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面试类-Java并发编程(三)

时间：2023-08-27 16:56:59浏览次数：55  
标签：Java 队列 编程 并发 任务 线程 CountDownLatch new 执行

39.CountDownLatch（倒计数器）了解吗？

CountDownLatch，倒计数器，有两个常见的应用场景[18]：

场景1：协调子线程结束动作：等待所有子线程运行结束

CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。

例如，我们很多人喜欢玩的王者荣耀，开黑的时候，得等所有人都上线之后，才能开打。

王者荣耀等待玩家确认-来源参考[18]                                      王者荣耀等待玩家确认-来源参考[18]

CountDownLatch模仿这个场景(参考[18])：

创建大乔、兰陵王、安其拉、哪吒和铠等五个玩家，主线程必须在他们都完成确认后，才可以继续运行。

在这段代码中，new CountDownLatch(5)用户创建初始的latch数量，各玩家通过countDownLatch.countDown()完成状态确认，主线程通过countDownLatch.await()等待。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);

    Thread 大乔 = new Thread(countDownLatch::countDown);
    Thread 兰陵王 = new Thread(countDownLatch::countDown);
    Thread 安其拉 = new Thread(countDownLatch::countDown);
    Thread 哪吒 = new Thread(countDownLatch::countDown);
    Thread 铠 = new Thread(() -> {
        try {
            // 稍等，上个卫生间，马上到...
            Thread.sleep(1500);
            countDownLatch.countDown();
        } catch (InterruptedException ignored) {}
    });

    大乔.start();
    兰陵王.start();
    安其拉.start();
    哪吒.start();
    铠.start();
    countDownLatch.await();
    System.out.println("所有玩家已经就位！");
}
 

场景2. 协调子线程开始动作：统一各线程动作开始的时机

王者游戏中也有类似的场景，游戏开始时，各玩家的初始状态必须一致。不能有的玩家都出完装了，有的才降生。

所以大家得一块出生，在

王者荣耀-来源参考[18]                                           王者荣耀-来源参考[18]

在这个场景中，仍然用五个线程代表大乔、兰陵王、安其拉、哪吒和铠等五个玩家。需要注意的是，各玩家虽然都调用了start()线程，但是它们在运行时都在等待countDownLatch的信号，在信号未收到前，它们不会往下执行。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

    Thread 大乔 = new Thread(() -> waitToFight(countDownLatch));
    Thread 兰陵王 = new Thread(() -> waitToFight(countDownLatch));
    Thread 安其拉 = new Thread(() -> waitToFight(countDownLatch));
    Thread 哪吒 = new Thread(() -> waitToFight(countDownLatch));
    Thread 铠 = new Thread(() -> waitToFight(countDownLatch));

    大乔.start();
    兰陵王.start();
    安其拉.start();
    哪吒.start();
    铠.start();
    Thread.sleep(1000);
    countDownLatch.countDown();
    System.out.println("敌方还有5秒达到战场，全军出击！");
}

private static void waitToFight(CountDownLatch countDownLatch) {
    try {
        countDownLatch.await(); // 在此等待信号再继续
        System.out.println("收到，发起进攻！");
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
 

CountDownLatch的核心方法也不多：

  • await()：等待latch降为0；
  • boolean await(long timeout, TimeUnit unit)：等待latch降为0，但是可以设置超时时间。比如有玩家超时未确认，那就重新匹配，总不能为了某个玩家等到天荒地老。
  • countDown()：latch数量减1；
  • getCount()：获取当前的latch数量。

40.CyclicBarrier（同步屏障）了解吗？

CyclicBarrier的字面意思是可循环使用（Cyclic）的屏障（Barrier）。它要做的事情是，让一 组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续运行。

它和CountDownLatch类似，都可以协调多线程的结束动作，在它们结束后都可以执行特定动作，但是为什么要有CyclicBarrier，自然是它有和CountDownLatch不同的地方。

