedException e)             {                 e.printStackTrace();             }             while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep)             {                 System.out.println("队列已满,等3秒再添加任务");                 try                 {                     Thread.sleep(3000);                 }                 catch (InterruptedException e)                 {                     e.printStackTrace();                 }             }             TaskThreadPool ttp = new TaskThreadPool(i);             System.out.println("put i:" + i);             tpe.execute(ttp);         }         tpe.shutdown();     }     private synchronized int getQueueSize(Queue queue)     {         return queue.size();     }     public static void main(String[] args)     {         ThreadPoolExecutorTest test = new ThreadPoolExecutorTest();         test.createThreadPool();     }     class TaskThreadPool implements Runnable     {         private int index;         public TaskThreadPool(int index)         {             this.index = index;         }         public void run()         {             System.out.println(Thread.currentThread() + " index:" + index);             try             {                 Thread.sleep(3000);             }             catch (InterruptedException e)             {                 e.printStackTrace();             }         }     } }
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