java中常见的六种线程池详解

时间:2024-07-27 19:37:08

java中常见的六种线程池详解

  • 之前我们介绍了线程池的四种拒绝策略,了解了线程池参数的含义,那么今天我们来聊聊Java 中常见的几种线程池,以及在jdk7 加入的 ForkJoin 新型线程池
  • 首先我们列出Java 中的六种线程池如下
线程池名称 描述
FixedThreadPool 核心线程数与最大线程数相同
SingleThreadExecutor 一个线程的线程池
CachedThreadPool 核心线程为0,最大线程数为Integer. MAX_VALUE
ScheduledThreadPool 指定核心线程数的定时线程池
SingleThreadScheduledExecutor 单例的定时线程池
ForkJoinPool JDK 7 新加入的一种线程池
  • 在了解集中线程池时我们先来熟悉一下主要几个类的关系,ThreadPoolExecutor 的类图,以及 Executors 的主要方法:

java中常见的六种线程池详解

java中常见的六种线程池详解

  • 上面看到的类图,方便帮助下面的理解和查看,我们可以看到一个核心类 ExecutorService , 这是我们线程池都实现的基类,我们接下来说的都是它的实现类。

FixedThreadPool

  • FixedThreadPool 线程池的特点是它的核心线程数和最大线程数一样,我们可以看它的实现代码在 Executors#newFixedThreadPool(int) 中,如下:
    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

我们可以看到方法内创建线程调用的实际是 ThreadPoolExecutor 类,这是线程池的核心执行器,传入的 nThread 参数作为核心线程数和最大线程数传入,队列采用了一个链表结构的有界队列。

  • 这种线程池我们可以看作是固定线程数的线程池,它只有在开始初始化的时候线程数会从0开始创建,但是创建好后就不再销毁,而是全部作为常驻线程池,这里如果对线程池参数不理解的可以看之前文章 《解释线程池各个参数的含义》
  • 对于这种线程池他的第三个和第四个参数是没意义,它们是空闲线程存活时间,这里都是常驻不存在销毁,当线程处理不了时会加入到阻塞队列,这是一个链表结构的有界阻塞队列,最大长度是Integer. MAX_VALUE

SingleThreadExecutor

  • SingleThreadExecutor 线程的特点是它的核心线程数和最大线程数均为1,我们也可以将其任务是一个单例线程池,它的实现代码是Executors#newSingleThreadExcutor() , 如下:
    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
} public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory));
}
  • 上述代码中我们发现它有一个重载函数,传入了一个ThreadFactory 的参数,一般在我们开发中会传入我们自定义的线程创建工厂,如果不传入则会调用默认的线程工厂
  • 我们可以看到它与 FixedThreadPool 线程池的区别仅仅是核心线程数和最大线程数改为了1,也就是说不管任务多少,它只会有唯一的一个线程去执行
  • 如果在执行过程中发生异常等导致线程销毁,线程池也会重新创建一个线程来执行后续的任务
  • 这种线程池非常适合所有任务都需要按被提交的顺序来执行的场景,是个单线程的串行。

CachedThreadPool

  • cachedThreadPool 线程池的特点是它的常驻核心线程数为0,正如其名字一样,它所有的县城都是临时的创建,关于它的实现在 Executors#newCachedThreadPool() 中,代码如下:
    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
} public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
  • 从上述代码中我们可以看到 CachedThreadPool 线程池中,最大线程数为 Integer.MAX_VALUE , 意味着他的线程数几乎可以无限增加。
  • 因为创建的线程都是临时线程,所以他们都会被销毁,这里空闲 线程销毁时间是60秒,也就是说当线程在60秒内没有任务执行则销毁
  • 这里我们需要注意点,它使用了 SynchronousQueue 的一个阻塞队列来存储任务,这个队列是无法存储的,因为他的容量为0,它只负责对任务的传递和中转,效率会更高,因为核心线程都为0,这个队列如果存储任务不存在意义。

