Java线程池了解一下

前言

马上就要过年了，还在岗位上坚守“swimming”的小伙伴们顶住。博主给大家带来一篇线程池的基本使用解解闷。

为什么需要使用线程池

1、减少线程创建与切换的开销

• 在没有使用线程池的时候，来了一个任务，就创建一个线程，我们知道系统创建和销毁工作线程的开销很大，而且频繁的创建线程也就意味着需要进行频繁的线程切换，这都是一笔很大的开销。

2、控制线程的数量

• 使用线程池我们可以有效地控制线程的数量，当系统中存在大量并发线程时，会导致系统性能剧烈下降。

线程池做了什么

重复利用有限的线程

• 线程池中会预先创建一些空闲的线程，他们不断的从工作队列中取出任务，然后执行，执行完之后，会继续执行工作队列中的下一个任务，减少了创建和销毁线程的次数，每个线程都可以一直被重用，变了创建和销毁的开销。

线程池的使用

其实常用Java线程池本质上都是由ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool生成的，只是其根据构造函数传入不同的实参来实例化相应线程池而已。

Executors

Executors是一个线程池工厂类，该工厂类包含如下集合静态工厂方法来创建线程池：

• newFixedThreadPool()：创建一个可重用的、具有固定线程数的线程池
• newSingleThreadExecutor()：创建只有一个线程的线程池
• newCachedThreadPool()：创建一个具有缓存功能的线程池
• newWorkStealingPool()：创建持有足够线程的线程池来支持给定的并行级别的线程池
• newScheduledThreadPool()：创建具有指定线程数的线程池，它可以在指定延迟后执行任务线程

ExecutorService接口

对设计模式有了解过的同学都会知道，我们尽量面向接口编程，这样对程序的灵活性是非常友好的。Java线程池也采用了面向接口编程的思想，可以看到ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool所有都是ExecutorService接口的实现类。在ExecutorService接口中定义了一些常用的方法，然后再各种线程池中都可以使用ExecutorService接口中定义的方法，常用的方法有如下几个：

• 向线程池提交线程
  • Future<?> submit()：将一个Runnable对象交给指定的线程池，线程池将在有空闲线程时执行Runnable对象代表的任务，该方法既能接收Runnable对象也能接收Callable对象，这就意味着sumbit()方法可以有返回值。
  • void execute(Runnable command)：只能接收Runnable对象，意味着该方法没有返回值。
• 关闭线程池
  • void shutdown()：阻止新来的任务提交，对已经提交了的任务不会产生任何影响。(等待所有的线程执行完毕才关闭)
  • List<Runnable> shutdownNow()： 阻止新来的任务提交，同时会中断当前正在运行的线程，另外它还将workQueue中的任务给移除，并将这些任务添加到列表中进行返回。（立马关闭）
• 检查线程池的状态
  • boolean isShutdown()：调用shutdown()或shutdownNow()方法后返回为true。
  • boolean isTerminated()：当调用shutdown()方法后，并且所有提交的任务完成后返回为true;当调用shutdownNow()方法后，成功停止后返回为true。

常见线程池使用示例

一、newFixedThreadPool

线程池中的线程数目是固定的，不管你来了多少的任务。

示例代码

public class MyFixThreadPool {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个线程数固定为5的线程池
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);

        System.out.println("初始线程池状态：" + service);

        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            service.execute(() -> {
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
            });
        }
        System.out.println("线程提交完毕之后线程池状态：" + service);

        service.shutdown();//会等待所有的线程执行完毕才关闭，shutdownNow：立马关闭
        System.out.println("是否全部线程已经执行完毕：" + service.isTerminated());//所有的任务执行完了，就会返回true
        System.out.println("是否已经执行shutdown()" + service.isShutdown());
        System.out.println("执行完shutdown()之后线程池的状态：" + service);

        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        System.out.println("5秒钟过后，是否全部线程已经执行完毕：" + service.isTerminated());
        System.out.println("5秒钟过后，是否已经执行shutdown()" + service.isShutdown());
        System.out.println("5秒钟过后，线程池状态：" + service);
    }