不知道你听没听过一个新人UP主小约翰可汗，小约翰生平有两大恨——“想结衣结衣不依,迷爱理爱理不理。”我们来还原一下事情的经过：小约翰在亲政后认识了新垣结衣，于是决定第一次选妃，向结衣表白，等待回应。然而新垣结衣回应嫁给了星野源，小约翰伤心欲绝，发誓生平不娶，突然发现了铃木爱理，于是小约翰决定第二次选妃，求爱理搭理，等待回应。

想结衣结衣不依,迷爱理爱理不理。
                                         想结衣结衣不依,迷爱理爱理不理。

我们拿代码模拟这一场景，发现CountDownLatch无能为力了，因为CountDownLatch的使用是一次性的，无法重复利用，而这里等待了两次。此时，我们用CyclicBarrier就可以实现，因为它可以重复利用。

小约翰可汗选妃模拟代码                                         小约翰可汗选妃模拟代码

运行结果：

运行结果
                                     运行结果

CyclicBarrier最最核心的方法，仍然是await()：

  • 如果当前线程不是第一个到达屏障的话，它将会进入等待，直到其他线程都到达，除非发生被中断、屏障被拆除、屏障被重设等情况；

上面的例子抽象一下，本质上它的流程就是这样就是这样：

CyclicBarrier工作流程
                                           CyclicBarrier工作流程

41.CyclicBarrier和CountDownLatch有什么区别？

两者最核心的区别[18]：

  • CountDownLatch是一次性的，而CyclicBarrier则可以多次设置屏障，实现重复利用；
  • CountDownLatch中的各个子线程不可以等待其他线程，只能完成自己的任务；而CyclicBarrier中的各个线程可以等待其他线程

它们区别用一个表格整理：

CyclicBarrierCountDownLatch
CyclicBarrier是可重用的，其中的线程会等待所有的线程完成任务。届时，屏障将被拆除，并可以选择性地做一些特定的动作。 CountDownLatch是一次性的，不同的线程在同一个计数器上工作，直到计数器为0.
CyclicBarrier面向的是线程数 CountDownLatch面向的是任务数
在使用CyclicBarrier时，你必须在构造中指定参与协作的线程数，这些线程必须调用await()方法 使用CountDownLatch时，则必须要指定任务数，至于这些任务由哪些线程完成无关紧要
CyclicBarrier可以在所有的线程释放后重新使用 CountDownLatch在计数器为0时不能再使用
在CyclicBarrier中，如果某个线程遇到了中断、超时等问题时，则处于await的线程都会出现问题 在CountDownLatch中，如果某个线程出现问题，其他线程不受影响

42.Semaphore（信号量）了解吗？

Semaphore（信号量）是用来控制同时访问特定资源的线程数量，它通过协调各个线程，以保证合理的使用公共资源。

听起来似乎很抽象，现在汽车多了，开车出门在外的一个老大难问题就是停车 。停车场的车位是有限的，只能允许若干车辆停泊，如果停车场还有空位，那么显示牌显示的就是绿灯和剩余的车位，车辆就可以驶入；如果停车场没位了，那么显示牌显示的就是绿灯和数字0，车辆就得等待。如果满了的停车场有车离开，那么显示牌就又变绿，显示空车位数量，等待的车辆就能进停车场。

停车场空闲车位提示-图片来源网络
                       停车场空闲车位提示-图片来源网络

我们把这个例子类比一下，车辆就是线程，进入停车场就是线程在执行，离开停车场就是线程执行完毕，看见红灯就表示线程被阻塞，不能执行，Semaphore的本质就是协调多个线程对共享资源的获取。

Semaphore许可获取-来源参考[18]                                                  Semaphore许可获取-来源参考[18]

