如何進行關于線程池的分析

今天就跟大家聊聊有關如何進行關于線程池的分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

前言

平時接觸過多線程開發的童鞋應該都或多或少了解過線程池，之前發布的《阿里巴巴 Java 手冊》里也有一條：

可見線程池的重要性。

簡單來說使用線程池有以下幾個目的：

• 線程是稀缺資源，不能頻繁的創建。

• 解耦作用;線程創建于執行完全分開，方便維護

• 應當將其放入一個池子中，可以給其他任務進行復用。

線程池原理

談到線程池就會想到池化技術，其中最核心的思想就是把寶貴的資源放到一個池子中;每次使用都從里面獲取，用完之后又放回池子供其他人使用，有點吃大鍋飯的意思。

那在 Java 中又是如何實現的呢?

在 JDK 1.5 之后推出了相關的 api，常見的創建線程池方式有以下幾種：

• Executors.newCachedThreadPool()：無限線程池。

• Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：創建固定大小的線程池。

• Executors.newSingleThreadExecutor()：創建單個線程的線程池。

其實看這三種方式創建的源碼就會發現：

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

實際上還是利用 ThreadPoolExecutor 類實現的。

所以我們重點來看下：ThreadPoolExecutor 是怎么玩的。

首先是創建線程的 api：

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, RejectedExecutionHandler handler)

這幾個核心參數的作用：

• corePoolSize 為線程池的基本大小。

• maximumPoolSize 為線程池最大線程大小。

• keepAliveTime 和 unit 則是線程空閑后的存活時間。

• workQueue 用于存放任務的阻塞隊列。

• handler 當隊列和最大線程池都滿了之后的飽和策略。

了解了這幾個參數再來看看實際的運用。

通常我們都是使用:

threadPool.execute(new Job());

這樣的方式來提交一個任務到線程池中，所以核心的邏輯就是 execute() 函數了。

在具體分析之前先了解下線程池中所定義的狀態，這些狀態都和線程的執行密切相關：

• RUNNING 自然是運行狀態，指可以接受任務執行隊列里的任務

• SHUTDOWN 指調用了 shutdown() 方法，不再接受新任務了，但是隊列里的任務得執行完畢。

• STOP 指調用了 shutdownNow() 方法，不再接受新任務，同時拋棄阻塞隊列里的所有任務并中斷所有正在執行任務。

• TIDYING 所有任務都執行完畢，在調用 shutdown()/shutdownNow() 中都會嘗試更新為這個狀態。

• TERMINATED 終止狀態，當執行 terminated() 后會更新為這個狀態。

用圖表示為：

然后看看 execute() 方法是如何處理的：

• 獲取當前線程池的狀態。

• 當前線程數量小于 coreSize 時創建一個新的線程運行。

• 如果當前線程處于運行狀態，并且寫入阻塞隊列成功。

• 雙重檢查，再次獲取線程狀態;如果線程狀態變了(非運行狀態)就需要從阻塞隊列移除任務，并嘗試判斷線程是否全部執行完畢。同時執行拒絕策略。

• 如果當前線程池為空就新創建一個線程并執行。

• 如果在第三步的判斷為非運行狀態，嘗試新建線程，如果失敗則執行拒絕策略。

這里借助《聊聊并發》的一張圖來描述這個流程：

如何配置線程?

流程聊完了再來看看上文提到了幾個核心參數應該如何配置呢?

有一點是肯定的，線程池肯定是不是越大越好。

通常我們是需要根據這批任務執行的性質來確定的。

• IO 密集型任務：由于線程并不是一直在運行，所以可以盡可能的多配置線程，比如 CPU 個數 * 2

• CPU 密集型任務(大量復雜的運算)應當分配較少的線程，比如 CPU 個數相當的大小。

當然這些都是經驗值，最好的方式還是根據實際情況測試得出最適合配置。

優雅的關閉線程池

有運行任務自然也有關閉任務，從上文提到的 5 個狀態就能看出如何來關閉線程池。

其實無非就是兩個方法：

shutdown()/shutdownNow()。

但他們有著重要的區別：

• shutdown() 執行后停止接受新任務，會把隊列的任務執行完畢。

• shutdownNow() 也是停止接受新任務，但會中斷所有的任務，將線程池狀態變為 stop。

兩個方法都會中斷線程，用戶可自行判斷是否需要響應中斷。

shutdownNow() 要更簡單粗暴，可以根據實際場景選擇不同的方法。

我通常是按照以下方式關閉線程池的：

long start = System.currentTimeMillis();  for (int i = 0; i <= 5; i++) {  pool.execute(new Job());  }  pool.shutdown();  while (!pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {  LOGGER.info("線程還在執行。。。");  }  long end = System.currentTimeMillis();  LOGGER.info("一共處理了【{}】", (end - start));

pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS) 會每隔一秒鐘檢查一次是否執行完畢(狀態為  TERMINATED)，當從 while 循環退出時就表明線程池已經完全終止了。

SpringBoot 使用線程池

2018 年了，SpringBoot 盛行;來看看在 SpringBoot 中應當怎么配置和使用線程池。

既然用了 SpringBoot ，那自然得發揮 Spring 的特性，所以需要 Spring 來幫我們管理線程池：

@Configuration public class TreadPoolConfig {  /**  * 消費隊列線程  * @return  */  @Bean(value = "consumerQueueThreadPool")  public ExecutorService buildConsumerQueueThreadPool(){  ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()  .setNameFormat("consumer-queue-thread-%d").build();  ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,  new ArrayBlockingQueue(5),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());  return pool ;  } }