}

运行结果：

初始线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
线程提交完毕之后线程池状态：[Running, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 1, completed tasks = 0]
是否全部线程已经执行完毕：false
是否已经执行shutdown()：true
执行完shutdown()之后线程池的状态：[Shutting down, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 1, completed tasks = 0]
pool-1-thread-2
pool-1-thread-1
pool-1-thread-4
pool-1-thread-5
pool-1-thread-3
pool-1-thread-2
5秒钟过后，是否全部线程已经执行完毕：true
5秒钟过后，是否已经执行shutdown()：true
5秒钟过后，线程池状态：[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 6]

程序分析

• 当我们创建好一个FixedThreadPool之后，该线程池就处于Running状态了，但是pool size(线程池线程的数量)、active threads(当前活跃线程) queued tasks(当前排队线程)、completed tasks(已完成的任务数)都是0
• 当我们把6个任务都提交给线程池之后，
  • pool size = 5：因为我们创建的是一个固定线程数为5的线程池（注意：如果这个时候我们只提交了3个任务，那么pool size = 3，说明线程池也是通过懒加载的方式去创建线程）。
  • active threads = 5：虽然我们向线程池提交了6个任务，但是线程池的固定大小为5，所以活跃线程只有5个
  • queued tasks = 1：虽然我们向线程池提交了6个任务，但是线程池的固定大小为5，只能有5个活跃线程同时工作，所以有一个任务在等待
• 我们第一次执行shutdown()的时候，由于任务还没有全部执行完毕，所以isTerminated()返回false，shutdown()返回true，而线程池的状态会由Running变为Shutting down
• 从任务的运行结果我们可以看出，名为pool-1-thread-2执行了两次任务，证明线程池中的线程确实是重复利用的。
• 5秒钟后,isTerminated()返回true，shutdown()返回true，证明所有的任务都执行完了，线程池也关闭了，我们再次检查线程池的状态[Terminated, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 6]，状态已经处于Terminated了，然后已完成的任务显示为6

二、newSingleThreadExecutor

从头到尾整个线程池都只有一个线程在工作。

实例代码

public class SingleThreadPool {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int j = i;
            service.execute(() -> {
                System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    }

}

运行结果

0 pool-1-thread-1 1 pool-1-thread-1 2 pool-1-thread-1 3 pool-1-thread-1 4 pool-1-thread-1

程序分析 可以看到只有pool-1-thread-1一个线程在工作。

三、newCachedThreadPool

来多少任务，就创建多少线程（前提是没有空闲的线程在等待执行任务，否则还是会复用之前旧（缓存）的线程），直接你电脑能支撑的线程数的极限为止。

实例代码

public class CachePool {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        System.out.println("初始线程池状态：" + service);

        for (int i = 0; i < 12; i++) {
            service.execute(() -> {
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
            });
        }
        System.out.println("线程提交完毕之后线程池状态：" + service);

        TimeUnit.SECONDS.sleep(50);
        System.out.println("50秒后线程池状态：" + service);

        TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
        System.out.println("80秒后线程池状态：" + service);
    }

}

运行结果

初始线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
线程提交完毕之后线程池状态：[Running, pool size = 12, active threads = 12, queued tasks = 0, completed tasks = 0]
pool-1-thread-3
pool-1-thread-4
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-5
pool-1-thread-8
pool-1-thread-9
pool-1-thread-12
pool-1-thread-7
pool-1-thread-6
pool-1-thread-11
pool-1-thread-10
50秒后线程池状态：[Running, pool size = 12, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 12]
80秒后线程池状态：[Running, pool size = 0, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 12]

程序分析

• 因为我们每个线程任务至少需要500毫秒的执行时间，所以当我们往线程池中提交12个任务的过程中，基本上没有空闲的线程供我们重复使用，所以线程池会创建12个线程。
• 缓存中的线程默认是60秒没有活跃就会被销毁掉，可以看到在50秒钟的时候回，所有的任务已经完成了，但是线程池线程的数量还是12。
• 80秒过后，可以看到线程池中的线程已经全部被销毁了。

