Java并发编程 - 共享模型之JDK并发工具1：线程池

本文主要是介绍Java并发编程 - 共享模型之JDK并发工具1：线程池，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、线程池

1. 自定义线程池

在这里插入图片描述

步骤 1 ：自定义拒绝策略接口

@FunctionalInterface // 线程池拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
    void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}

步骤 2 ：自定义任务队列

@Slf4j(topic = "c.BlockingQueue")
class BlockingQueue<T> {
    // 1. 任务队列, 双向队列
    private final Deque<T> queue = new ArrayDeque<>();

    // 2. 锁
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    // 3. 生产者条件变量
    private final Condition fullWaitSet = lock.newCondition();

    // 4. 消费者条件变量
    private final Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();

    // 5. 队列容量
    private final int capacity;

    public BlockingQueue(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    // 容量大小
    public int size() {
        lock.lock();
        try {
            return this.capacity;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 阻塞获取
    @Deprecated
    public T take() {
        lock.lock();

        try {
            while (queue.isEmpty()) {
                try {
                    emptyWaitSet.wait();  // 阻塞等待
                } catch (Exception e) {
                    // 任务被打断
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            T t = this.queue.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();  // 唤醒
            return t;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 带超时的阻塞获取方法
    public T poll(long timeout, TimeUnit unit) {
        lock.lock();

        try {
            // 将timeout统一转化为纳秒
            long nanos = unit.toNanos(timeout);

            while (queue.isEmpty()) {
                try {
                    if (nanos <= 0)
                        return null;
                    // 返回的是剩余时间
                    nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);  // 阻塞等待
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            T t = this.queue.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();  // 唤醒
            return t;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 阻塞添加
    @Deprecated
    public void put(T element) {
        lock.lock();

        try {
            while (queue.size() == this.capacity) {
                try {
                    log.debug("任务等待加入任务队列: {}", element);
                    fullWaitSet.await();  // 阻塞等待
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            queue.addLast(element);
            log.debug("任务加入任务队列: {}", element);
            emptyWaitSet.signal();  // 唤醒
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 带超时时间的阻塞添加方法
    public boolean offer(T task, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
        lock.lock();

        try {
            long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
            while (queue.size() == this.capacity) {
                try {
                    if (nanos <= 0) {
                        return false;
                    }

                    log.debug("任务等待加入任务队列: {}", task);
                    nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);// 阻塞等待
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            queue.addLast(task);
            log.debug("任务加入任务队列: {}", task);
            emptyWaitSet.signal();  // 唤醒
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
        lock.lock();
        try {
            if (queue.size() == capacity) {
                // 队列已满
                rejectPolicy.reject(this, task);
            } else {
                // 有空闲
                queue.addLast(task);
                log.debug("任务加入任务队列: {}", task);
                emptyWaitSet.signal();  // 唤醒
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

步骤 3 ：自定义线程池

@Slf4j(topic = "c.ThreadPool")
class ThreadPool {
    // 任务队列
    private final BlockingQueue<Runnable> taskQueue;

    // 线程集合
    private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

    // 线程池中核心线程数
    private final int coreSize;

    // 获取任务的超时时间
    private final long timeout;

    private final TimeUnit timeUnit;

    private final RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;

    public ThreadPool(int coreSize, long timeout, TimeUnit timeUnit, int queueCapacity, RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy) {
        this.coreSize = coreSize;
        this.timeout = timeout;
        this.timeUnit = timeUnit;
        this.taskQueue = new BlockingQueue<>(queueCapacity);
        this.rejectPolicy = rejectPolicy;
    }

    // 执行任务
    public void execute(Runnable task) {
        // 任务数未超过coreSize时, 直接交给 worker 对象执行
        // 任务数超过 coreSize时, 加入任务队列缓存
        synchronized (workers) {
            if (workers.size() < this.coreSize) {
                Worker worker = new Worker(task);
                log.debug("任务直接执行: {}, 新增 worker: {}", task, worker);
                workers.add(worker);
                worker.start();
            } else {
//                taskQueue.put(task);  // 死等