使用時：

@Resource(name = "consumerQueueThreadPool")  private ExecutorService consumerQueueThreadPool;  @Override  public void execute() {  //消費隊列  for (int i = 0; i < 5; i++) {  consumerQueueThreadPool.execute(new ConsumerQueueThread());  }  }

其實也挺簡單，就是創建了一個線程池的 bean，在使用時直接從 Spring 中取出即可。

監控線程池

談到了 SpringBoot，也可利用它 actuator 組件來做線程池的監控。

線程怎么說都是稀缺資源，對線程池的監控可以知道自己任務執行的狀況、效率等。

關于 actuator 就不再細說了，感興趣的可以看看這篇，有詳細整理過如何暴露監控端點。

其實 ThreadPool 本身已經提供了不少 api 可以獲取線程狀態：

很多方法看名字就知道其含義，只需要將這些信息暴露到 SpringBoot 的監控端點中，我們就可以在可視化頁面查看當前的線程池狀態了。

甚至我們可以繼承線程池擴展其中的幾個函數來自定義監控邏輯：

看這些名稱和定義都知道，這是讓子類來實現的。

可以在線程執行前、后、終止狀態執行自定義邏輯。

線程池隔離

線程池看似很美好，但也會帶來一些問題。

如果我們很多業務都依賴于同一個線程池,當其中一個業務因為各種不可控的原因消耗了所有的線程，導致線程池全部占滿。

這樣其他的業務也就不能正常運轉了，這對系統的打擊是巨大的。

比如我們 Tomcat 接受請求的線程池，假設其中一些響應特別慢，線程資源得不到回收釋放;線程池慢慢被占滿，最壞的情況就是整個應用都不能提供服務。

所以我們需要將線程池進行隔離。

通常的做法是按照業務進行劃分：

比如下單的任務用一個線程池，獲取數據的任務用另一個線程池。這樣即使其中一個出現問題把線程池耗盡，那也不會影響其他的任務運行。

hystrix 隔離

這樣的需求 Hystrix 已經幫我們實現了。

Hystrix 是一款開源的容錯插件，具有依賴隔離、系統容錯降級等功能。

下面來看看 Hystrix 簡單的應用：

首先需要定義兩個線程池，分別用于執行訂單、處理用戶。

/**  * Function:訂單服務  *  * @author crossoverJie  * Date: 2018/7/28 16:43  * @since JDK 1.8  */ public class CommandOrder extends HystrixCommand<String> {  private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandOrder.class);  private String orderName;  public CommandOrder(String orderName) {  super(Setter.withGroupKey(  //服務分組  HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("OrderGroup"))  //線程分組  .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("OrderPool"))  //線程池配置  .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()  .withCoreSize(10)  .withKeepAliveTimeMinutes(5)  .withMaxQueueSize(10)  .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))  .andCommandPropertiesDefaults(  HystrixCommandProperties.Setter()  .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))  )  ;  this.orderName = orderName;  }  @Override  public String run() throws Exception {  LOGGER.info("orderName=[{}]", orderName);  TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);  return "OrderName=" + orderName;  } } /**  * Function:用戶服務  *  * @author crossoverJie  * Date: 2018/7/28 16:43  * @since JDK 1.8  */ public class CommandUser extends HystrixCommand<String> {  private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CommandUser.class);  private String userName;  public CommandUser(String userName) {  super(Setter.withGroupKey(  //服務分組  HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("UserGroup"))  //線程分組  .andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("UserPool"))  //線程池配置  .andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()  .withCoreSize(10)  .withKeepAliveTimeMinutes(5)  .withMaxQueueSize(10)  .withQueueSizeRejectionThreshold(10000))  //線程池隔離  .andCommandPropertiesDefaults(  HystrixCommandProperties.Setter()  .withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))  )  ;  this.userName = userName;  }  @Override  public String run() throws Exception {  LOGGER.info("userName=[{}]", userName);  TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);  return "userName=" + userName;  } }

api 特別簡潔易懂，具體詳情請查看官方文檔。

然后模擬運行：

public static void main(String[] args) throws Exception {  CommandOrder commandPhone = new CommandOrder("手機");  CommandOrder command = new CommandOrder("電視");  //阻塞方式執行  String execute = commandPhone.execute();  LOGGER.info("execute=[{}]", execute);  //異步非阻塞方式  Future queue = command.queue();  String value = queue.get(200, TimeUnit.MILLISECONDS);  LOGGER.info("value=[{}]", value);  CommandUser commandUser = new CommandUser("張三");  String name = commandUser.execute();  LOGGER.info("name=[{}]", name);  }

運行結果：

可以看到兩個任務分成了兩個線程池運行，他們之間互不干擾。

獲取任務任務結果支持同步阻塞和異步非阻塞方式，可自行選擇。

它的實現原理其實容易猜到：

利用一個 Map 來存放不同業務對應的線程池。

通過剛才的構造函數也能證明：

還要注意的一點是：

自定義的 Command 并不是一個單例，每次執行需要 new 一個實例，不然會報 This instance can only be executed  once. Please instantiate a new instance. 異常。

看完上述內容，你們對如何進行關于線程池的分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。