Java中的线程池参数(详解)
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {}
此构造方法的参数如下:
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int corePoolSize:核心线程数(正式员工人数)==正常情况下,我们的系统应该能同时工作的线程数(随时就绪的状态),线程池中一直存在的线程数,即使线程闲置。 -
int maximumPoolSize:(最大线程数 => 哪怕任务再多,你也只能最多招5个人)==>极限情况下,我们的线程池最多有多少个线程?==>线程池中允许存在的最大线程数。 -
long keepAliveTime:(空闲线程存活时间),非核心线程在没有任务的情况下,过多久要删除(理解为开除临时工),从而释放无用的线程资源。非核心线程的空闲线程存活时间,单位:毫秒。 -
TimeUnit unit:(空闲线程存活时间的单位)存活时间的单位,可选的单位包括:TimeUnit.MILLISECONDS、TimeUnit.SECONDS、TimeUnit.MINUTES、TimeUnit.HOURS、TimeUnit.DAYS(时分秒)等等。 -
BlockingQueue<Runnable> workQueue:(工作队列)用于存放给线程执行的任务,存在一个队列的长度(一定要设置,不要说队列长度无限,因为也会占用资源)。用于存放线程任务的阻塞队列,当线程池中的线程数达到了
corePoolSize,而阻塞队列中任务满了时,线程池会创建新的线程(临时工),直到达到maximumPoolSize,此时达到线程池最大容量,若阻塞队列不为空,新加入的任务将会被拒绝,同时也可以通过设置RejectedExecutionHandler处理满了阻塞队列和饱和的情况。类型
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SynchronousQueue: 不存储任务,直接将任务提交给线程。
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LinkedBlockingQueue: 链表结构的阻塞队列,大小无限。
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ArrayBlockingQueue: 数组结构的有界阻塞队列。
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PriorityBlockingQueue: 带优先级的无界阻塞队列,总是返回优先级最高的元素。
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ThreadFactory threadFactory:(线程工厂)线程创建工厂,==>控制每个线程的生成、线程的属性(比如线程名)==>用于创建新的线程,可以自定义ThreadFactory。 -
RejectedExecutionHandler handler:(拒绝策略)线程池拒绝策略,任务队列满的时候,我们采取什么措施,比如抛异常、不抛异常、自定义策略。当任务无法处理时,会根据设置的拒绝策略进行处理,可选的策略有:AbortPolicy(直接抛出异常,终止程序的执行)、CallerRunsPolicy(让当前的线程来处理该任务)、DiscardPolicy(直接丢弃该任务),DiscardOldestPolicy(丢弃队列中已经存在最久的任务,将当前任务插入队列尝试提交)。
延伸讲解:
资源隔离策略:不同的程度的任务,分为不同的队列,比如VIP一个队列,普通用户一个队列。
线程池处理流程(重点)
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在创建了线程池之后,等待提交过来的任务请求
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当调用
execute()方法添加一个请求任务的时候,线程池会做出如下判断:-
如果正在运行的线程数量 < corePoolSize,即使线程池中已经有空闲核心线程,那么也会马上创建新的核心线程运行这个任务
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如果正在运行的线程数量 >= corePoolSize,那么将这个任务放入队列
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如果队列满了 并且正在运行的线程数量还 < maximumPoolSize,那么触发创建<临时线程> 立马(放在任务队列外)执行这个任务
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一旦临时线程创建,在其存活时间内只要队列中有任务等待执行,临时线程就会继续执行这些任务(功能==核心线程)
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如果队列满了并且正在运行的线程数量 >= maximumPoolSize,那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行
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如果线程数已到达最大,队列还没满,任务依然会进入队列,等待空闲线程处理
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当一个线程完成任务的时候,它会从队列中取下一个空闲任务来执行,如果队列为空,则线程可能进入等待状态,直到有新任务到来
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当一个线程无事可做超过一定时间(keepAliveTime)时:线程会判断如果当前运行的线程数大于corePoolSize,那么这个临时线程就会被停掉
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核心线程和临时线程在执行任务时是平等的,只是核心线程,通常不会因闲置而被销毁
补充知识:任务的分类
任务分为IO密集型和计算密集型 是指任务所涉及的操作类型不同。
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IO密集型:任务需要大量的输入输出操作(I/O),如读取文件、访问数据库、网络通信等,这些操作的执行时间比较长,CPU 等待 IO 的时间比较多,CPU 利用率比较低。
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计算密集型:任务需要大量的计算操作,如图像处理、视频编码、加密解密等,这些操作的执行时间比较短,CPU利用率比较高。
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对于 IO 密集型任务,我们可以采用并发或异步方式来优化执行效率,并且可以采用缓存技术来避免频繁的 IO 操作;
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对于计算密集型任务,我们可以采用多线程、分布式或 GPU 加速等方式来提高执行效率。
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