                // 线程池的拒绝策略
                // 1. 死等
                // 2. 带超时等待
                // 3. 放弃任务执行
                // 4. 抛出异常
                // 5. 让调用者自己执行任务
                // ...
                // 策略模式
                taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
            }
        }
    }

    class Worker extends Thread {
        private Runnable task;

        public Worker(Runnable task) {
            this.task = task;
        }

        @Override
        public void run() {
            // 执行任务
            // 1. 当task不为null, 执行任务
            // 2. 当task执行完毕, 从任务队列中获取task并执行
            /*while (task != null || (task = taskQueue.take()) != null) {*/
            while (task != null || (task = taskQueue.poll(timeout, timeUnit)) != null) {
                try {
                    log.debug("worker: {}, 正在执行task: {}", this, task);
                    task.run();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    task = null;
                }
            }
            // 移除当前worker
            synchronized (workers) {
                workers.remove(this);
                log.debug("worker被移除: {}", this);
            }
        }
    }
}

步骤 4 ：测试

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Deque;
import java.util.HashSet;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

@Slf4j(topic = "c.TestPool")
public class TestPool {

    public static void main(String[] args) {
        ThreadPool threadPool = new ThreadPool(
                1, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 1,
                (queue, task) -> {
                    // 策略1. 死等
//                    queue.put(task);
                    // 策略2, 带超时的等待
//                    queue.offer(task, 1500, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    // 策略3, 让调用者放弃任务执行
//                    log.debug("放弃任务执行...{}", task);  // (无逻辑)
                    // 策略4, 让调用者自己抛出异常
//                    throw new RuntimeException("任务执行失败... " + task);
                    // 策略5, 让调用者自己执行任务
                    task.run();
                });

        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            String taskName = "task-" + i;
            threadPool.execute(() -> {
                log.debug("{}", taskName);
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }
}

2. ThreadPoolExecutor

在这里插入图片描述

1) 线程池状态

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态，低 29 位表示线程数量
在这里插入图片描述

从数字上比较，TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中，目的是将线程池状态与线程个数合二为一，这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值

// c 为旧值， ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));

// rs 为高 3 位代表线程池状态， wc 为低 29 位代表线程个数，ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

2) 构造方法

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

corePoolSize 核心线程数目 (最多保留的线程数)
maximumPoolSize 最大线程数目
keepAliveTime 生存时间 - 针对救急线程
unit 时间单位 - 针对救急线程
workQueue 阻塞队列
threadFactory 线程工厂 - 可以为线程创建时起个好名字
handler 拒绝策略

工作方式：

在这里插入图片描述

线程池中刚开始没有线程，当一个任务提交给线程池后，线程池会创建一个新线程来执行任务。
当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲，这时再加入任务，新加的任务会被加入workQueue 队列排队，直到有空闲的线程。
如果队列选择了有界队列，那么任务超过了队列大小时，会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急（救急线程）。
如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现（下列前四种），其它著名框架也提供了实现
- AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常，这是默认策略
- CallerRunsPolicy 让调用者运行任务
- DiscardPolicy 放弃本次任务
- DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务，本任务取而代之
- Dubbo 的实现，在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志，并 dump 线程栈信息，方便定位问题
- Netty 的实现，是创建一个新线程来执行任务
- ActiveMQ 的实现，带超时等待（60s）尝试放入队列，类似我们之前自定义的拒绝策略
- PinPoint 的实现，它使用了一个拒绝策略链，会逐一尝试策略链中每种拒绝策略
当高峰过去后，超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做，需要结束节省资源，这个时间由keepAliveTime 和 unit 来控制。

在这里插入图片描述

根据这个构造方法，JDK Executors 类中提供了众多工厂方法来创建各种用途的线程池：

newFixedThreadPool：固定大小线程池
newCachedThreadPool：带缓存线程池
newSingleThreadExecutor：单线程线程池

3) newFixedThreadPool

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

特点

核心线程数 == 最大线程数（没有救急线程被创建），因此也无需超时时间
阻塞队列是无界的，可以放任意数量的任务

评价适用于任务量已知，相对耗时的任务

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@Slf4j(topic = "c.TestThreadPoolExecutors")
public class TestThreadPoolExecutors {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        pool.execute(() -> log.debug("task1"));
        pool.execute(() -> log.debug("task2"));
        pool.execute(() -> log.debug("task3"));
        pool.execute(() -> log.debug("task4"));
        pool.execute(() -> log.debug("task5"));
    }
}

