首页 > 其他分享 >线程池核心原理浅析

线程池核心原理浅析

时间:2024-05-08 18:34:43浏览次数:26  
标签:return 浅析 任务 线程 new 原理 public ThreadPoolExecutor

前言

由于系统资源是有限的,为了降低资源消耗,提高系统的性能和稳定性,引入了线程池对线程进行统一的管理和监控,本文将详细讲解线程池的使用、原理。


为什么使用线程池

池化思想

线程池主要用到了池化思想,池化思想在计算机领域十分常见,主要用于减少资源浪费、提高性能等。

池化思想主要包含以下几个方面:

fuxing

一些常见的资源池包括线程池、数据库连接池、对象池、缓存池、连接池等。

池化思想可以提高系统的性能,因为它减少了资源的创建和销毁次数,避免了不必要的开销。通过池化,系统可以更好地应对高并发情况,降低资源竞争,提高响应速度。

什么是线程池

根据池化思想,在一个系统中,为了避免线程频繁的创建和销毁,让线程可以复用,引入了线程池的概念。线程池中,总有那么几个活跃线程。

当你需要使用线程时,可以从池子中随便拿一个空闲线程,当完成工作时,并不急着关闭线程,而是将这个线程退回到池子,方便其他人使用。

简单说就是,在使用线程池后,创建线程变成了从线程池中获得空闲线程,关闭线程编程了向池子里归还线程。

大致流程如下:

fuxing ## 为什么使用线程池 Java 中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。

在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。

  1. 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
  2. 提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
  3. 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。

要做到合理利用线程池,必须对其实现原理了如指掌。

线程池的使用

fuxing ## ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor 的创建方法总体来说可分为 2 种:
  • 通过 ThreadPoolExecutor 构造函数
  • 通过 Executors 类创建

通过构造函数

1.1. 入参含义

这个也是推荐使用的方法,因为通过 Executors 类创建可能会导致 OOM,如下图阿里开发规范中的描述。

fuxing

构造函数入参:

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

构造函数入参含义:

fuxing

1.2. 阻塞队列

workQueue 可选的 BlockingQueue:

fuxing

1.3. 拒绝策略

fuxing

如下图,上述拒绝策略均实现 RejectedExecutionHandler 接口,且为 ThreadPoolExecutor 的内部类。

fuxing

若以上策略仍无法满足实际应用需要,完全可以自已扩展 RejectedExecutionHandler 接口。

public interface RejectedExecutionHandler {

    /**
     * @param r 当前请求执行的任务
     * @param executor 当前的线程池
     */
    void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}

示例:

public class RejectedExecutionDemo {
    public static class MyTask implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            System.out.println(new Date() + ":Thread ID is" + Thread.currentThread().getId());

            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        MyTask myTask = new MyTask();
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 5,
                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(10),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                (r, executor) -> System.out.println(r.hashCode() + "is discard")
        );

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            executorService.submit(myTask);
            Thread.sleep(10);
        }
    }
}

上述示例中,mytask 执行需要花费100毫秒,因此,必然会导致一些任务被直接丢弃。在实际应用中,我们可以将更详细的信息记录到日志中,来分析任务丢失情况和系统负载。

fuxing

通过 Executors

Executors 类扮演着线程池工厂的角色,通过该类可以取得一个拥有定功能的线程池。

该类可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor:

  • FixedThreadPool
  • SingleThreadExecutor
  • CachedThreadPool

2.1. FixedThreadPool

固定线程数的线程池,该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时,线程池中若有空闲线程,则立即执行。若没有,则新的任务会被暂时存在任务队列中,待有线程空闲时,在处理队列中的任务。

