小夥子,你懂線程池的建立嗎?

爲何阿里巴巴要禁用Executors建立線程池?看阿里巴巴開發手冊併發編程這塊有一條:線程池不容許使用Executors去建立,而是經過ThreadPoolExecutor的方式,經過源碼分析禁用的緣由

1、線程池的定義

管理一組工做線程。經過線程池複用線程有如下幾點優勢:java

  • 減小資源建立 => 減小內存開銷,建立線程佔用內存
  • 下降系統開銷 => 建立線程須要時間,會延遲處理的請求
  • 提升穩定穩定性 => 避免無限建立線程引發的OutOfMemoryError【簡稱OOM】

2、 Executors建立線程池的方式

根據返回的對象類型建立線程池能夠分爲三類:編程

  • 建立返回ThreadPoolExecutor對象
  • 建立返回ScheduleThreadPoolExecutor對象
  • 建立返回ForkJoinPool對象

3、ThreadPoolExecutor對象

由於這些建立線程池的靜態方法都是返回ThreadPoolExecutor對象,和咱們手動建立ThreadPoolExecutor對象的區別就是咱們不須要本身傳構造函數的參數。ThreadPoolExecutor的構造函數共有四個,但最終調用的都是同一個:緩存

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

構造函數參數說明:併發

  • corePoolSize => 線程池核心線程數量
  • maximumPoolSize => 線程池最大數量
  • keepAliveTime => 空閒線程存活時間
  • unit => 時間單位
  • workQueue => 線程池所使用的緩衝隊列
  • threadFactory => 線程池建立線程使用的工廠
  • handler => 線程池對拒絕任務的處理策略

4、線程池執行任務邏輯和線程池參數的關係

<img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlgy1ggm9avnt4pj30lp0ak74g.jpg" alt="image-20200205095809050" style="zoom:50%;" />ide

執行邏輯說明:函數

  • 判斷核心線程數是否已滿,核心線程數大小和corePoolSize參數有關,未滿則建立線程執行任務
  • 若核心線程池已滿,判斷隊列是否滿,隊列是否滿和workQueue參數有關,若未滿則加入隊列中
  • 若隊列已滿,判斷線程池是否已滿,線程池是否已滿和maximumPoolSize參數有關,若未滿建立線程執行任務
  • 若線程池已滿,則採用拒絕策略處理沒法執執行的任務,拒絕策略和handler參數有關

5、Executors建立返回ThreadPoolExecutor對象

Executors建立返回ThreadPoolExecutor對象的方法共有三種:工具

  • Executors#newCachedThreadPool => 建立可緩存的線程池
  • Executors#newSingleThreadExecutor => 建立單線程的線程池
  • Executors#newFixedThreadPool => 建立固定長度的線程池
5.1Executors#newCachedThreadPool方法
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}
  • CachedThreadPool是一個根據須要建立新線程的線程池
  • corePoolSize => 0,核心線程池的數量爲0
  • maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE,線程池最大數量爲Integer.MAX_VALUE,能夠認爲能夠無限建立線程
  • keepAliveTime => 60L
  • unit => 秒
  • workQueue => SynchronousQueue

當一個任務提交時,corePoolSize爲0不建立核心線程,SynchronousQueue是一個不存儲元素的隊列,能夠理解爲隊裏永遠是滿的,所以最終會建立非核心線程來執行任務。對於非核心線程空閒60s時將被回收。**由於Integer.MAX_VALUE很是大,能夠認爲是能夠無限建立線程的,在資源有限的狀況下容易引發OOM異常源碼分析

5.2 Executors#newSingleThreadExecutor方法
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

SingleThreadExecutor是單線程線程池,只有一個核心線程post

  • corePoolSize => 1,核心線程池的數量爲1
  • maximumPoolSize => 1,線程池最大數量爲1,即最多隻能夠建立一個線程,惟一的線程就是核心線程
  • keepAliveTime => 0L
  • unit => 毫秒
  • workQueue => LinkedBlockingQueue

當一個任務提交時,首先會建立一個核心線程來執行任務,若是超過核心線程的數量,將會放入隊列中,由於LinkedBlockingQueue是長度爲Integer.MAX_VALUE的隊列,能夠認爲是無界隊列,所以往隊列中能夠插入無限多的任務,在資源有限的時候容易引發OOM異常,同時由於無界隊列,maximumPoolSizekeepAliveTime參數將無效,壓根就不會建立非核心線程性能