在这里插入图片描述
自定义线程工厂：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@Slf4j(topic = "c.TestThreadPoolExecutors")
public class TestThreadPoolExecutors {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2,
                // 自定义线程工厂
                new ThreadFactory() {
                    private final AtomicInteger t = new AtomicInteger(1);

                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        return new Thread(r, "myPool-t-" + t.getAndIncrement());
                    }
                }
        );

        pool.execute(() -> log.debug("task1"));
        pool.execute(() -> log.debug("task2"));
        pool.execute(() -> log.debug("task3"));
        pool.execute(() -> log.debug("task4"));
        pool.execute(() -> log.debug("task5"));
    }
}

在这里插入图片描述

4) newCachedThreadPool

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

特点

核心线程数是 0 ，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是 60s，意味着
- 全部都是救急线程（60s 后可以回收）
- 救急线程可以无限创建
队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是，它没有容量，没有线程来取是放不进去的（一手交钱、一手交货）

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestSynchronousQueue")
public class TestSynchronousQueue {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SynchronousQueue<Integer> integers = new SynchronousQueue<>();
        new Thread(() -> {
            try {
                log.debug("putting {} ", 1);
                integers.put(1);  // 阻塞
                log.debug("{} putted...", 1);

                log.debug("putting {} ", 2);
                integers.put(2);
                log.debug("{} putted...", 2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "t1").start();

        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

        new Thread(() -> {
            try {
                log.debug("taking {}", 1);
                Integer i = integers.take();  // 结束阻塞
                System.out.println("i: " + i);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "t2").start();

        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

        new Thread(() -> {
            try {
                log.debug("taking {}", 2);
                Integer i = integers.take();
                System.out.println("i: " + i);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "t3").start();

    }
}

输出

在这里插入图片描述

评价整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长，没有上限，当任务执行完毕，空闲 1 分钟后释放线程。适合任务数比较密集，但每个任务执行时间较短的情况

5) newSingleThreadExecutor

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

使用场景：
希望多个任务排队执行。线程数固定为 1 ，任务数多于 1 时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这唯一的线程也不会被释放。

区别：

自己创建一个单线程串行执行任务，如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施，而线程池还会新建一个线程，保证池的正常工作
Executors.newSingleThreadExecutor() 线程个数始终为 1 ，不能修改
- FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式，只对外暴露了 ExecutorService 接口，因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法
Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为 1 ，以后还可以修改
- 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象，可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@Slf4j(topic = "c.TestExecutors")
public class TestExecutors {

    public static void main(String[] args) {
        test2();
    }

    private static void test2() {

        ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();

        pool.execute(() -> {
            log.debug("task: 1");
            int i = 1 / 0;
        });

        pool.execute(() -> log.debug("task: 2"));
        pool.execute(() -> log.debug("task: 3"));
    }


}

在这里插入图片描述

6) 提交任务

// 执行任务
void execute(Runnable command);

// 提交任务 task，用返回值 Future 获得任务执行结果
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);

// 提交 tasks 中所有任务
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
	throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，带超时时间
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
							long timeout, TimeUnit unit)
	throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
	throws InterruptedException, ExecutionException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消，带超时时间
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
				long timeout, TimeUnit unit)
	throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

submit栗子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.*;

@Slf4j(topic = "c.TestSubmit")
public class TestSubmit {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Future<String> future = pool.submit(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                log.debug("running...");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                log.debug("create a result!");
                return "one fine";
            }
        });

        String result = future.get();  // 阻塞
        log.debug("result: {}", result);
    }
}

在这里插入图片描述

invokeAll栗子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

@Slf4j(topic = "c.TestInvokeAll")
public class TestInvokeAll {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        List<Future<String>> futures = pool.invokeAll(Arrays.asList(
                () -> {
                    log.debug("begin-1");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                    return "1";
                },
                () -> {
                    log.debug("begin-2");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                    return "2";
                },
                () -> {
                    log.debug("begin-3");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                    return "3";
                }
        ));

        futures.forEach(f -> {
            try {
                String result = f.get();
                log.debug("result: " + result);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }

        });
    }
}

在这里插入图片描述

invokeAny栗子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.*;

@Slf4j(topic = "c.TestInvokeAny")
public class TestInvokeAny {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);

        String result = pool.invokeAny(Arrays.asList(
                () -> {
                    log.debug("begin-1");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                    log.debug("end-1");
                    return "1";
                },
                () -> {
                    log.debug("begin-2");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                    log.debug("end-2");
                    return "2";
                },
                () -> {
                    log.debug("begin-3");
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                    log.debug("end-3");
                    return "3";
                }
        ));
        log.debug("{}", result);
    }
}

在这里插入图片描述

7) 关闭线程池

shutdown

定义：

/*
线程池状态变为 SHUTDOWN
- 不会接收新任务
- 但已提交任务会执行完
- 此方法不会阻塞调用线程的执行
*/
void shutdown();

实现：

public void shutdown() {
	final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
	mainLock.lock();
	try {
		checkShutdownAccess();
		// 修改线程池状态
		advanceRunState(SHUTDOWN);
		// 仅会打断空闲线程
		interruptIdleWorkers();
		onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
	} finally {
		mainLock.unlock();
	}
	// 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结，如果还有运行的线程也不会等)
	tryTerminate();
}

栗子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestShutDown")
public class TestShutDown {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Future<Integer> result1 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 1 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            log.debug("task 1 finish!");
            return 1;
        });

        Future<Integer> result2 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 2 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            log.debug("task 2 finish!");
            return 2;
        });

        Future<Integer> result3 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 3 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(4);
            log.debug("task 3 finish!");
            return 1;
        });

        log.debug("shutdown start...");
        pool.shutdown();
        log.debug("shutdown end!");
        boolean b = pool.awaitTermination(3, TimeUnit.SECONDS);  // 阻塞3s
        log.debug("阻塞结束...");

        // java.util.concurrent.RejectedExecutionException
//        Future<Integer> result4 = pool.submit(() -> {
//            log.debug("task 4 running...");
//            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
//            log.debug("task 4 finish!");
//            return 1;
//        });


    }
}

在这里插入图片描述

shutdownNow

定义：

/*
线程池状态变为 STOP
- 不会接收新任务
- 会将队列中的任务返回
- 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务
*/
List<Runnable> shutdownNow();

实现：

public List<Runnable> shutdownNow() {
	List<Runnable> tasks;
	final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
	mainLock.lock();
	try {
		checkShutdownAccess();
		// 修改线程池状态
		advanceRunState(STOP);
		// 打断所有线程
		interruptWorkers();
		// 获取队列中剩余任务
		tasks = drainQueue();
	} finally {
		mainLock.unlock();
	}
	// 尝试终结
	tryTerminate();
	return tasks;
}

栗子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestShutDown")
public class TestShutDown {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Future<Integer> result1 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 1 running...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(400);
            log.debug("task 1 finish!");
            return 1;
        });

        Future<Integer> result2 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 2 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            log.debug("task 2 finish!");
            return 2;
        });

        Future<Integer> result3 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 3 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(4);
            log.debug("task 3 finish!");
            return 3;
        });

        Future<Integer> result4 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 4 running...");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(4);
            log.debug("task 4 finish!");
            return 4;
        });

        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
        log.debug("shutdownNow start...");
        List<Runnable> runnables = pool.shutdownNow();  // 未执行的任务, 这里是task4
        log.debug("shutdownNow end!");
        log.debug("runnables: {}", runnables);
    }
}

在这里插入图片描述

其它方法

// 不在 RUNNING 状态的线程池，此方法就返回 true
boolean isShutdown();

// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();

// 调用 shutdown 后，由于调用线程并不会等待所有任务运行结束，因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情，可以利用此方法等待
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

* 模式之 `Worker Thread`-工作线程

1. 定义

让有限的工作线程（Worker Thread）来轮流异步处理无限多的任务。也可以将其归类为分工模式，它的典型实现就是线程池，也体现了经典设计模式中的享元模式。

例如，海底捞的服务员（线程），轮流处理每位客人的点餐（任务），如果为每位客人都配一名专属的服务员，那么成本就太高了（对比另一种多线程设计模式：Thread-Per-Message）