我们再来看一个Semaphore的用途：它可以用于做流量控制，特别是公用资源有限的应用场景，比如数据库连接。

假如有一个需求，要读取几万个文件的数据，因为都是IO密集型任务，我们可以启动几十个线程并发地读取，但是如果读到内存后，还需要存储到数据库中，而数据库的连接数只有10个，这时我们必须控制只有10个线程同时获取数据库连接保存数据，否则会报错无法获取数据库连接。这个时候，就可以使用Semaphore来做流量控制，如下：

public class SemaphoreTest {
    private static final int THREAD_COUNT = 30;
    private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT);
    private static Semaphore s = new Semaphore(10);

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
            threadPool.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        s.acquire();
                        System.out.println("save data");
                        s.release();
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                }
            });
        }
        threadPool.shutdown();
    }
}
 

在代码中，虽然有30个线程在执行，但是只允许10个并发执行。Semaphore的构造方法 Semaphore（int permits）接受一个整型的数字，表示可用的许可证数量。Semaphore（10）表示允许10个线程获取许可证，也就是最大并发数是10。Semaphore的用法也很简单，首先线程使用 Semaphore的acquire()方法获取一个许可证，使用完之后调用release()方法归还许可证。还可以用tryAcquire()方法尝试获取许可证。

43.Exchanger 了解吗？

Exchanger（交换者）是一个用于线程间协作的工具类。Exchanger用于进行线程间的数据交换。它提供一个同步点，在这个同步点，两个线程可以交换彼此的数据。

英雄交换猎物-来源参考[18]　　　　                                       英雄交换猎物-来源参考[18]

这两个线程通过 exchange方法交换数据，如果第一个线程先执行exchange()方法，它会一直等待第二个线程也执行exchange方法，当两个线程都到达同步点时，这两个线程就可以交换数据，将本线程生产出来的数据传递给对方。

Exchanger可以用于遗传算法，遗传算法里需要选出两个人作为交配对象，这时候会交换两人的数据，并使用交叉规则得出2个交配结果。Exchanger也可以用于校对工作，比如我们需要将纸制银行流水通过人工的方式录入成电子银行流水，为了避免错误，采用AB岗两人进行录入，录入到Excel之后，系统需要加载这两个Excel，并对两个Excel数据进行校对，看看是否录入一致。

public class ExchangerTest {
    private static final Exchanger<String> exgr = new Exchanger<String>();
    private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2);

    public static void main(String[] args) {
        threadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    String A = "银行流水A"; // A录入银行流水数据 
                    exgr.exchange(A);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
            }
        });
        threadPool.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    String B = "银行流水B"; // B录入银行流水数据 
                    String A = exgr.exchange("B");
                    System.out.println("A和B数据是否一致：" + A.equals(B) + "，A录入的是："
                            + A + "，B录入是：" + B);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
            }
        });
        threadPool.shutdown();
    }
}
 

假如两个线程有一个没有执行exchange()方法，则会一直等待，如果担心有特殊情况发生，避免一直等待，可以使用exchange(V x, long timeOut, TimeUnit unit) 设置最大等待时长。

 

线程池

44.什么是线程池？

线程池： 简单理解，它就是一个管理线程的池子。

管理线程的池子
                                管理线程的池子
  • 它帮我们管理线程，避免增加创建线程和销毁线程的资源损耗。因为线程其实也是一个对象，创建一个对象，需要经过类加载过程，销毁一个对象，需要走GC垃圾回收流程，都是需要资源开销的。
  • 提高响应速度。 如果任务到达了，相对于从线程池拿线程，重新去创建一条线程执行，速度肯定慢很多。
  • 重复利用。 线程用完，再放回池子，可以达到重复利用的效果，节省资源。