FixedThreadPool 使用的无界任务队列 LinkedBlockingQueue,可能造成内存泄露。

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

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

2.2. SingleThreadExecutor

只有一个工作线程的线程池,当多于 1 个任务被提交时,会存到任务队列中。该线程池使用的无界任务队列 LinkedBlockingQueue,可能造成内存泄露。

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

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

2.3. CachedThreadPool

根据实际情况调整线程数的线程池,线程池的线程数量不确定,若有空闲线程可复用,则会优先使用。若所有线程均在工作,此时新的任务则会创建新的线程优先处理。所有线程在任务执行完毕后,将返回线程池进行复用。

corePoolSize 被设置为0,maximumPoolSize 被设置为无界,存活时间设置为 60s,空闲线程超过60秒后将会被
终止。极端情况线程创建过多,会导致内存泄露。

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


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

ScheduledThreadPoolExecutor

简介

如下图, ScheduledThreadPoolExecutor 继承自ThreadPoolExecutor,它主要用来定期执行任务,功能与 Timer 类似且更加强大,可以在构造函数中指定多个对应的后台线程数。

fuxing

使用

可通过 Executors 创建,源码如下:

public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
    return new DelegatedScheduledExecutorService
        (new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory));
}

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
        int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}

这里的返回值是 ScheduledExecutorService,根据时间对线程进行调度。有三个主要方法:

public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {

    /**
     * 给定时间对任务进行调度
     */
    public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,
                                       long delay, TimeUnit unit);

    /**
     * 周期性对任务进行调度
     * 以第一个任务的开始时间 initialDelay + period 
     * 第一个任务在 initialDelay + period 执行
     * 第二个任务在 initialDelay + period * 2 执行
     */
    public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
                                                  long initialDelay,
                                                  long period,
                                                  TimeUnit unit);

    /**
     * 周期性对任务进行调度
     * 上一个任务结束后,再经过 period 时间开始执行
     */
    public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
                                                     long initialDelay,
                                                     long delay,
                                                     TimeUnit unit);
}

如果任务遇到异常,那么后续的所有子任务都会停止调度,因此,必须保证异常被及时处理,为周期性任务的稳定调度提供条件。

ForkJoinPool

fork 是开启子进程,join 是等待,意思是分支子进程结束后才能得到结果,实际开发中,若频繁的 fork 开启线程可能严重影响系统性能,所以引入了 ForkJoinPool。

大致流程是,向 ForkJoinPool 线程池中提交一个 ForkJoinTask 任务,就是将任务分解成多个小任务,等任务全部完成后进行处理,这里采用了分治的思想,具体我将在后续单独展开,这里不多做赘述。

ForkJoin 可能出现两个问题:

  1. 子线程积累过多,可能导致系统性能严重下降;
  2. 调用层次过深,可能导致栈溢出。

线程池的任务提交

execute()

该方法用于提交不需要返回值的任务,且无法判断任务是否被线程池执行成功。

源码见下面的线程池原理章节。

submit()

该方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回 Future 对象,可以判断任务是否执行成功,还可以通过 Future 的get()方法来获取返回值。

get()方法会阻塞当前线程直到任务完成,还可以设置超时时间,到时立即返回,不过这时有可能任务没有执行完。

public Future<?> submit(Runnable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

线程池的关闭

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() 来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。

两种方法存在一定的区别,shutdownNow首先将线程池的状态设置成 STOP,然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表。而 shutdown 只是将线程池的状态设置成 SHUTDOWN 状态,然后中断所有没有正在执行任务的线程。

只要调用了这两个关闭方法中的任意一个,isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。

至于应该调用哪一种方法来关闭线程池,应该由提交到线程池的任务特性决定,通常调用 shutdown 方法来关闭线程池,如果任务不一定要执行完,则可以调用 shutdownNow 方法。

线程池执行原理

执行源码

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();

    int c = ctl.get();
    
    // 如果当前工作线程数是否小于核心线程数
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 添加核心线程去执行任务,成功则return
        if (addWorker(command, true))
            return;
        // 添加失败,ctl有变化,需重新获取
        c = ctl.get();
    }


    // 判断是否为RUNNING,此时核心线程数已满,需加入任务队列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 检查若不是RUNNING则将任务从队列移除
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            // 执行拒绝策略
            reject(command);
            
        // 正常则添加一个非核心空线程,执行队列中的任务
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }

    // 表示核心线程满了,队列也满了,创建非核心线程,执行任务
    else if (!addWorker(command, false))
        // 最大线程数也满了,走拒绝策略
        reject(command);
}

流程图

fuxing

参考:
[1] 魏鹏. Java并发编程的艺术.
[2] 葛一鸣/郭超. 实战Java高并发程序设计.

