热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

深入解析Java线程池ThreadPoolExecutor的核心机制与应用实例

在软件开发领域,“池”技术被广泛应用,如数据库连接池、线程池等。本文重点探讨Java中的线程池ThreadPoolExecutor,通过详细解析其内部机制,帮助开发者理解如何高效利用线程池管理任务执行。线程池不仅能够显著减少系统资源的消耗,提高响应速度,还能通过合理的配置,如饱和策略,确保在高负载情况下系统的稳定性和可靠性。文章还将结合实际案例,展示线程池在不同应用场景下的具体实现与优化技巧。

在我们的开发中“池”的概念并不罕见,有数据库连接池、线程池、对象池、常量池等等。下面我们主要针对线程池来一步一步揭开线程池的面纱。

使用线程池的好处

1、降低资源消耗

这里提到了线程池的饱和策略,那我们就简单介绍下有哪些饱和策略:

AbortPolicy

为Java线程池默认的阻塞策略,不执行此任务,而且直接抛出一个运行时异常,切记ThreadPoolExecutor.execute需要try catch,否则程序会直接退出。

DiscardPolicy

直接抛弃,任务不执行,空方法

DiscardOldestPolicy

从队列里面抛弃head的一个任务,并再次execute 此task。

CallerRunsPolicy

在调用execute的线程里面执行此command,会阻塞入口

用户自定义拒绝策略(最常用)

实现RejectedExecutionHandler,并自己定义策略模式

下我们以ThreadPoolExecutor为例展示下线程池的工作流程图

1、如果当前运行的线程少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。

2、如果运行的线程等于或多于corePoolSize,则将任务加入BlockingQueue。

3、如果无法将任务加入BlockingQueue(队列已满),则在非corePool中创建新的线程来处理任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。

4、如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize,任务将被拒绝,并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路,是为了在执行execute()方法时,尽可能地避免获取全局锁(那将会是一个严重的可伸缩瓶颈)。在ThreadPoolExecutor完成预热之后(当前运行的线程数大于等于corePoolSize),几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2,而步骤2不需要获取全局锁。

关键方法源码分析

我们看看核心方法添加到线程池方法execute的源码如下:

下面我们继续看看addWorker是如何实现的:

addWorker之后是runWorker,第一次启动会执行初始化传进来的任务firstTask;然后会从workQueue中取任务执行,如果队列为空则等待keepAliveTime这么长时间

我们看下getTask是如何执行的

下面我们看下processWorkerExit是如何工作的

tryTerminate

processWorkerExit方法中会尝试调用tryTerminate来终止线程池。这个方法在任何可能导致线程池终止的动作后执行:比如减少wokerCount或SHUTDOWN状态下从队列中移除任务。

shutdown这个方法会将runState置为SHUTDOWN,会终止所有空闲的线程。shutdownNow方法将runState置为STOP。和shutdown方法的区别,这个方法会终止所有的线程。主要区别在于shutdown调用的是interruptIdleWorkers这个方法,而shutdownNow实际调用的是Worker类的interruptIfStarted方法:

他们的实现如下:

线程池的使用 线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池

向线程池提交任务

可以使用两个方法向线程池提交任务,分别为execute()和submit()方法。execute()方法用于提交不需要返回值的任务,所以无法判断任务是否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute()方法输入的任务是一个Runnable类的实例。

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,get()方法会阻塞当前线程直到任务完成,而使用get(long timeout,TimeUnit unit)方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回,这时候有可能任务没有执行完。

关闭线程池

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。但是它们存在一定的区别,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,才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。

合理的配置线程池

要想合理地配置线程池,就必须首先分析任务特性,可以从以下几个角度来分析。

1、任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。

2、任务的优先级:高、中和低。

3、任务的执行时间:长、中和短。

4、任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接。

性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务,则应配置尽可能多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先执行

如果一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级低的任务可能永远不能执行。执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理,或者可以使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。依赖数据库连接池的任务,因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果,等待的时间越长,则CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置得越大,这样才能更好地利用CPU。

建议使用有界队列。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力,可以根据需要设大一点儿,比如几千。有时候我们系统里后台任务线程池的队列和线程池全满了,不断抛出抛弃任务的异常,通过排查发现是数据库出现了问题,导致执行SQL变得非常缓慢,因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的,所以导致线程池里的工作线程全部阻塞,任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列,那么线程池的队列就会越来越多,有可能会撑满内存,导致整个系统不可用,而不只是后台任务出现问题。当然,我们的系统所有的任务是用单独的服务器部署的,我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务,但是出现这样问题时也会影响到其他任务。