45.能说说工作中线程池的应用吗？

之前我们有一个和第三方对接的需求，需要向第三方推送数据，引入了多线程来提升数据推送的效率，其中用到了线程池来管理线程。

业务示例
                                                     业务示例

主要代码如下：

主要代码                                                    主要代码

完整可运行代码地址：https://gitee.com/fighter3/thread-demo.gitopen in new window

线程池的参数如下：

  • corePoolSize：线程核心参数选择了CPU数×2

  • maximumPoolSize：最大线程数选择了和核心线程数相同

  • keepAliveTime：非核心闲置线程存活时间直接置为0

  • unit：非核心线程保持存活的时间选择了 TimeUnit.SECONDS 秒

  • workQueue：线程池等待队列，使用 LinkedBlockingQueue阻塞队列

同时还用了synchronized 来加锁，保证数据不会被重复推送：

  synchronized (PushProcessServiceImpl.class) {}
 

ps:这个例子只是简单地进行了数据推送，实际上还可以结合其他的业务，像什么数据清洗啊、数据统计啊，都可以套用。

46.能简单说一下线程池的工作流程吗？

用一个通俗的比喻：

有一个营业厅，总共有六个窗口，现在开放了三个窗口，现在有三个窗口坐着三个营业员小姐姐在营业。

老三去办业务，可能会遇到什么情况呢？

  1. 老三发现有空间的在营业的窗口，直接去柜台办理业务。

直接办理

                                                                  直接办理

  1. 老三发现没有空闲的窗口，就在排队区排队等。

排队等待

                                                                 排队等待

  1. 老三发现没有空闲的窗口，等待区也满了，蚌埠住了，经理一看，就让休息的小姐姐赶紧回来上班，等待区号靠前的赶紧去新窗口办，老三去排队区排队。小姐姐比较辛苦，假如一段时间发现他们可以不用接着营业，经理就让她们接着休息。

排队区满

                                                                 排队区满

  1. 老三一看，六个窗口都满了，等待区也没位置了。老三急了，要闹，经理赶紧出来了，经理该怎么办呢？

等待区，排队区都满 

                                                       等待区，排队区都满

  1. 我们银行系统已经瘫痪

  2. 谁叫你来办的你找谁去

  3. 看你比较急，去队里加个塞

  4. 今天没办法，不行你看改一天

上面的这个流程几乎就跟 JDK 线程池的大致流程类似，

  1. 营业中的 3个窗口对应核心线程池数：corePoolSize
  2. 总的营业窗口数6对应：maximumPoolSize
  3. 打开的临时窗口在多少时间内无人办理则关闭对应：unit
  4. 排队区就是等待队列：workQueue
  5. 无法办理的时候银行给出的解决方法对应：RejectedExecutionHandler
  6. threadFactory 该参数在 JDK 中是 线程工厂，用来创建线程对象，一般不会动。

所以我们线程池的工作流程也比较好理解了：

  1. 线程池刚创建时，里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过，就算队列里面有任务，线程池也不会马上执行它们。
  2. 当调用 execute() 方法添加一个任务时，线程池会做如下判断：
  • 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
  • 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
  • 如果这时候队列满了，而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
  • 如果队列满了，而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会根据拒绝策略来对应处理。
线程池执行流程
                                                                线程池执行流程

  1. 当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。

  2. 当一个线程无事可做，超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断，如果当前运行的线程数大于 corePoolSize，那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到 corePoolSize 的大小。

47.线程池主要参数有哪些？

线程池参数
                                                              线程池参数

线程池有七大参数，需要重点关注corePoolSize、maximumPoolSize、workQueue、handler这四个。

  1. corePoolSize

此值是用来初始化线程池中核心线程数，当线程池中线程池数< corePoolSize时，系统默认是添加一个任务才创建一个线程池。当线程数 = corePoolSize时，新任务会追加到workQueue中。

  1. maximumPoolSize

maximumPoolSize表示允许的最大线程数 = (非核心线程数+核心线程数)，当BlockingQueue也满了，但线程池中总线程数 < maximumPoolSize时候就会再次创建新的线程。