标签:return,浅析,任务,线程,new,原理,public,ThreadPoolExecutor
From: https://www.cnblogs.com/fuxing/p/18180613

相关文章

  • 开关电源基本原理和相关概念
    开关电源作为现代电子设备中不可或缺的部分,为我们提供了高效稳定的电力解决方案。从家用电器到工业设备,从通信设备到计算机,开关电源在各种应用中发挥着关键作用。1工作原理开关电源利用开关器件(如MOSFET、BJT等)进行高速开关操作,通常采用脉冲宽度调制(PWM)技术去调整开关器件的工......
  • 多线程map添加
    importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.*;importjava.util.concurrent.CountDownLatch;importjava.util.concurrent.ExecutorService;importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.Tim......
  • 多线程填充实体类
    importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.*;importjava.util.concurrent.CountDownLatch;importjava.util.concurrent.ExecutorService;importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.Tim......
  • threading:Python线程锁与释放锁
    控制资源访问前文提到threading库在多线程时,对同一资源的访问容易导致破坏与丢失数据。为了保证安全的访问一个资源对象,我们需要创建锁。示例如下:importthreadingimporttimeclassAddThread():def__init__(self,start=0):self.lock=threading.Lock()......
  • 【HarmonyOS Next】多线程网络请求简单封装
    importhttpfrom'@ohos.net.http';import{taskpool}from'@kit.ArkTS';exportclassRequest{staticasyncget(url:string,header?:Object,expectDataType:http.HttpDataType=http.HttpDataType.OBJECT):Promise<Object>{......
  • 号称能打败MLP的KAN到底行不行?数学核心原理全面解析
    前几天火爆的Kolmogorov-ArnoldNetworks是具有开创性,目前整个人工智能社区都只关注一件事LLM。我们很少看到有挑战人工智能基本原理的论文了,但这篇论文给了我们新的方向。mlp或多层感知位于AI架构的最底部,几乎是每个深度学习架构的一部分。而KAN直接挑战了这一基础,并且也挑战了......
  • 线程基本概念
    1.进程与线程1.1进程 进程是资源分配的单位,系统在运行时会为每个进程分配不同的内存区域1.2线程 线程是调度和执行的单位,每个线程拥有独立的运行栈和程序计数器(pc),线程切换的开销小。 一个Java应用程序java.exe,其实至少有三个线程:main()主线程(受异常影响),gc()垃圾回收......
  • AI智能分析视频监控系统现状与应用场景浅析
    随着人工智能技术的快速发展,智能视频监控系统在安全监管工作中发挥着越来越重要的作用,为企业的安全生产管理提供了强有力的支持,也为企业在安全生产管理上大大提高了安全指数。那么目前安防视频分析的现状与应用场景有哪些呢?一、行业现状当前,智能视频分析技术通过利用计算机视觉......
  • AI智能分析视频监控行业的发展趋势和市场发展浅析
    监控视频AI智能分析技术的现状呈现出蓬勃发展的态势,这一技术源于计算机视觉和人工智能的研究,旨在将图像与事件描述之间建立映射关系,使计算机能够从视频图像中分辨出目标信息。在技术上,监控视频AI智能分析技术已经实现了对视频内容的自动分析、识别和理解。其中包括目标跟踪、监控......
  • [网鼎杯 2020 白虎组]PicDown linux文件工作原理
    今天遇到个毫无头绪的题,记录一下过程。进入页面发现输入框,参数为url,那就试试文件读取。看看环境变量。其中PWD=/app,有可能存在app.py,试试吧。猜对了,运气吧~(做完后才发现的T-T)这里看其他wp说是在linux读取当前进程执行命令/proc/self/cmdline发现了看看app.py吧。点......