ScheduledThreadPool

  • ScheduledThreadPool 线程池是支持定时或者周期性执行任务,他的创建代码 Executors.newSchedsuledThreadPool(int) 中,如下所示:
    public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
} public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
  • 我们发现这里调用了 ScheduledThreadPoolExecutor 这个类的构造函数,进一步查看发现 ScheduledThreadPoolExecutor 类是一个继承了 ThreadPoolExecutor 的,同时实现了 ScheduledExecutorService 接口,我们看到它的几个构造函数都是调用父类 ThreadPoolExecutor 的构造函数
    public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
} public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
ThreadFactory threadFactory) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue(), threadFactory);
} public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
RejectedExecutionHandler handler) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue(), handler);
} public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue(), threadFactory, handler);
}
  • 从上面代码我们可以看到和其他线程池创建并没有差异,只是这里的任务队列是 DelayedWorkQueue 关于阻塞丢列我们下篇文章专门说,这里我们先创建一个周期性的线程池来看一下
    public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 1. 延迟一定时间执行一次
service.schedule(() ->{
System.out.println("schedule ==> 云栖简码-i-code.online");
},2, TimeUnit.SECONDS); // 2. 按照固定频率周期执行
service.scheduleAtFixedRate(() ->{
System.out.println("scheduleAtFixedRate ==> 云栖简码-i-code.online");
},2,3,TimeUnit.SECONDS); //3. 按照固定频率周期执行
service.scheduleWithFixedDelay(() -> {
System.out.println("scheduleWithFixedDelay ==> 云栖简码-i-code.online");
},2,5,TimeUnit.SECONDS); }
  • 上面代码是我们简单创建了 newScheduledThreadPool ,同时演示了里面的三个核心方法,首先看执行的结果:

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  • 首先我们看第一个方法 schedule , 它有三个参数,第一个参数是线程任务,第二个delay 表示任务执行延迟时长,第三个unit 表示延迟时间的单位,如上面代码所示就是延迟两秒后执行任务
 public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,
long delay, TimeUnit unit);
  • 第二个方法是 scheduleAtFixedRate 如下, 它有四个参数,command 参数表示执行的线程任务 ,initialDelay 参数表示第一次执行的延迟时间,period 参数表示第一次执行之后按照多久一次的频率来执行,最后一个参数是时间单位。如上面案例代码所示,表示两秒后执行第一次,之后按每隔三秒执行一次
    public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
long initialDelay,
long period,
TimeUnit unit);
  • 第三个方法是 scheduleWithFixedDelay 如下,它与上面方法是非常类似的,也是周期性定时执行, 参数含义和上面方法一致。这个方法和 scheduleAtFixedRate 的区别主要在于时间的起点计时不同
    public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
long initialDelay,
long delay,
TimeUnit unit);
  • scheduleAtFixedRate 是以任务开始的时间为时间起点来计时,时间到就执行第二次任务,与任务执行所花费的时间无关;而 scheduleWithFixedDelay 是以任务执行结束的时间点作为计时的开始。如下所示

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SingleThreadScheduledExecutor

  • 它实际和 ScheduledThreadPool 线程池非常相似,它只是 ScheduledThreadPool 的一个特例,内部只有一个线程,它只是将 ScheduledThreadPool 的核心线程数设置为了 1。如源码所示:
    public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor() {
return new DelegatedScheduledExecutorService
(new ScheduledThreadPoolExecutor(1));
}
  • 上面我们介绍了五种常见的线程池,对于这些线程池我们可以从核心线程数、最大线程数、存活时间三个维度进行一个简单的对比,有利于我们加深对这几种线程池的记忆。
FixedThreadPool SingleThreadExecutor CachedThreadPool ScheduledThreadPool SingleThreadScheduledExecutor
corePoolSize 构造函数传入 1 0 构造函数传入 1
maxPoolSize 同corePoolSize 1 Integer. MAX_VALUE Integer. MAX_VALUE Integer. MAX_VALUE
keepAliveTime 0 0 60 0 0

ForkJoinPool

  • ForkJoinPool 这是一个在 JDK7 引入的新新线程池,它的主要特点是可以充分利用多核CPU , 可以把一个任务拆分为多个子任务,这些子任务放在不同的处理器上并行执行,当这些子任务执行结束后再把这些结果合并起来,这是一种分治思想。
  • ForkJoinPool 也正如它的名字一样,第一步进行 Fork 拆分,第二步进行 Join 合并,我们先来看一下它的类图结构

java中常见的六种线程池详解

  • ForkJoinPool 的使用也是通过调用 submit(ForkJoinTask<T> task) invoke(ForkJoinTask<T> task) 方法来执行指定任务了。其中任务的类型是 ForkJoinTask 类,它代表的是一个可以合并的子任务,他本身是一个抽象类,同时还有两个常用的抽象子类 RecursiveActionRecursiveTask ,其中 RecursiveTask 表示的是有返回值类型的任务,而 RecursiveAction 则表示无返回值的任务。下面是它们的类图:

java中常见的六种线程池详解

  • 下面我们通过一个简单的代码先来看一下如何使用 ForkJoinPool 线程池

/**
* @url: i-code.online
* @author: AnonyStar
* @time: 2020/11/2 10:01
*/
public class ForkJoinApp1 { /**
目标: 打印0-200以内的数字,进行分段每个间隔为10以上,测试forkjoin
*/
public static void main(String[] args) {
// 创建线程池,
ForkJoinPool joinPool = new ForkJoinPool();
// 创建根任务
SubTask subTask = new SubTask(0,200);
// 提交任务
joinPool.submit(subTask);
//让线程阻塞等待所有任务完成 在进行关闭
try {
joinPool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
joinPool.shutdown();
}
} class SubTask extends RecursiveAction { int startNum;
int endNum; public SubTask(int startNum,int endNum){
super();
this.startNum = startNum;
this.endNum = endNum;
} @Override
protected void compute() { if (endNum - startNum < 10){
// 如果分裂的两者差值小于10 则不再继续,直接打印
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+": [startNum:"+startNum+",endNum:"+endNum+"]");
}else {
// 取中间值
int middle = (startNum + endNum) / 2;
//创建两个子任务,以递归思想,
SubTask subTask = new SubTask(startNum,middle);
SubTask subTask1 = new SubTask(middle,endNum);
//执行任务, fork() 表示异步的开始执行
subTask.fork();
subTask1.fork();
}
}
}

结果:

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  • 从上面的案例我们可以看到我们,创建了很多个线程执行,因为我测试的电脑是12线程的,所以这里实际是创建了12个线程,也侧面说明了充分调用了每个处理的线程处理能力
  • 上面案例其实我们发现很熟悉的味道,那就是以前接触过的递归思想,将上面的案例图像化如下,更直观的看到,

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  • 上面的例子是无返回值的案例,下面我们来看一个典型的有返回值的案例,相信大家都听过及很熟悉斐波那契数列,这个数列有个特点就是最后一项的结果等于前两项的和,如: 0,1,1,2,3,5...f(n-2)+f(n-1), 即第0项为0 ,第一项为1,则第二项为 0+1=1,以此类推。我们最初的解决方法就是使用递归来解决,如下计算第n项的数值:
    private int num(int num){
if (num <= 1){
return num;
}
num = num(num-1) + num(num -2);
return num;
}
  • 从上面简单代码中可以看到,当 n<=1 时返回 n , 如果n>1 则计算前一项的值f1,在计算前两项的值f2, 再将两者相加得到结果,这就是典型的递归问题,也是对应我们的ForkJoin 的工作模式,如下所示,根节点产生子任务,子任务再次衍生出子子任务,到最后在进行整合汇聚,得到结果。

    java中常见的六种线程池详解
  • 我们通过 ForkJoinPool 来实现斐波那契数列的计算,如下展示:

/**
* @url: i-code.online
* @author: AnonyStar
* @time: 2020/11/2 10:01
*/
public class ForkJoinApp3 { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
//计算第二是项的数值
final ForkJoinTask<Integer> submit = pool.submit(new Fibonacci(20));
// 获取结果,这里获取的就是异步任务的最终结果
System.out.println(submit.get()); }
} class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer>{ int num;
public Fibonacci(int num){
this.num = num;
} @Override
protected Integer compute() {
if (num <= 1) return num;
//创建子任务
Fibonacci subTask1 = new Fibonacci(num - 1);
Fibonacci subTask2 = new Fibonacci(num - 2);
// 执行子任务
subTask1.fork();
subTask2.fork();
//获取前两项的结果来计算和
return subTask1.join()+subTask2.join();
}
}
  • 通过 ForkJoinPool 可以极大的发挥多核处理器的优势,尤其非常适合用于递归的场景,例如树的遍历、最优路径搜索等场景。
  • 上面说的是ForkJoinPool 的使用上的,下面我们来说一下其内部的构造,对于我们前面说的几种线程池来说,它们都是里面只有一个队列,所有的线程共享一个。但是在ForkJoinPool 中,其内部有一个共享的任务队列,除此之外每个线程都有一个对应的双端队列Deque , 当一个线程中任务被Fork 分裂了,那么分裂出来的子任务就会放入到对应的线程自己的Deque中,而不是放入公共队列。这样对于每个线程来说成本会降低很多,可以直接从自己线程的队列中获取任务而不需要去公共队列中争夺,有效的减少了线程间的资源竞争和切换。

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  • 有一种情况,当线程有多个如t1,t2,t3...,在某一段时间线程 t1 的任务特别繁重,分裂了数十个子任务,但是线程 t0 此时却无事可做,它自己的 deque 队列为空,这时为了提高效率,t0 就会想办法帮助 t1 执行任务,这就是“work-stealing”的含义。
  • 双端队列 deque 中,线程 t1 获取任务的逻辑是后进先出,也就是LIFO(Last In Frist Out),而线程t0在“steal”偷线程 t1deque 中的任务的逻辑是先进先出,也就是FIFO(Fast In Frist Out),如图所示,图中很好的描述了两个线程使用双端队列分别获取任务的情景。你可以看到,使用 “work-stealing” 算法和双端队列很好地平衡了各线程的负载。

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