  1. keepAliveTime

非核心线程 =(maximumPoolSize - corePoolSize ) ,非核心线程闲置下来不干活最多存活时间。

  1. unit

线程池中非核心线程保持存活的时间的单位

  • TimeUnit.DAYS; 天
  • TimeUnit.HOURS; 小时
  • TimeUnit.MINUTES; 分钟
  • TimeUnit.SECONDS; 秒
  • TimeUnit.MILLISECONDS; 毫秒
  • TimeUnit.MICROSECONDS; 微秒
  • TimeUnit.NANOSECONDS; 纳秒
  1. workQueue

线程池等待队列，维护着等待执行的Runnable对象。当运行当线程数= corePoolSize时，新的任务会被添加到workQueue中，如果workQueue也满了则尝试用非核心线程执行任务，等待队列应该尽量用有界的。

  1. threadFactory

创建一个新线程时使用的工厂，可以用来设定线程名、是否为daemon线程等等。

  1. handler

corePoolSize、workQueue、maximumPoolSize都不可用的时候执行的饱和策略。

48.线程池的拒绝策略有哪些？

类比前面的例子，无法办理业务时的处理方式，帮助记忆：

四种策略
                                                      四种策略
  • AbortPolicy ：直接抛出异常，默认使用此策略
  • CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务
  • DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列里最老的任务，也就是队列里靠前的任务
  • DiscardPolicy ：当前任务直接丢弃

想实现自己的拒绝策略，实现RejectedExecutionHandler接口即可。

49.线程池有哪几种工作队列？

常用的阻塞队列主要有以下几种：

线程池常用阻塞队列

                                                      线程池常用阻塞队列

  • ArrayBlockingQueue：ArrayBlockingQueue（有界队列）是一个用数组实现的有界阻塞队列，按FIFO排序量。
  • LinkedBlockingQueue：LinkedBlockingQueue（可设置容量队列）是基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，容量可以选择进行设置，不设置的话，将是一个无边界的阻塞队列，最大长度为Integer.MAX_VALUE，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；newFixedThreadPool线程池使用了这个队列
  • DelayQueue：DelayQueue（延迟队列）是一个任务定时周期的延迟执行的队列。根据指定的执行时间从小到大排序，否则根据插入到队列的先后排序。newScheduledThreadPool线程池使用了这个队列。
  • PriorityBlockingQueue：PriorityBlockingQueue（优先级队列）是具有优先级的无界阻塞队列
  • SynchronousQueue：SynchronousQueue（同步队列）是一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQuene，newCachedThreadPool线程池使用了这个队列。

50.线程池提交execute和submit有什么区别？

  1. execute 用于提交不需要返回值的任务
threadsPool.execute(new Runnable() { 
    @Override public void run() { 
        // TODO Auto-generated method stub } 
    });
 
  1. submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个 future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过future的get()方法来获取返回值
Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask); 
try { Object s = future.get(); } catch (InterruptedException e) { 
    // 处理中断异常 
} catch (ExecutionException e) { 
    // 处理无法执行任务异常 
} finally { 
    // 关闭线程池 executor.shutdown();
}
 

51.线程池怎么关闭知道吗？

可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池。它们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。

shutdown() 将线程池状态置为shutdown,并不会立即停止：

  1. 停止接收外部submit的任务
  2. 内部正在跑的任务和队列里等待的任务，会执行完
  3. 等到第二步完成后，才真正停止

shutdownNow() 将线程池状态置为stop。一般会立即停止，事实上不一定：

  1. 和shutdown()一样，先停止接收外部提交的任务
  2. 忽略队列里等待的任务
  3. 尝试将正在跑的任务interrupt中断
  4. 返回未执行的任务列表

shutdown 和shutdownnow简单来说区别如下：

  • shutdownNow()能立即停止线程池，正在跑的和正在等待的任务都停下了。这样做立即生效，但是风险也比较大。
  • shutdown()只是关闭了提交通道，用submit()是无效的；而内部的任务该怎么跑还是怎么跑，跑完再彻底停止线程池。