注意，不同任务类型应该使用不同的线程池，这样能够避免饥饿，并能提升效率

例如，如果一个餐馆的工人既要招呼客人（任务类型A），又要到后厨做菜（任务类型B）显然效率不咋地，分成服务员（线程池A）与厨师（线程池B）更为合理，当然你能想到更细致的分工

2. 饥饿

固定大小线程池会有饥饿现象

两个工人是同一个线程池中的两个线程
他们要做的事情是：为客人点餐和到后厨做菜，这是两个阶段的工作
- 客人点餐：必须先点完餐，等菜做好，上菜，在此期间处理点餐的工人必须等待
- 后厨做菜：没啥说的，做就是了
比如工人A 处理了点餐任务，接下来它要等着工人B 把菜做好，然后上菜，他俩也配合的蛮好
但现在同时来了两个客人，这个时候工人A 和工人B 都去处理点餐了，这时没人做饭了，饥饿

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

@Slf4j(topic = "c.TestStarvation")
public class TestStarvation {

    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();

    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);

        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

        /*executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });*/

    }
}

输出
在这里插入图片描述

当注释取消后，可能的输出（注意：这里是饥饿，并不是死锁）

在这里插入图片描述

解决方法可以增加线程池的大小，不过不是根本解决方案，还是前面提到的，不同的任务类型，采用不同的线程池，例如：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

@Slf4j(topic = "c.TestDeadLock")
public class TestDeadLock {

    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();

    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService waiterPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        ExecutorService cookPool = Executors.newFixedThreadPool(1);

        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    }

}

输出
在这里插入图片描述

3. 创建多少线程池合适

过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿
过大会导致更多的线程上下文切换，占用更多内存

3.1 CPU 密集型运算

通常采用 cpu 核数 + 1 能够实现最优的 CPU 利用率，+1 是保证当线程由于页缺失故障（操作系统）或其它原因导致暂停时，额外的这个线程就能顶上去，保证 CPU 时钟周期不被浪费

3.2 I/O 密集型运算

CPU 不总是处于繁忙状态，例如，当你执行业务计算时，这时候会使用 CPU 资源，但当你执行 I/O 操作时、远程RPC 调用时，包括进行数据库操作时，这时候 CPU 就闲下来了，你可以利用多线程提高它的利用率。

经验公式如下

线程数 = 核数 * 期望 CPU 利用率 * 总时间(CPU计算时间+等待时间) / CPU 计算时间

例如 4 核 CPU 计算时间是 50% ，其它等待时间是 50%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 50% = 8

例如 4 核 CPU 计算时间是 10% ，其它等待时间是 90%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 10% = 40

4. 自定义线程池

在这里插入图片描述

8) 任务调度线程池

在『任务调度线程池』功能加入之前，可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能，Timer 的优点在于简单易用，但由于所有任务都是由同一个线程来调度，因此所有任务都是串行执行的，同一时间只能有一个任务在执行，前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestTimer")
public class TestTimer {

    public static void main(String[] args) {
        Timer timer = new Timer();
        TimerTask task1 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.debug("task 1");
//                int i = 1 / 0;
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        TimerTask task2 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.debug("task 2");
            }
        };

        log.debug("main start...");
        // 使用 timer 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
        // 但由于 timer 内只有一个线程来顺序执行队列中的任务，因此『任务1』的延时，影响了『任务2』的执行
        timer.schedule(task1, 1000);
        timer.schedule(task2, 1000);
    }
}

输出

在这里插入图片描述

使用 ScheduledExecutorService 改写：–延时执行任务

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestScheduledExecutorService")
public class TestScheduledExecutorService {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);
        
        log.debug("main start...");
        // 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
        executor.schedule(() -> {
            log.debug("task1 start...");
//            int i = 1 / 0;
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        
        executor.schedule(() -> {
            log.debug("task2 start...");
        }, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

    }
}

输出

在这里插入图片描述

scheduleAtFixedRate 例子：–定时执行任务

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.ScheduleAtFixedRateTest")
public class ScheduleAtFixedRateTest {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        log.debug("main start...");

        // delay
        pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
            log.debug("running...");
        }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

