线程池ThreadPoolExcutor的使用

 

摘自阿里巴巴开发手册：

　　　　　　【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样 的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。 说明：Executors 返回的线程池对象的弊端如下： 1）FixedThreadPool 和 SingleThreadPool: 允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM。 2）CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool: 允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。

 

摘自网络：

1.优势: 
(1)降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建、销毁线程造成的消耗。 
(2)提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 
(3)提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果入限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。

2.线程池的创建 
new ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,long keepAliveTime, TimeUnit unit,BlockingQueue workQueue,RejectedExecutionHandler handler) 
(1)corePoolSize： 线程池维护线程的最少数量 （core : 核心） 
(2)maximumPoolSize： 线程池维护线程的最大数量 
(3)keepAliveTime： 线程池维护线程所允许的空闲时间 
(4)unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位 
(5)workQueue： 线程池所使用的缓冲队列 
(6)handler： 线程池对拒绝任务的处理策略

3.添加任务到线程池 
通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。 
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时： 
如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。 
也就是：处理任务的优先级为： 
核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。 
当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。 
unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性：NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。 
workQueue常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue 
handler有四个选择： 
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()： 抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy(): 重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法 
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy(): 抛弃旧的任务 
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy(): 抛弃当前的任务

4.线程池的使用场合 
（1）单个任务处理的时间比较短； 
（2）需要处理的任务数量大；

6、线程池的应用举例：

package hh;
import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExcutorDemo {
     private static int produceTaskSleepTime = 5;
     private static int consumeTaskSleepTime = 5000;
     private static int produceTaskMaxNumber = 20; //定义最大添加10个线程到线程池中
     public static void main(String[] args) {
            //构造一个线程池
           ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
                     TimeUnit. SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                      new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
            for( int i=1; i<= produceTaskMaxNumber;i++){
                 try {
                      //一个任务，并将其加入到线程池
                     String work= "work@ " + i;
                     System. out.println( "put ：" +work);
                      threadPool.execute( new ThreadPoolTask(work));
                      //便于观察，等待一段时间
                     Thread. sleep(produceTaskSleepTime);
                } catch (Exception e) {
                      e.printStackTrace();
                     }
                }
     }

     /**
     * 线程池执行的任务
     * @author zhu
     */
     public static class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{
            private static final long serialVersionUID = 0;
            //保存任务所需要的数据
            private Object threadPoolTaskData;
           ThreadPoolTask(Object works){
                 this. threadPoolTaskData =works;
           }
            public void run(){
                 //处理一个任务，这里的处理方式太简单了，仅仅是一个打印语句
                System. out.println( "start------"+threadPoolTaskData );
                 try {
                      //便于观察，等待一段时间
                     Thread. sleep(consumeTaskSleepTime);
                     } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                           }
                 threadPoolTaskData = null;
                }
            public Object getTask(){
                 return this. threadPoolTaskData;
                }
     }
}