四、newScheduledThreadPool

可以在指定延迟后或周期性地执行线程任务的线程池。

ScheduledThreadPoolExecutor

• newScheduledThreadPool()方法返回的其实是一个ScheduledThreadPoolExecutor对象，ScheduledThreadPoolExecutor定义如下：

public class ScheduledThreadPoolExecutor
        extends ThreadPoolExecutor
        implements ScheduledExecutorService {

• 可以看到，它还是继承了ThreadPoolExecutor并实现了ScheduledExecutorService接口，而ScheduledExecutorService也是继承了ExecutorService接口，所以我们也可以像使用之前的线程池对象一样使用，只不过是该对象会额外多了一些方法用于控制延迟与周期：
  • public <V> ScheduledFuture<V> schedule(Callable<V> callable,long delay, TimeUnit unit)：指定callable任务将在delay延迟后执行
  • public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,long initialDelay,long period,TimeUnit unit)：指定的command任务将在delay延迟后执行，而且已设定频率重复执行。（一开始并不会执行）
  • public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,ong initialDelay,long delay,TimeUnit unit)：创建并执行一个在给定初始延迟后首期启用的定期操作，随后在每一个执行终止和下一次执行开始之间都存在给定的延迟。

示例代码

下面代码每500毫秒打印一次当前线程名称以及一个随机数字。

public class MyScheduledPool {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);
        service.scheduleAtFixedRate(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + new Random().nextInt(1000));
        }, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
}

五、newWorkStealingPool

每个线程维护着自己的队列，执行完自己的任务之后，会去主动执行其他线程队列中的任务。

示例代码

public class MyWorkStealingPool {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool(4);
        System.out.println("cpu核心：" + Runtime.getRuntime().availableProcessors());

        service.execute(new R(1000));
        service.execute(new R(2000));
        service.execute(new R(2000));
        service.execute(new R(2000));
        service.execute(new R(2000));

        //由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出
        System.in.read();
    }

    static class R implements Runnable {

        int time;

        R(int time) {
            this.time = time;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());
        }
    }
}

运行结果

cpu核心：4 1000 ForkJoinPool-1-worker-1 2000 ForkJoinPool-1-worker-0 2000 ForkJoinPool-1-worker-3 2000 ForkJoinPool-1-worker-2 2000 ForkJoinPool-1-worker-1

程序分析 ForkJoinPool-1-worker-1任务的执行时间是1秒，它会最先执行完毕，然后它会去主动执行其他线程队列中的任务。

六、ForkJoinPool

• ForkJoinPool可以将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算，再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool提供了如下几个方法用于创建ForkJoinPool实例对象：

  • ForkJoinPool(int parallelism)：创建一个包含parallelism个并行线程的ForkJoinPool，parallelism的默认值为Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法的返回值
  • ForkJoinPool commonPool()：该方法返回一个通用池，通用池的运行状态不会受shutdown()或shutdownNow()方法的影响。

• 创建了ForkJoinPool示例之后，就可以调用ForkJoinPool的submit(ForkJoinTask task)或invoke(ForkJoinTask task)方法来执行指定任务了。其中ForkJoinTask（实现了Future接口）代表一个可以并行、合并的任务。ForkJoinTask是一个抽象类，他还有两个抽象子类：RecursiveAction和RecursiveTask。其中RecursiveTask代表有返回值的任务，而RecursiveAction代表没有返回值的任务。

示例代码

下面代码演示了使用ForkJoinPool对1000000个随机整数进行求和。

public class MyForkJoinPool {

    static int[] nums = new int[1000000];
    static final int MAX_NUM = 50000;
    static Random random = new Random();

    static {
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            nums[i] = random.nextInt(1000);
        }
        System.out.println(Arrays.stream(nums).sum());
    }