    }
}

输出

在这里插入图片描述

scheduleAtFixedRate 例子（任务执行时间超过了间隔时间）：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.ScheduleAtFixedRateTest")
public class ScheduleAtFixedRateTest {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        log.debug("main start...");

        // delay
        pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
            log.debug("running...");
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

        // delay从上一次任务结束时开始算
        /*pool.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            log.debug("running...");
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);*/
    }
}

输出分析：一开始，延时 1s，接下来，由于任务执行时间 > 间隔时间，间隔被『撑』到了 2s

在这里插入图片描述

scheduleWithFixedDelay 例子：

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.ScheduleAtFixedRateTest")
public class ScheduleAtFixedRateTest {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        log.debug("main start...");

        // delay
        /*pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
            log.debug("running...");
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);*/

        // delay从上一次任务结束时开始算
        pool.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            log.debug("running...");
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

输出分析：一开始，延时 1s，scheduleWithFixedDelay 的间隔是上一个任务结束 <-> 延时 <-> 下一个任务开始所以间隔都是 3s

在这里插入图片描述

评价整个线程池表现为：线程数固定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务

9) 正确处理执行任务异常

方法 1 ：主动捉异常

private static void test1() {
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
    pool.submit(() -> {
        try {
            log.debug("task1");
            int i = 1 / 0;
        } catch (Exception e) {
            log.error("error:", e);
        }
    });
}

输出

在这里插入图片描述

方法 2 ：使用 Future

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

@Slf4j(topic = "c.TestScheduleException")
public class TestScheduleException {

    public static void main(String[] args) {
//        test1();
        test2();
    }

    private static void test2() {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        Future<Boolean> f = pool.submit(() -> {
            log.debug("task1");
            int i = 1 / 0;
            return true;
        });
        Boolean result = null;
        try {
            result = f.get();
        } catch (Exception e) {
            log.error("error: {}", e.getMessage());
        }
        log.debug("result:{}", result);
    }

    private static void test1() {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        pool.submit(() -> {
            try {
                log.debug("task1");
                int i = 1 / 0;
            } catch (Exception e) {
                log.error("error: {}", e.getMessage());
            }
        });
    }
}

输出

在这里插入图片描述

* 应用之定时任务

定期执行

如何让每周四 18:00:00 定时执行任务？

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.time.DayOfWeek;
import java.time.Duration;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j(topic = "c.TestSchedule")
public class TestSchedule {

    public static void main(String[] args) {
        // 获得当前时间
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        // 获取本周四 18:00:00.000
        LocalDateTime thursday =
                now.with(DayOfWeek.THURSDAY)  // 本周四
                        .withHour(18).withMinute(0).withSecond(0).withNano(0);

        // 如果当前时间已经超过 本周四 18:00:00.000， 那么找下周四 18:00:00.000
        if (now.compareTo(thursday) >= 0) {
            thursday = thursday.plusWeeks(1);  // 下周四
        }

        // 计算时间差，即延时执行时间
        long initialDelay = Duration.between(now, thursday).toMillis();
        // 计算间隔时间，即 1 周的毫秒值
        long oneWeek = 7 * 24 * 3600 * 1000;
        ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);

        System.out.println("开始时间：" + new Date());
        executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            System.out.println("执行时间：" + new Date());
        }, initialDelay, oneWeek, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
}

10) Tomcat 线程池

Tomcat 在哪里用到了线程池呢

在这里插入图片描述

LimitLatch 用来限流，可以控制最大连接个数，类似 J.U.C 中的 Semaphore 后面再讲
Acceptor 只负责【接收新的 socket 连接】
Poller 只负责监听 socket channel 是否有【可读的 I/O 事件】
一旦可读，封装一个任务对象（socketProcessor），提交给 Executor 线程池处理
Executor 线程池中的工作线程最终负责【处理请求】

Tomcat 线程池扩展了 ThreadPoolExecutor，行为稍有不同

如果总线程数达到 maximumPoolSize
- 这时不会立刻抛 RejectedExecutionException 异常
- 而是再次尝试将任务放入队列，如果还失败，才抛出 RejectedExecutionException 异常