5.3 Executors#newFixedThreadPool方法
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

FixedThreadPool是固定核心線程的線程池,固定核心線程數由用戶傳入

  • corePoolSize => nThreads,核心線程池的數量爲1
  • maximumPoolSize => nThreads,線程池最大數量爲nThreads,即最多隻能夠建立nThreads個線程
  • keepAliveTime => 0L
  • unit => 毫秒
  • workQueue> LinkedBlockingQueue 它和SingleThreadExecutor相似,惟一的區別就是核心線程數不一樣,而且因爲**使用的是LinkedBlockingQueue,在資源有限的時候容易引發OOM異常

6、三種方式總結

  • FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 容許的請求隊列長度爲Integer.MAX_VALUE,可能會堆積大量的請求,從而引發OOM異常
  • CachedThreadPool => 容許建立的線程數爲Integer.MAX_VALUE,可能會建立大量的線程,從而引發OOM異常

7、OOM異常測試

public class TaskTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
        int i = 0;
        while (true) {
            es.submit(new Task(i++));
        }
    }
}

使用Executors建立的CachedThreadPool,往線程池中無限添加線程 在啓動測試類以前先將JVM內存調整小一點,否則很容易將電腦跑出問題,在idea裏:Run -> Edit Configurations

<img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlgy1ggm9iwblb8j30tw0i60tn.jpg" alt="image-20200205095809050" style="zoom:50%;" />

建立到3w多個線程的時候開始報OOM錯誤
另外兩個線程池就不作測試了,測試方法一致,只是建立的線程池不同

<img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlgy1ggm9ugaj8ij315c0juaaq.jpg" alt="image-20200205095809050" style="zoom:30%" />

8、如何定義線程池參數

  • CPU密集型 => 線程池的大小推薦爲CPU數量 + 1,CPU數量能夠根據Runtime.availableProcessors方法獲取
  • IO密集型 => CPU數量 CPU利用率 (1 + 線程等待時間/線程CPU時間)
  • 混合型 => 將任務分爲CPU密集型和IO密集型,而後分別使用不一樣的線程池去處理,從而使每一個線程池能夠根據各自的工做負載來調整
  • 阻塞隊列 => 推薦使用有界隊列,有界隊列有助於避免資源耗盡的狀況發生
  • 拒絕策略 => 默認採用的是AbortPolicy拒絕策略,直接在程序中拋出 RejectedExecutionException 異常【由於是運行時異常,不強制catch】,這種處理方式不夠優雅。處理拒絕策略有如下幾種比較推薦:

    • 在程序中捕獲RejectedExecutionException異常,在捕獲異常中對任務進行處理。針對默認拒絕策略
    • 使用CallerRunsPolicy拒絕策略,該策略會將任務交給調用execute的線程執行【通常爲主線程】,此時主線程將在一段時間內不能提交任何任務,從而使工做線程處理正在執行的任務。此時提交的線程將被保存在TCP隊列中,TCP隊列滿將會影響客戶端,這是一種平緩的性能下降
    • 自定義拒絕策略,只須要實現RejectedExecutionHandler接口便可
    • 若是任務不是特別重要,使用DiscardPolicyDiscardOldestPolicy拒絕策略將任務丟棄也是能夠的

若是使用Executors的靜態方法建立ThreadPoolExecutor對象,能夠經過使用Semaphore對任務的執行進行限流也能夠避免出現OOM異常

9、如何正確的建立線程池

9.1 ScheduledExecutorService
ScheduledExecutorService executorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1,
    new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("example-schedule-pool-%d").daemon(true).build()
);

executorService.execute(() -> System.out.println("run"));
9.2 new ThreadFactoryBuilder()
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();

ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
        5, 200, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(1024), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);
executor.submit(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "run"));
executor.shutdown();
9.3 ThreadPoolTaskExecutor xml方式

https://juejin.im/post/5dc41c...

https://my.oschina.net/u/4440...

本文由博客羣發一文多發等運營工具平臺 OpenWrite 發佈
相關文章
相關標籤/搜索