//    static class AddTask extends RecursiveAction {
//
//        int start, end;
//
//        AddTask(int start, int end) {
//            this.start = start;
//            this.end = end;
//        }
//
//        @Override
//        protected void compute() {
//            if (end - start <= MAX_NUM) {
//                long sum = 0L;
//                for (int i = 0; i < end; i++) sum += nums[i];
//                System.out.println("from:" + start + " to:" + end + " = " + sum);
//            } else {
//                int middle = start + (end - start) / 2;
//
//                AddTask subTask1 = new AddTask(start, middle);
//                AddTask subTask2 = new AddTask(middle, end);
//                subTask1.fork();
//                subTask2.fork();
//            }
//        }
//    }

    static class AddTask extends RecursiveTask<Long> {

        int start, end;

        AddTask(int start, int end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Long compute() {
            // 当end与start之间的差大于MAX_NUM，将大任务分解成两个“小任务”
            if (end - start <= MAX_NUM) {
                long sum = 0L;
                for (int i = start; i < end; i++) sum += nums[i];
                return sum;
            } else {
                int middle = start + (end - start) / 2;

                AddTask subTask1 = new AddTask(start, middle);
                AddTask subTask2 = new AddTask(middle, end);
                // 并行执行两个“小任务”
                subTask1.fork();
                subTask2.fork();
                // 把两个“小任务”累加的结果合并起来
                return subTask1.join() + subTask2.join();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        AddTask task = new AddTask(0, nums.length);
        forkJoinPool.execute(task);

        long result = task.join();
        System.out.println(result);

        forkJoinPool.shutdown();
    }
}

额外补充

上面我们说到过：其实常用Java线程池都是由ThreadPoolExecutor或者ForkJoinPool两个类生成的，只是其根据构造函数传入不同的实参来生成相应线程池而已。那我们现在一起来看看Executors中几个创建线程池对象的静态方法相关的源码：

ThreadPoolExecutor构造函数原型

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

参数说明

• corePoolSize：核心运行的poolSize，也就是当超过这个范围的时候，就需要将新的Runnable放入到等待队列workQueue中了。
• maximumPoolSize：线程池维护线程的最大数量，当大于了这个值就会将任务由一个丢弃处理机制来处理（当然也存在永远不丢弃任务的线程池，具体得看策略）。
• keepAliveTime：线程空闲时的存活时间（当线程数大于corePoolSize时该参数才有效）[java doc中的是这样写的 ：when the number of threads is greater than the core, this is the maximum time that excess idle threads will wait for new tasks before terminating.]
• unit：keepAliveTime的单位。
• workQueue：用来保存等待被执行的任务的阻塞队列，且任务必须实现Runable接口。

执行任务的过程

1. poolSize (当前实际需要使用的线程数) < corePoolSize，提交 Runnable 任务，会立马执行。
2. 当提交的任务数超过了 corePoolSize ，会将当前的 Runnable 提交到一个 BlockingQueue 中。
3. 有界队列满了之后，如果 poolSize < maximumPoolSize 时，会尝试new一个Thread进行急救处理，立马执行对应的Runnable任务。
4. 如果第三步也无法处理了，就会走到第四步执行reject操作。

newFixedThreadPool

poolSize 和 maximumPoolSize 相等，使用无界队列存储，无论来多少任务，队列都能塞的下，所以线程池中的线程数总是 poolSize。

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

newSingleThreadExecutor

poolSize 和 maximumPoolSize 都为1，使用无界队列存储，无论来多少任务，队列都能塞的下，所以线程池中的线程数总是 1。

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

newCachedThreadPool

poolSize 为 0，来一个任务直接扔到队列中，使用SynchronousQueue存储（没有容量的队列），所以来来一个任务就得新建一个线程，maximumPoolSize 为 Integer.MAX_VALUE，可以看成是允许创建无限的线程。

    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }

newScheduledThreadPool

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }

newWorkStealingPool

    public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
        return new ForkJoinPool
            (parallelism,
             ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
             null, true);
    }

拉票环节

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