52.线程池的线程数应该怎么配置？

线程在Java中属于稀缺资源，线程池不是越大越好也不是越小越好。任务分为计算密集型、IO密集型、混合型。

  1. 计算密集型：大部分都在用CPU跟内存，加密，逻辑操作业务处理等。
  2. IO密集型：数据库链接，网络通讯传输等。
常见线程池参数配置方案-来源美团技术博客
                               常见线程池参数配置方案-来源美团技术博客

一般的经验，不同类型线程池的参数配置：

  1. 计算密集型一般推荐线程池不要过大，一般是CPU数 + 1，+1是因为可能存在页缺失(就是可能存在有些数据在硬盘中需要多来一个线程将数据读入内存)。如果线程池数太大，可能会频繁的 进行线程上下文切换跟任务调度。获得当前CPU核心数代码如下：
Runtime.getRuntime().availableProcessors();
 
  1. IO密集型：线程数适当大一点，机器的Cpu核心数*2。
  2. 混合型：可以考虑根绝情况将它拆分成CPU密集型和IO密集型任务，如果执行时间相差不大，拆分可以提升吞吐量，反之没有必要。

当然，实际应用中没有固定的公式，需要结合测试和监控来进行调整。

53.有哪几种常见的线程池？

面试常问，主要有四种，都是通过工具类Excutors创建出来的，需要注意，阿里巴巴《Java开发手册》里禁止使用这种方式来创建线程池。

四大线程池

                                          四大线程池

  • newFixedThreadPool (固定数目线程的线程池)

  • newCachedThreadPool (可缓存线程的线程池)

  • newSingleThreadExecutor (单线程的线程池)

  • newScheduledThreadPool (定时及周期执行的线程池)

54.能说一下四种常见线程池的原理吗？

前三种线程池的构造直接调用ThreadPoolExecutor的构造方法。

newSingleThreadExecutor

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

线程池特点

  • 核心线程数为1
  • 最大线程数也为1
  • 阻塞队列是无界队列LinkedBlockingQueue，可能会导致OOM
  • keepAliveTime为0
SingleThreadExecutor运行流程
                                                  SingleThreadExecutor运行流程

工作流程：

  • 提交任务
  • 线程池是否有一条线程在，如果没有，新建线程执行任务
  • 如果有，将任务加到阻塞队列
  • 当前的唯一线程，从队列取任务，执行完一个，再继续取，一个线程执行任务。

适用场景

适用于串行执行任务的场景，一个任务一个任务地执行。

newFixedThreadPool

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

线程池特点：

  • 核心线程数和最大线程数大小一样
  • 没有所谓的非空闲时间，即keepAliveTime为0
  • 阻塞队列为无界队列LinkedBlockingQueue，可能会导致OOM

FixedThreadPool

                                                                         FixedThreadPool

工作流程：

  • 提交任务
  • 如果线程数少于核心线程，创建核心线程执行任务
  • 如果线程数等于核心线程，把任务添加到LinkedBlockingQueue阻塞队列
  • 如果线程执行完任务，去阻塞队列取任务，继续执行。

使用场景

FixedThreadPool 适用于处理CPU密集型的任务，确保CPU在长期被工作线程使用的情况下，尽可能的少的分配线程，即适用执行长期的任务。

newCachedThreadPool

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

线程池特点：

  • 核心线程数为0
  • 最大线程数为Integer.MAX_VALUE，即无限大，可能会因为无限创建线程，导致OOM
  • 阻塞队列是SynchronousQueue
  • 非核心线程空闲存活时间为60秒

当提交任务的速度大于处理任务的速度时，每次提交一个任务，就必然会创建一个线程。极端情况下会创建过多的线程，耗尽 CPU 和内存资源。由于空闲 60 秒的线程会被终止，长时间保持空闲的 CachedThreadPool 不会占用任何资源。

 