线程池的监控

如果在系统中大量使用线程池,则有必要对线程池进行监控,方便在出现问题时,可以根据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控,在监控线程池的时候可以使用以下属性

taskCount:线程池需要执行的任务数量。

completedTaskCount:线程池在运行过程中已完成的任务数量,小于或等于taskCount。

largestPoolSize:线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小,则表示线程池曾经满过。

getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话,线程池里的线程不会自动销毁,所以这个大小只增不减。

getActiveCount:获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池,重写线程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法,也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。例如,监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。



推荐阅读
  • 并发编程 12—— 任务取消与关闭 之 shutdownNow 的局限性
    Java并发编程实践目录并发编程01——ThreadLocal并发编程02——ConcurrentHashMap并发编程03——阻塞队列和生产者-消费者模式并发编程04——闭锁Co ... [详细]
  • 本文探讨了如何通过一系列技术手段提升Spring Boot项目的并发处理能力,解决生产环境中因慢请求导致的系统性能下降问题。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了优化DB2数据库性能的多种方法,涵盖统计信息更新、缓冲池调整、日志缓冲区配置、应用程序堆大小设置、排序堆参数调整、代理程序管理、锁机制优化、活动应用程序限制、页清除程序配置、I/O服务器数量设定以及编入组提交数调整等方面。通过这些技术手段,可以显著提升数据库的运行效率和响应速度。 ... [详细]
  • 优化Flask应用的并发处理:解决Mysql连接过多问题
    本文探讨了在Flask应用中通过优化后端架构来应对高并发请求,特别是针对Mysql 'too many connections' 错误的解决方案。我们将介绍如何利用Redis缓存、Gunicorn多进程和Celery异步任务队列来提升系统的性能和稳定性。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java中实现异步调用的多种方式,包括线程创建、Future接口、CompletableFuture类以及Spring框架的@Async注解。通过代码示例和深入解析,帮助读者理解并掌握这些技术。 ... [详细]
  • 深入剖析JVM垃圾回收机制
    本文详细探讨了Java虚拟机(JVM)中的垃圾回收机制,包括其意义、对象判定方法、引用类型、常见垃圾收集算法以及各种垃圾收集器的特点和工作原理。通过理解这些内容,开发人员可以更好地优化内存管理和程序性能。 ... [详细]
  • 本文档汇总了Python编程的基础与高级面试题目,涵盖语言特性、数据结构、算法以及Web开发等多个方面,旨在帮助开发者全面掌握Python核心知识。 ... [详细]
  • 1.执行sqlsever存储过程,消息:SQLServer阻止了对组件“AdHocDistributedQueries”的STATEMENT“OpenRowsetOpenDatas ... [详细]
  • yikesnews第11期:微软Office两个0day和一个提权0day
    点击阅读原文可点击链接根据法国大选被黑客干扰,发送了带漏洞的文档Trumps_Attack_on_Syria_English.docx而此漏洞与ESET&FireEy ... [详细]
  • ElasticSearch 集群监控与优化
    本文详细介绍了如何有效地监控 ElasticSearch 集群,涵盖了关键性能指标、集群健康状况、统计信息以及内存和垃圾回收的监控方法。 ... [详细]
  • 由二叉树到贪心算法
    二叉树很重要树是数据结构中的重中之重,尤其以各类二叉树为学习的难点。单就面试而言,在 ... [详细]
  • 深入解析 Android IPC 中的 Messenger 机制
    本文详细介绍了 Android 中基于消息传递的进程间通信(IPC)机制——Messenger。通过实例和源码分析,帮助开发者更好地理解和使用这一高效的通信工具。 ... [详细]
  • 本题要求在一组数中反复取出两个数相加,并将结果放回数组中,最终求出最小的总加法代价。这是一个经典的哈夫曼编码问题,利用贪心算法可以有效地解决。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了MySQL中常见的面试问题,包括事务隔离级别、存储引擎选择、索引结构及优化等关键知识点。通过详细解析,帮助读者在面对BAT等大厂面试时更加从容。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了UNIX/Linux系统中的进程间通信(IPC)机制,包括消息传递、同步和共享内存等。详细介绍了管道(Pipe)、有名管道(FIFO)、Posix和System V消息队列、互斥锁与条件变量、读写锁、信号量以及共享内存的使用方法和应用场景。 ... [详细]
author-avatar
手机用户2602927443
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有