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深入理解Java多线程——线程池

2020-03-09 16:01:21来源：博客园阅读 ()

深入理解Java多线程——线程池

线程池，除了池的功能外，还提供了更全面的线程管理、任务提交等方法。

定义
不同线程池的创建
Executor的组成
线程池生命周期
execute()方法
线程池大小的设置
线程池的使用
参考

定义

线程池，除了池的功能外，还提供了更全面的线程管理、任务提交等方法。

不同线程池的创建

JUC的Executors目前提供了5种不同的线程池创建配置

newFixedThreadPooll(int nThreads)创建一个指定工作线程数量的线程池。其背后使用的是无界的工作队列，每当提交一个任务就创建一个工作线程，如果工作线程数量达到活动队列数目，则将提交的任务存入到队列中等待。
newCachedThreadPooll()创建一个可缓存的线程池，种用来处理大量短时间工作任务的线程池。这种类型的线程池特点是：

它会试图缓存线程并重用，当无缓存线程可用时，就会创建新的工作线程。工作线程的创建数量有限制为Interger. MAX_VALUE。
如果工作线程空闲超过1分钟，将自动终止并移出缓存。长时间闲置时，这种线程池，不会消耗什么资源。
其内部使用SynchronousQueue作为工作队列

newSingleThreadExecutor()创建一个单线程化的Executor，即只创建唯一的工作者线程来执行任务，如果这个线程异常结束，会有另一个取代它，保证顺序执行(我觉得这点是它的特色)。单工作线程最大的特点是可保证顺序地执行各个任务，并且在任意给定的时间只有一个线程在工作。
newSingleThreadScheduledExecutor()和newScheduledThreadPool(int corePoolSize)，创建的是个ScheduledExecutorService，可以进行定时或周期性的工作调度，区别在于单一工作线程还是多个工作线程。
newWorkStealingPool(int parallelism)，Java 8才加入这个创建方法，其内部会构建ForkJoinPool，利用Work-Stealing算法，并行地处理任务，不保证处理顺序。

Executor的组成

Executor是一个基础的接口，其初衷是将任务提交和任务执行细节解耦，使开发者不被太多线程创建、调度等不相关细节所打扰。

void execute(Runnable command);

ExecutorService则更加完善，不仅提供service的管理功能，比如shutdown等方法，也提供了更加全面的提交任务机制，如返回Future而不是void的submit方法。

<T> Future<T> submit(Callable<T> task);

工作队列负责存储用户提交的各个任务，这个工作队列，可以是容量为0的SynchronousQueue（newCachedThreadPool），也可以是像固定大小线程池（newFixedThreadPool），使用LinkedBlockingQueue。

  private fnal BlockingQueue<Runnable> workQueue;

内部的“线程池”，指保持工作线程的集合，线程池需要在运行过程中管理线程创建、销毁。线程池的工作线程被抽象为静态内部类Worker，基于AQS实现。

private fnal HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

corePoolSize，所谓的核心线程数，可以大致理解为长期驻留的线程数目（除非设置了allowCoreThreadTimeOut）。对于不同的线程池，这个值可能会有很大区别，比
如newFixedThreadPool会将其设置为nThreads，而对于newCachedThreadPool则是为0。
maximumPoolSize，顾名思义，就是线程不够时能够创建的最大线程数。同样进行对比，对于 newFixedThreadPool，当然就是nThreads，因为其要求是固定大小，而newCachedThreadPool则是Integer.MAX_VALUE 。
keepAliveTime和TimeUnit，这两个参数指定了额外的线程能够闲置多久，显然有些线程池不需要它。

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

ctl变量是一个非常有意思的设计，它被赋予了双重角色，通过高低位的不同，既表示线程池状态，又表示工作线程数目，这是一个典型的高效优化。

private fnal AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 真正决定了工作线程数的理论上限
private static fnal int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
private static fnal int COUNT_MASK = (1 << COUNT_BITS) - 1;
// 线程池状态，存储在数字的高位
private static fnal int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;
…
// Packing and unpacking ctl
private static int runStateOf(int c) { return c & ~COUNT_MASK; }
private static int workerCountOf(int c) { return c & COUNT_MASK; }
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

线程池生命周期

execute()方法

public void execute(Runnable command) {
…
int c = ctl.get();
// 检查工作线程数目，低于corePoolSize则添加Worker
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
    if (addWorker(command, true))
 return;
    c = ctl.get();
}
// isRunning就是检查线程池是否被shutdown
// 工作队列可能是有界的，ofer是比较友好的入队方式
if (isRunning(c) && workQueue.ofer(command)) {
    int recheck = ctl.get();
// 再次进行防御性检查
    if (! isRunning(recheck) && remove(command))
 reject(command);
    else if (workerCountOf(recheck) == 0)
        addWorker(null, false);
}
// 尝试添加一个worker，如果失败以为着已经饱和或者被shutdown了
else if (!addWorker(command, false))
 reject(command);
}

线程池大小的设置

如果我们的任务主要是进行计算，通常建议按照CPU核的数目N或者N+1。

如果是需要较多等待的任务，例如I/O操作比较多，可以参考Brain Goetz推荐的计算方法：线程数 = CPU核数 × （1 + 平均等待时间/平均工作时间）

线程池的使用

要注意：

避免任务堆积。工作队列是无界的，如果工作线程数目太少，导致处理跟不上入队的速度，这就很有可能占用大量系统内存，甚至是出现OOM。
避免过度扩展线程。通常在处理大量短时任务时，使用可缓存的线程池，但很难明确设置线程数目。
避免线程泄漏。往往是因为任务逻辑有问题，导致工作线程迟迟不能被释放，当线程数目不断增长时造成溢出。
避免死锁
避免在使用线程池时操作ThreadLocal。因为ThreadLocalMap中废弃项目的回收依赖于显式地触发，否则就要等待线程结束，内存自动回收弱引用，进而回收相应ThreadLocalMap，但worker线程往往是不会退出的，这就容易出现OOM。