为了更好地控制多线程,JDK提供了一套Executor框架,帮助开发人员有效的进行线程控制,其本质就是一个线程池。其中ThreadPoolExecutor是线程池中最核心的一个类,后面提到的四种线程池都是基于ThreadPoolExecutor实现的。
ThreadPoolExecutor提供了四个构造方法,我们看下最重要的一个构造函数:
函数的参数含义如下:
corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量
maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量
keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间
unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue: 线程池所使用的缓冲队列
handler: 线程池对拒绝任务的处理策略
线程池执行的过程:
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。
当调用 execute() 方法添加一个任务时,线程池会做如下判断:
a. 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;
b. 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。
c. 如果这时候队列满了,而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize,那么还是要创建线程运行这个任务;
d. 如果队列满了,而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize,那么线程池会抛出异常,告诉调用者“我不能再接受任务了”。
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。
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。
ThreadPoolExecutor的继承关系:

ThreadPoolExecutor中的队列:
ThreadPoolExecutor内部应用了任务缓存队列,即workQueue,它用来存放等待执行的任务。
workQueue的类型为BlockingQueue,通常可以取下面三种类型:
ArrayBlockingQueue:基于数组的先进先出队列,此队列创建时必须指定大小;
LinkedBlockingQueue:基于链表的先进先出队列,如果创建时没有指定此队列大小,则默认为Integer.MAX_VALUE;
synchronousQueue:这个队列比较特殊,它不会保存提交的任务,而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。
任务拒绝策略:
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略,通常有以下四种策略:
扩展线程池(记录任务执行日志):
在默认的ThreadPoolExecutor实现中,提供了空的beforeExecutor和afterExecutor的实现,在实际应用中可以对其进行扩展来实现对线程池运行状态的追踪,输出一些有用的调试信息,以帮助系统故障诊断,这对于多线程程序错误排查是很有帮助的。
ThreadPoolExecutor例子:
我们可以利用这个特性实现在线程池中打印出异常堆栈信息(正常是不会打印出来的),这里就不演示了。
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Executors 提供了一系列工厂方法用于创先线程池,返回的线程池都实现了 ExecutorService 接口。
这四种方法都是用的 Executors 中的 ThreadFactory 建立的线程。
newCachedThreadPool()
缓存型池子,先查看池中有没有以前建立的线程,如果有,就 reuse 如果没有,就建一个新的线程加入池中
缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务 因此在一些面向连接的 daemon 型 SERVER 中用得不多。但对于生存期短的异步任务,它是 Executor 的首选。
能 reuse 的线程,必须是 timeout IDLE 内的池中线程,缺省 timeout 是 60s,超过这个 IDLE 时长,线程实例将被终止及移出池。
newFixedThreadPool(int)
newFixedThreadPool 与 cacheThreadPool 差不多,也是能 reuse 就用,但不能随时建新的线程。
其独特之处:任意时间点,最多只能有固定数目的活动线程存在,此时如果有新的线程要建立,只能放在另外的队列中等待,直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子。
和 cacheThreadPool 不同,FixedThreadPool 没有 IDLE 机制(可能也有,但既然文档没提,肯定非常长,类似依赖上层的 TCP 或 UDP IDLE 机制之类的),所以 FixedThreadPool 多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程,多用于服务器。
从方法的源代码看,cache池和fixed 池调用的是同一个底层 池,只不过参数不同:
fixed 池线程数固定,并且是0秒IDLE(无IDLE)。
cache 池线程数支持 0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力),60 秒 IDLE 。
newScheduledThreadPool(int)
调度型线程池
这个池子里的线程可以按 schedule 依次 delay 执行,或周期执行
SingleThreadExecutor()
单例线程,任意时间池中只能有一个线程
用的是和 cache 池和 fixed 池相同的底层池,但线程数目是 1-1,0 秒 IDLE(无 IDLE)
一般来说,CachedTheadPool 在程序执行过程中通常会创建与所需数量相同的线程,然后在它回收旧线程时停止创建新线程,因此它是合理的 Executor 的首选,只有当这种方式会引发问题时(比如需要大量长时间面向连接的线程时),才需要考虑用 FixedThreadPool。 ----《Thinking in Java》第四版
以上引用自极客学院,总结的太精彩了。
Spring的TaskExecutor接口等同于java.util.concurrent.Executor接口。 实际上,它存在的主要原因是为了在使用线程池的时候,将对Java 5的依赖抽象出来。 这个接口只有一个方法execute(Runnable task),它根据线程池的语义和配置,来接受一个执行任务。最初创建TaskExecutor是为了在需要时给其他Spring组件提供一个线程池的抽象。例如ApplicationEventMulticaster组件、JMS的 AbstractMessageListenerContainer和对Quartz的整合都使用了TaskExecutor抽象来提供线程池。 当然,如果你的bean需要线程池行为,你也可以使用这个抽象层。
介绍下使用比较多的ThreadPoolTaskExecutor 类,这个实现只能在Java 5以上环境使用(现在应该没有低于1.5的老环境了吧~),它暴露的bean properties可以用来配置一个java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,把它包装到一个TaskExecutor中。
spring中ThreadPoolTaskExecutor最常用方式就是做为BEAN注入到容器中,其暴露的各个属性其实是ThreadPoolExecutor的属性,而且这体现了DI容器的优势:
线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。在代码中不会固定线程池的大小,而应该通过某种配置机制来来提供,或者根据Runtime.getRuntime().availableProcessors()来动态计算。
如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有一个线程池(N为CPU总核数):
如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1
如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1
线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。
【黄金公式】最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目
一个实际的计算过程(慕课网):
假设值
tasks :每秒的任务数,假设为500~1000
taskcost:每个任务花费时间,假设为0.1s
responsetime:系统允许容忍的最大响应时间,假设为1s
计算
corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理?
threadcount = tasks/(1/taskcost) =taskstaskcout = (500~1000)0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据8020原则,如果80%的每秒任务数小于800,那么corePoolSize设置为80即可
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s,超过了的需要新开线程来执行
切记不能设置为Integer.MAX_VALUE,这样队列会很大,线程数只会保持在corePoolSize大小,当任务陡增时,不能新开线程来执行,响应时间会随之陡增。
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
(最大任务数-队列容量)/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
rejectedExecutionHandler:根据具体情况来决定,任务不重要可丢弃,任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
本文转自 bxst 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/13013670/1943962