CachedThreadPool执行流程

                                                           CachedThreadPool执行流程

工作流程：

  • 提交任务
  • 因为没有核心线程，所以任务直接加到SynchronousQueue队列。
  • 判断是否有空闲线程，如果有，就去取出任务执行。
  • 如果没有空闲线程，就新建一个线程执行。
  • 执行完任务的线程，还可以存活60秒，如果在这期间，接到任务，可以继续活下去；否则，被销毁。

适用场景

用于并发执行大量短期的小任务。

newScheduledThreadPool

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}
 

线程池特点

  • 最大线程数为Integer.MAX_VALUE，也有OOM的风险
  • 阻塞队列是DelayedWorkQueue
  • keepAliveTime为0
  • scheduleAtFixedRate() ：按某种速率周期执行
  • scheduleWithFixedDelay()：在某个延迟后执行

ScheduledThreadPool执行流程

                                            ScheduledThreadPool执行流程

工作机制

  • 线程从DelayQueue中获取已到期的ScheduledFutureTask（DelayQueue.take()）。到期任务是指ScheduledFutureTask的time大于等于当前时间。
  • 线程执行这个ScheduledFutureTask。
  • 线程修改ScheduledFutureTask的time变量为下次将要被执行的时间。
  • 线程把这个修改time之后的ScheduledFutureTask放回DelayQueue中（DelayQueue.add()）。

ScheduledThreadPoolExecutor执行流程

                                          ScheduledThreadPoolExecutor执行流程

使用场景

周期性执行任务的场景，需要限制线程数量的场景

使用无界队列的线程池会导致什么问题吗？

例如newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列LinkedBlockingQueue，如果线程获取一个任务后，任务的执行时间比较长，会导致队列的任务越积越多，导致机器内存使用不停飙升，最终导致OOM。

55.线程池异常怎么处理知道吗？

在使用线程池处理任务的时候，任务代码可能抛出RuntimeException，抛出异常后，线程池可能捕获它，也可能创建一个新的线程来代替异常的线程，我们可能无法感知任务出现了异常，因此我们需要考虑线程池异常情况。

常见的异常处理方式：

线程池异常处理

                                       线程池异常处理

56.能说一下线程池有几种状态吗？

线程池有这几个状态：RUNNING,SHUTDOWN,STOP,TIDYING,TERMINATED。

//线程池状态
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;
 

线程池各个状态切换图：

线程池状态切换图

                                               线程池状态切换图

RUNNING

  • 该状态的线程池会接收新任务，并处理阻塞队列中的任务;
  • 调用线程池的shutdown()方法，可以切换到SHUTDOWN状态;
  • 调用线程池的shutdownNow()方法，可以切换到STOP状态;

SHUTDOWN

  • 该状态的线程池不会接收新任务，但会处理阻塞队列中的任务；
  • 队列为空，并且线程池中执行的任务也为空,进入TIDYING状态;

STOP

  • 该状态的线程不会接收新任务，也不会处理阻塞队列中的任务，而且会中断正在运行的任务；
  • 线程池中执行的任务为空,进入TIDYING状态;

TIDYING

  • 该状态表明所有的任务已经运行终止，记录的任务数量为0。
  • terminated()执行完毕，进入TERMINATED状态

TERMINATED

  • 该状态表示线程池彻底终止

57.线程池如何实现参数的动态修改？

线程池提供了几个 setter方法来设置线程池的参数。

JDK 线程池参数设置接口来源参考[7]

                                                   JDK 线程池参数设置接口来源参考[7]

这里主要有两个思路：

动态修改线程池参数

                                                       动态修改线程池参数

  • 在我们微服务的架构下，可以利用配置中心如Nacos、Apollo等等，也可以自己开发配置中心。业务服务读取线程池配置，获取相应的线程池实例来修改线程池的参数。

