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有界、无界队列对ThreadPoolExcutor执行的影响

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发布于 2018/08/06 16:11
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本文转载自https://blog.csdn.net/kusedexingfu/article/details/72491864

 

Java提供了4钟线程池:
newCachedThreadPool
newFixedThreadPool
newSingleThreadExecutor
newScheduledThreadPool
你可以通过Executors来实例化这四种线程池。
查看源码会发现,这四种线程池都直接或者间接获取的ThreadPoolExecutor实例 ,只是实例化时传递的参数不一样。所以如果java提供的四种线程池满足不了我们的需求,我们可以创建自定义线程池。
ThreadPoolExecutor的构造方法如下:
 
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                      int maximumPoolSize,
                                      long keepAliveTime,
                                      TimeUnit unit,
                                      BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                                      ThreadFactor threadFactory,
                                      RejectdExecutionHandler handler)

 其中:
corePoolSize: 核心池的大小。 当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize: 线程池最大线程数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;
keepAliveTime: 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit: 参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值,在TimeUnit类中有7种静态属性:

  1. TimeUnit.DAYS; //天
  2. TimeUnit.HOURS; //小时
  3. TimeUnit.MINUTES; //分钟
  4. TimeUnit.SECONDS; //秒
  5. TimeUnit.MILLISECONDS; //毫秒
  6. TimeUnit.MICROSECONDS; //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS; //纳秒
 
workQueue: 一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务。 一般来说,这里的阻塞队列有以下几种选择:
ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue
threadFactory: 线程工厂,主要用来创建线程;
handler: 表示当拒绝处理任务时的策略,有以下四种取值:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复此过程)
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:只要线程池不关闭,该策略直接在调用者线程中,运行当前被丢弃的任务
个人认为这4中策略不友好,最好自己定义拒绝策略,实现RejectedExecutionHandler接口

以下主要讲解存储等待执行的任务的队列对线程池执行的影响。
以下主要讲解存储等待执行的任务的队列对线程池执行的影响。

一.有界队列

1.初始的poolSize < corePoolSize,提交的runnable任务,会直接做为new一个Thread的参数,立马执行 。
2.当提交的任务数超过了corePoolSize,会将当前的runable提交到一个block queue中,。
3.有界队列满了之后,如果poolSize < maximumPoolsize时,会尝试new 一个Thread的进行救急处理,立马执行对应的runnable任务。
4.如果3中也无法处理了,就会走到第四步执行reject操作。
public class ThreadPoolExcutorTest implements Runnable {
	public String name;
	public ThreadPoolExcutorTest(String name) {
    	        this.name = name;
	}

	@Override
	public void run() {
		System.out.println(name);
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
		ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
							1, //corePoolSize
							2,	//maximumPoolSize
							1L,
							TimeUnit.SECONDS,
							workQueue
							);
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务1"));
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务2"));
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务3"));
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务4"));
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务5"));
		threadPool.execute(new ThreadPoolExcutorTest("任务6"));
		threadPool.shutdown();

	}
 
}
执行结果是:

二.无界队列

与有界队列相比,除非系统资源耗尽,否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。当有新的任务到来,系统的线程数小于corePoolSize时,则新建线程执行任务。当达到corePoolSize后,就不会继续增加,若后续仍有新的任务加入,而没有空闲的线程资源,则任务直接进入队列等待。若任务创建和处理的速度差异很大,无界队列会保持快速增长,直到耗尽系统内存。
public class ThreadPoolExcutorTest2 implements Runnable {
	public Integer count;
	public ThreadPoolExcutorTest2(Integer count) {
		this.count= count;
	}
	@Override
	public void run() {
		System.out.println("任务" + count);
		try {
			Thread.sleep(2000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
		ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 1L, TimeUnit.SECONDS, workQueue);
		for (int i = 1; i <= 20; i++) {
			pool.execute(new ThreadPoolExcutorTest2(i));
		}
		Thread.sleep(1000);
		System.out.println("线程池中队列中的线程数量:" + workQueue.size());
	
		pool.shutdown();

	}
}
如果修改了线程池的maximumPoolSize参数(大于corePoolSize的大小),程序执行结果不受影响。所以对于无界队列,maximumPoolSize的设置设置的再大对于线程的执行是没有影响的。
Ps:这里说LinkedBlockingQueue是无界队列是不恰当的,只不过如果用无参构造函数初始化,默认的容量是Integer.MAX_VALUE

总结:

可以用以下一句总结:
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。
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