源码 tomcat-7.0.42

public void execute(Runnable command, long timeout, TimeUnit unit) {
	submittedCount.incrementAndGet();
	try {
		super.execute(command);
	} catch (RejectedExecutionException rx) {
		if (super.getQueue() instanceof TaskQueue) {
			final TaskQueue queue = (TaskQueue)super.getQueue();
			try {
				if (!queue.force(command, timeout, unit)) {
					submittedCount.decrementAndGet();
					throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.");
				}
			} catch (InterruptedException x) {
				submittedCount.decrementAndGet();
				Thread.interrupted();
				throw new RejectedExecutionException(x);
			}
		} else {
			submittedCount.decrementAndGet();
			throw rx;
		}
	}
}

TaskQueue.java

public boolean force(Runnable o, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
	if ( parent.isShutdown() )
		throw new RejectedExecutionException(
			"Executor not running, can't force a command into the queue"
		);
	return super.offer(o,timeout,unit); //forces the item onto the queue, to be used if the task is rejected
}

Connector 配置
在这里插入图片描述

Executor 线程配置
在这里插入图片描述

3. Fork/Join

1) 概念

Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，它体现的是一种分治思想，适用于能够进行任务拆分的cpu 密集型运算

所谓的任务拆分，是将一个大任务拆分为算法上相同的小任务，直至不能拆分可以直接求解。跟递归相关的一些计算，如归并排序、斐波那契数列、都可以用分治思想进行求解

Fork/Join 在分治的基础上加入了多线程，可以把每个任务的分解和合并交给不同的线程来完成，进一步提升了运算效率

Fork/Join 默认会创建与 cpu 核心数大小相同的线程池

2) 使用

提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask（有返回值）或 RecursiveAction（没有返回值），例如下面定义了一个对 1~n 之间的整数求和的任务

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

@Slf4j(topic = "c.TestForkJoin2")
public class TestForkJoin {

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);

        Integer result = pool.invoke(new MyTask(5));

        log.debug("result: {}", result);
    }

}

// 求1-n之间整数的和
@Slf4j(topic = "c.MyTask")
class MyTask extends RecursiveTask<Integer> {

    private final int n;

    public MyTask(int n) {
        this.n = n;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "{" + n + '}';
    }

    // 做任务拆分逻辑
    @Override
    protected Integer compute() {
        // 终止条件; 如果 n 已经为 1，可以求得结果了
        if (n == 1) {
            log.debug("join() {}", n);
            return n;
        }
        // 将任务进行拆分(fork)
        MyTask t1 = new MyTask(n - 1);
        t1.fork();  // 让线程执行此任务
        log.debug("fork(): {} + {}", n, t1);
        // 合并(join)结果
        int result = n + t1.join();  // 当前结果 与 获取任务的结果 相加
        log.debug("join(): {} + {} = {}", n, t1, result);
        return result;
    }
}

结果

在这里插入图片描述

用图来表示

在这里插入图片描述

改进

package top.onefine.test.c8;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

@Slf4j(topic = "c.TestForkJoin2")
public class TestForkJoin2 {

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);

        Integer result = pool.invoke(new MyTask2(1, 5));

        log.debug("result: {}", result);
    }

}

// 求1-n之间整数的和
@Slf4j(topic = "c.MyTask2")
class MyTask2 extends RecursiveTask<Integer> {

    int begin;
    int end;

    public MyTask2(int begin, int end) {
        this.begin = begin;
        this.end = end;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "{" + begin + "," + end + '}';
    }

    @Override
    protected Integer compute() {

        // 5, 5
        if (begin == end) {
            log.debug("join() {}", begin);
            return begin;
        }

        // 4, 5
        if (end - begin == 1) {
            log.debug("join() {} + {} = {}", begin, end, end + begin);
            return end + begin;
        }

        // 1 5
        int mid = (end + begin) / 2; // 3
        MyTask2 t1 = new MyTask2(begin, mid); // 1,3
        t1.fork();
        MyTask2 t2 = new MyTask2(mid + 1, end); // 4,5
        t2.fork();
        log.debug("fork() {} + {} = ?", t1, t2);
        int result = t1.join() + t2.join();
        log.debug("join() {} + {} = {}", t1, t2, result);
        return result;
    }

}

结果

在这里插入图片描述

用图来表示
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这篇关于Java并发编程 - 共享模型之JDK并发工具1：线程池的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！