  • 如果限制了配置中心的使用，也可以自己去扩展ThreadPoolExecutor，重写方法，监听线程池参数变化，来动态修改线程池参数。

线程池调优了解吗？

线程池配置没有固定的公式，通常事前会对线程池进行一定评估，常见的评估方案如下：

线程池评估方案 来源参考[7]

                                                        线程池评估方案 来源参考[7]

上线之前也要进行充分的测试，上线之后要建立完善的线程池监控机制。

事中结合监控告警机制，分析线程池的问题，或者可优化点，结合线程池动态参数配置机制来调整配置。

事后要注意仔细观察，随时调整。

线程池调优

                                                线程池调优

具体的调优案例可以查看参考[7]美团技术博客。

58.你能设计实现一个线程池吗？

⭐这道题在阿里的面试中出现频率比较高

线程池实现原理可以查看 要是以前有人这么讲线程池，我早就该明白了！open in new window ，当然，我们自己实现， 只需要抓住线程池的核心流程-参考[6]：

线程池主要实现流程

                                           线程池主要实现流程

我们自己的实现就是完成这个核心流程：

  • 线程池中有N个工作线程
  • 把任务提交给线程池运行
  • 如果线程池已满，把任务放入队列
  • 最后当有空闲时，获取队列中任务来执行

实现代码[6]：

自定义线程池                                          自定义线程池

这样，一个实现了线程池主要流程的类就完成了。

59.单机线程池执行断电了应该怎么处理？


我们可以对正在处理和阻塞队列的任务做事务管理或者对阻塞队列中的任务持久化处理，并且当断电或者系统崩溃，操作无法继续下去的时候，可以通过回溯日志的方式来撤销正在处理的已经执行成功的操作。然后重新执行整个阻塞队列。

也就是说，对阻塞队列持久化；正在处理任务事务控制；断电之后正在处理任务的回滚，通过日志恢复该次操作；服务器重启后阻塞队列中的数据再加载。

并发容器和框架

关于一些并发容器，可以去看看 面渣逆袭：Java集合连环三十问 open in new window，里面有CopyOnWriteList和ConcurrentHashMap这两种线程安全容器类的问答。。

60.Fork/Join框架了解吗？

Fork/Join框架是Java7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。

要想掌握Fork/Join框架，首先需要理解两个点，分而治之和工作窃取算法。

分而治之

Fork/Join框架的定义，其实就体现了分治思想：将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。

Fork/Join分治算法

                                                   Fork/Join分治算法

工作窃取算法

大任务拆成了若干个小任务，把这些小任务放到不同的队列里，各自创建单独线程来执行队列里的任务。

那么问题来了，有的线程干活块，有的线程干活慢。干完活的线程不能让它空下来，得让它去帮没干完活的线程干活。它去其它线程的队列里窃取一个任务来执行，这就是所谓的工作窃取。

工作窃取发生的时候，它们会访问同一个队列，为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常任务会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。

工作窃取

                                         工作窃取

看一个Fork/Join框架应用的例子，计算1~n之间的和：1+2+3+…+n

  • 设置一个分割阈值，任务大于阈值就拆分任务
  • 任务有结果，所以需要继承RecursiveTask
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private static final int THRESHOLD = 16; // 阈值
    private int start;
    private int end;

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

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        // 如果任务足够小就计算任务
        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);
            CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end);
            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork(); // 等待子任务执行完，并得到其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join(); // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); // 生成一个计算任务，负责计算1+2+3+4
        CountTask task = new CountTask(1, 100); // 执行一个任务
        Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);
        try {
            System.out.println(result.get());
        } catch (InterruptedException e) {
        } catch (ExecutionException e) {
        }
    }
    
}
 

ForkJoinTask与一般Task的主要区别在于它需要实现compute方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果比较大，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用fork方法时，又会进compute方法，看看当前子任务是否需要继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。

标签：Java,队列,编程,并发,任务,线程,CountDownLatch,new,执行
From： https://www.cnblogs.com/pxzbky/p/17660467.html

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