java并发编程_线程池的使用方法(详解)

一、任务和执行策略之间的隐性耦合

Executor可以将任务的提交和任务的执行策略解耦

只有任务是同类型的且执行时间差别不大，才能发挥最大性能，否则，如将一些耗时长的任务和耗时短的任务放在一个线程池，除非线程池很大，否则会造成死锁等问题

1.线程饥饿死锁

类似于：将两个任务提交给一个单线程池，且两个任务之间相互依赖，一个任务等待另一个任务，则会发生死锁；表现为池不够

定义：某个任务必须等待池中其他任务的运行结果，有可能发生饥饿死锁

2.线程池大小

注意：线程池的大小还受其他的限制，如其他资源池：数据库连接池

如果每个任务都是一个连接，那么线程池的大小就受制于数据库连接池的大小

3.配置ThreadPoolExecutor线程池

实例：

1.通过Executors的工厂方法返回默认的一些实现

2.通过实例化ThreadPoolExecutor（.....）自定义实现

线程池的队列

1.*队列：任务到达，线程池饱满，则任务在队列中等待，如果任务无限达到，则队列会无限扩张

如：单例和固定大小的线程池用的就是此种

2.有界队列：如果新任务到达，队列满则使用饱和策略

3.同步移交：如果线程池很大，将任务放入队列后在移交就会产生延时，如果任务生产者很快也会导致任务排队

SynchronousQueue直接将任务移交给工作线程

机制：将一个任务放入，必须有一个线程等待接受，如果没有，则新增线程，如果线程饱和，则拒绝任务

如：CacheThreadPool就是使用的这种策略

饱和策略：

setRejectedExecutionHandler来修改饱和策略

1.终止Abort（默认）：抛出异常由调用者处理

2.抛弃Discard

3.抛弃DiscardOldest：抛弃最旧的任务，注意：如果是优先级队列将抛弃优先级最高的任务

4.CallerRuns：回退任务，有调用者线程自行处理

4.线程工厂ThreadFactoy

每当创建线程时：其实是调用了线程工厂来完成

自定义线程工厂：implements ThreadFactory

可以定制该线程工厂的行为：如UncaughtExceptionHandler等

public class MyAppThread extends Thread {
  public static final String DEFAULT_NAME = "MyAppThread";
  private static volatile boolean debugLifecycle = false;
  private static final AtomicInteger created = new AtomicInteger();
  private static final AtomicInteger alive = new AtomicInteger();
  private static final Logger log = Logger.getAnonymousLogger();

  public MyAppThread(Runnable r) {
    this(r, DEFAULT_NAME);
  }

  public MyAppThread(Runnable runnable, String name) {
    super(runnable, name + "-" + created.incrementAndGet());
    //设置该线程工厂创建的线程的 未捕获异常的行为
    setUncaughtExceptionHandler(new Thread.UncaughtExceptionHandler() {
      public void uncaughtException(Thread t,
                     Throwable e) {
        log.log(Level.SEVERE,
            "UNCAUGHT in thread " + t.getName(), e);
      }
    });
  }

  public void run() {
    // Copy debug flag to ensure consistent value throughout.
    boolean debug = debugLifecycle;
    if (debug) log.log(Level.FINE, "Created " + getName());
    try {
      alive.incrementAndGet();
      super.run();
    } finally {
      alive.decrementAndGet();
      if (debug) log.log(Level.FINE, "Exiting " + getName());
    }
  }

  public static int getThreadsCreated() {
    return created.get();
  }

  public static int getThreadsAlive() {
    return alive.get();
  }

  public static boolean getDebug() {
    return debugLifecycle;
  }

  public static void setDebug(boolean b) {
    debugLifecycle = b;
  }
}

5.扩展ThreadPoolExecutor

可以被自定义子类覆盖的方法：

1.afterExecute：结束后，如果抛出RuntimeException则方法不会执行

2.beforeExecute：开始前，如果抛出RuntimeException则任务不会执行

3.terminated：在线程池关闭时，可以用来释放资源等

二、递归算法的并行化

1.循环

在循环中，每次循环操作都是独立的

//串行化
  void processSequentially(List<Element> elements) {
    for (Element e : elements)
      process(e);
  }
  //并行化
  void processInParallel(Executor exec, List<Element> elements) {
    for (final Element e : elements)
      exec.execute(new Runnable() {
        public void run() {
          process(e);
        }
      });
  }

2.迭代

如果每个迭代操作是彼此独立的，则可以串行执行

如：深度优先搜索算法；注意：递归还是串行的，但是，每个节点的计算是并行的

//串行 计算compute 和串行迭代
  public <T> void sequentialRecursive(List<Node<T>> nodes, Collection<T> results) {
    for (Node<T> n : nodes) {
      results.add(n.compute());
      sequentialRecursive(n.getChildren(), results);
    }
  }
  //并行 计算compute 和串行迭代
  public <T> void parallelRecursive(final Executor exec, List<Node<T>> nodes, final Collection<T> results) {
    for (final Node<T> n : nodes) {
      exec.execute(() -> results.add(n.compute()));
      parallelRecursive(exec, n.getChildren(), results);
    }
  }
  //调用并行方法的操作
  public <T> Collection<T> getParallelResults(List<Node<T>> nodes)
      throws InterruptedException {
    ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
    Queue<T> resultQueue = new ConcurrentLinkedQueue<T>();
    parallelRecursive(exec, nodes, resultQueue);
    exec.shutdown();
    exec.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);
    return resultQueue;
  }

实例：

public class ConcurrentPuzzleSolver <P, M> {
  private final Puzzle<P, M> puzzle;
  private final ExecutorService exec;
  private final ConcurrentMap<P, Boolean> seen;
  protected final ValueLatch<PuzzleNode<P, M>> solution = new ValueLatch<PuzzleNode<P, M>>();

  public ConcurrentPuzzleSolver(Puzzle<P, M> puzzle) {
    this.puzzle = puzzle;
    this.exec = initThreadPool();
    this.seen = new ConcurrentHashMap<P, Boolean>();
    if (exec instanceof ThreadPoolExecutor) {
      ThreadPoolExecutor tpe = (ThreadPoolExecutor) exec;
      tpe.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
    }
  }

  private ExecutorService initThreadPool() {
    return Executors.newCachedThreadPool();
  }

  public List<M> solve() throws InterruptedException {
    try {
      P p = puzzle.initialPosition();
      exec.execute(newTask(p, null, null));
      // 等待ValueLatch中闭锁解开，则表示已经找到答案
      PuzzleNode<P, M> solnPuzzleNode = solution.getValue();
      return (solnPuzzleNode == null) ? null : solnPuzzleNode.asMoveList();
    } finally {
      exec.shutdown();//最终主线程关闭线程池
    }
  }

  protected Runnable newTask(P p, M m, PuzzleNode<P, M> n) {
    return new SolverTask(p, m, n);
  }

  protected class SolverTask extends PuzzleNode<P, M> implements Runnable {
    SolverTask(P pos, M move, PuzzleNode<P, M> prev) {
      super(pos, move, prev);
    }
    public void run() {
      //如果有一个线程找到了答案，则return，通过ValueLatch中isSet CountDownlatch闭锁实现；
      //为类避免死锁，将已经扫描的节点放入set集合中，避免继续扫描产生死循环
      if (solution.isSet() || seen.putIfAbsent(pos, true) != null){
        return; // already solved or seen this position
      }
      if (puzzle.isGoal(pos)) {
        solution.setValue(this);
      } else {
        for (M m : puzzle.legalMoves(pos))
          exec.execute(newTask(puzzle.move(pos, m), m, this));
      }
    }
  }
}

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