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簡單介紹Java編程中的線程池

 更新時間:2015年09月12日 09:34:17   作者:捏造的信仰  
這篇文章主要介紹了Java編程中的線程池,進程和線程的并發(fā)是Java編程中的重要環(huán)節(jié),需要的朋友可以參考下

從 Java 5 開始,Java 提供了自己的線程池。線程池就是一個線程的容器,每次只執(zhí)行額定數(shù)量的線程。 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 就是這樣的線程池。它很靈活,但使用起來也比較復(fù)雜,本文就對其做一個介紹。

首先是構(gòu)造函數(shù)。以最簡單的構(gòu)造函數(shù)為例:

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

看起來挺復(fù)雜的。這里介紹一下。
corePoolSize 指的是保留的線程池大小。
maximumPoolSize 指的是線程池的最大大小。
keepAliveTime 指的是空閑線程結(jié)束的超時時間。
unit 是一個枚舉,表示 keepAliveTime 的單位。
workQueue 表示存放任務(wù)的隊列。
我們可以從線程池的工作過程中了解這些參數(shù)的意義。線程池的工作過程如下:

1、線程池剛創(chuàng)建時,里面沒有一個線程。任務(wù)隊列是作為參數(shù)傳進來的。不過,就算隊列里面有任務(wù),線程池也不會馬上執(zhí)行它們。
 
2、當調(diào)用 execute() 方法添加一個任務(wù)時,線程池會做如下判斷:
    a. 如果正在運行的線程數(shù)量小于 corePoolSize,那么馬上創(chuàng)建線程運行這個任務(wù);
    b. 如果正在運行的線程數(shù)量大于或等于 corePoolSize,那么將這個任務(wù)放入隊列。
    c. 如果這時候隊列滿了,而且正在運行的線程數(shù)量小于 maximumPoolSize,那么還是要創(chuàng)建線程運行這個任務(wù);
    d. 如果隊列滿了,而且正在運行的線程數(shù)量大于或等于 maximumPoolSize,那么線程池會拋出異常,告訴調(diào)用者“我不能再接受任務(wù)了”。
 
3、當一個線程完成任務(wù)時,它會從隊列中取下一個任務(wù)來執(zhí)行。
 
4、當一個線程無事可做,超過一定的時間(keepAliveTime)時,線程池會判斷,如果當前運行的線程數(shù)大于 corePoolSize,那么這個線程就被停掉。所以線程池的所有任務(wù)完成后,它最終會收縮到 corePoolSize 的大小。
 
這樣的過程說明,并不是先加入任務(wù)就一定會先執(zhí)行。假設(shè)隊列大小為 10,corePoolSize 為 3,maximumPoolSize 為 6,那么當加入 20 個任務(wù)時,執(zhí)行的順序就是這樣的:首先執(zhí)行任務(wù) 1、2、3,然后任務(wù) 4~13 被放入隊列。這時候隊列滿了,任務(wù) 14、15、16 會被馬上執(zhí)行,而任務(wù) 17~20 則會拋出異常。最終順序是:1、2、3、14、15、16、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13。下面是一個線程池使用的例子:

public static void main(String[] args) { 
  BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>(); 
  ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.DAYS, queue); 
  
  for (int i = 0; i < 20; i++) { 
    executor.execute(new Runnable() { 
  
      public void run() { 
        try { 
          Thread.sleep(1000); 
        } catch (InterruptedException e) { 
          e.printStackTrace(); 
        } 
        System.out.println(String.format("thread %d finished", this.hashCode())); 
      } 
    }); 
  } 
  executor.shutdown(); 
} 

對這個例子的說明如下:
 
1、BlockingQueue 只是一個接口,常用的實現(xiàn)類有 LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。用 LinkedBlockingQueue 的好處在于沒有大小限制。這樣的話,因為隊列不會滿,所以 execute() 不會拋出異常,而線程池中運行的線程數(shù)也永遠不會超過 corePoolSize 個,keepAliveTime 參數(shù)也就沒有意義了。
 
2、shutdown() 方法不會阻塞。調(diào)用 shutdown() 方法之后,主線程就馬上結(jié)束了,而線程池會繼續(xù)運行直到所有任務(wù)執(zhí)行完才會停止。如果不調(diào)用 shutdown() 方法,那么線程池會一直保持下去,以便隨時添加新的任務(wù)。
 
到這里對于這個線程池還只是介紹了一小部分。ThreadPoolExecutor 具有很強的可擴展性,不過擴展它的前提是要熟悉它的工作方式。后面的文章將會介紹如何擴展 ThreadPoolExecutor 類。

ava.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 類提供了豐富的可擴展性。你可以通過創(chuàng)建它的子類來自定義它的行為。例如,我希望當每個任務(wù)結(jié)束之后打印一條消息,但我又無法修改任務(wù)對象,那么我可以這樣寫:

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(size, maxSize, 1, TimeUnit.DAYS, queue) {
  @Override
  protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
    System.out.println("Task finished.");
  }
};


除了 afterExecute 方法之外,ThreadPoolExecutor 類還有 beforeExecute() 和 terminated() 方法可以重寫,分別是在任務(wù)執(zhí)行之前和整個線程池停止之后執(zhí)行。


除了可以添加任務(wù)執(zhí)行前后的動作之外, ThreadPoolExecutor 還允許你自定義當添加任務(wù)失敗后的執(zhí)行策略。你可以調(diào)用線程池的 setRejectedExecutionHandler() 方法,用自定義的 RejectedExecutionHandler 對象替換現(xiàn)有的策略。 ThreadPoolExecutor 提供 4 個現(xiàn)有的策略,分別是:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:表示拒絕任務(wù)并拋出異常
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:表示拒絕任務(wù)但不做任何動作
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:表示拒絕任務(wù),并在調(diào)用者的線程中直接執(zhí)行該任務(wù)
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:表示先丟棄任務(wù)隊列中的第一個任務(wù),然后把這個任務(wù)加進隊列。
這里是一個例子:
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(size, maxSize, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());

除此之外,你也可以通過實現(xiàn) RejectedExecutionHandler 接口來編寫自己的策略。下面是一個例子:

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 1, TimeUnit.SECONDS, queue,
    new RejectedExecutionHandler() {
      public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        System.out.println(String.format("Task %d rejected.", r.hashCode()));
      }
    }
);

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    2020-06-06

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