ThreadPoolTaskExecutor是一個spring的線程池技術,它是使用jdk中的java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor進行實現。java
ThreadPoolTaskExecutor的參數:spring
int corePoolSize:線程池維護線程的最小數量.
int maximumPoolSize:線程池維護線程的最大數量.
long keepAliveTime:空閒線程的存活時間.
TimeUnit unit: 時間單位,現有納秒,微秒,毫秒,秒枚舉值.
BlockingQueue<Runnable> workQueue:持有等待執行的任務隊列.
RejectedExecutionHandler handler: 用來拒絕一個任務的執行,有兩種狀況會發生這種狀況。
一是在execute方法中若addIfUnderMaximumPoolSize(command)爲false,即線程池已經飽和;
二是在execute方法中, 發現runState!=RUNNING || poolSize == 0,即已經shutdown,就調用ensureQueuedTaskHandled(Runnable command),在該方法中有可能調用reject。異步
ThredPoolTaskExcutor的處理流程:spa
當池子大小小於corePoolSize,就新建線程,並處理請求線程
當池子大小等於corePoolSize,把請求放入workQueue中,池子裏的空閒線程就去workQueue中取任務並處理code
當workQueue放不下任務時,就新建線程入池,並處理請求,若是池子大小撐到了maximumPoolSize,就用RejectedExecutionHandler來作拒絕處理blog
當池子的線程數大於corePoolSize時,多餘的線程會等待keepAliveTime長時間,若是無請求可處理就自行銷燬隊列
其會優先建立 CorePoolSiz 線程, 當繼續增長線程時,先放入Queue中,當 CorePoolSiz 和 Queue 都滿的時候,就增長建立新線程,當線程達到MaxPoolSize的時候,就會拋出錯 誤 org.springframework.core.task.TaskRejectedExceptionci
另外MaxPoolSize的設定若是比系統支持的線程數還要大時,會拋出java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 異常。it
在spring中使用ThreadPoolTaskExecutor的配置:
<!-- 異步線程池 --> <bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor"> <!-- 核心線程數 --> <property name="corePoolSize" value="3" /> <!-- 最大線程數 --> <property name="maxPoolSize" value="10" /> <!-- 隊列最大長度 >=mainExecutor.maxSize --> <property name="queueCapacity" value="25" /> <!-- 線程池維護線程所容許的空閒時間 --> <property name="keepAliveSeconds" value="300" /> <!-- 線程池對拒絕任務(無線程可用)的處理策略 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy策略 ,調用者的線程會執行該任務,若是執行器已關閉,則丟棄. --> <property name="rejectedExecutionHandler"> <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" /> </property> </bean>
Reject策略預約義有四種: (1)ThreadPoolExecutor.AbortPolicy策略,是默認的策略,處理程序遭到拒絕將拋出運行時 RejectedExecutionException。 (2)ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy策略 ,調用者的線程會執行該任務,若是執行器已關閉,則丟棄. (3)ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy策略,不能執行的任務將被丟棄. (4)ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy策略,若是執行程序還沒有關閉,則位於工做隊列頭部的任務將被刪除,而後重試執行程序(若是再次失敗,則重複此過程).