[Java Performance] 线程及同步的性能之线程池/ThreadPoolExecutors/ForkJoinPool
- 任务被投放到一个队列中(队列的数量不定)
- 线程从队列中取得任务并执行
- 线程完成任务后,继续尝试从队列中取得任务,如果队列为空,那么线程进入等待状态
线程池往往拥有最小和最大线程数:
- 最小线程数,即当任务队列为空时,线程池中最少需要保持的线程数量,这样做是考虑到创建线程是一个相对耗费资源的操作,应当尽可能地避免,当有新任务被投入队列时,总会有线程能够立即对它进行处理。
- 最大线程数,当需要处理的任务过多时,线程池能够拥有的最大线程数。这样是为了保证不会有过多的线程被创建出来,因为线程的运行需要依赖于CPU资源和其它各种资源,当线程过多时,反而会降低性能。
在ThreadPoolExecutor和其相关的类型中,最小线程数被称为线程池核心规模(Core Pool Size),在其它Java应用服务器的实现中,这个数量也许被称为最小线程数(MinThreads),但是它们的概念是相同的。
- 任务的特征
- 计算机的硬件情况

从上面中得到一些结论:
- 当线程数为4时,达到最优性能,再增加线程数量时并没有更好的性能,因为此时CPU的利用率已经达到了最高,在增加线程只会增加线程之间争夺CPU资源的行为,因此反而降低了性能。
- 即使在CPU利用率达到最高时,基线百分比也不是理想中的25%,这是因为虽然在程序运行过程中,CPU资源并不是只被应用程序线程独享的,一些后台线程有时也会需要CPU资源,比如GC线程和系统的一些线程等。
当计算是通过Servlet触发的时候,性能数据是下面这个样子的(Load Generator会同时发送20个请求):
从上表中可以得到的结论:
- 在线程数量为4时,性能最优。因为此任务的类型是计算密集型的,只有4个CPU,因此线程数量为4时,达到最优情况。
- 随着线程数量逐渐增加,性能下降,因为线程之间会互相争夺CPU资源,造成频繁切换线程执行上下文环境,而这些切换只会浪费CPU资源。
- 性能下降的速度并不明显,这也是因为任务类型是计算密集型的缘故,如果性能瓶颈不是CPU提供的计算资源,而是外部的资源,如数据库,文件操作等,那么增加线程数量带来的性能下降也许会更加明显。
下面,从Client的角度考虑一下问题,并发Client的数量对于Server的响应时间会有什么影响呢?还是同样地环境,当并发Client数量逐渐增加时,响应时间会如下发生变化:
- 有任务需要被执行
- 当前线程池中所有的线程都处于工作状态
- 当前线程池的线程数没有达到最大线程数
至于线程池会如何创建这个新的线程,则是根据任务队列的种类:
- 线程池是对象池的一个有用的例子,它能够节省在创建它们时候的资源开销。并且线程池对系统中的线程数量也起到了很好的限制作用。
- 线程池中的线程数量必须仔细的设置,否则冒然增加线程数量只会带来性能的下降。
- 在定制ThreadPoolExecutor时,遵循KISS原则,通常情况下会提供最好的性能。
ForkJoinPool
public class ForkJoinTest {
private double[] d;
private class ForkJoinTask extends RecursiveTask<Integer> {
private int first;
private int last;
public ForkJoinTask(int first, int last) {
this.first = first;
this.last = last;
}
protected Integer compute() {
int subCount;
if (last - first < 10) {
subCount = 0;
for (int i = first; i <= last; i++) {
if (d[i] < 0.5)
subCount++;
}
}
else {
int mid = (first + last) >>> 1;
ForkJoinTask left = new ForkJoinTask(first, mid);
left.fork();
ForkJoinTask right = new ForkJoinTask(mid + 1, last);
right.fork();
subCount = left.join();
subCount += right.join();
}
return subCount;
}
}
public static void main(String[] args) {
d = createArrayOfRandomDoubles();
int n = new ForkJoinPool().invoke(new ForkJoinTask(0, 9999999));
System.out.println("Found " + n + " values");
}
}
public class ThreadPoolTest {
private double[] d;
private class ThreadPoolExecutorTask implements Callable<Integer> {
private int first;
private int last;
public ThreadPoolExecutorTask(int first, int last) {
this.first = first;
this.last = last;
}
public Integer call() {
int subCount = 0;
for (int i = first; i <= last; i++) {
if (d[i] < 0.5) {
subCount++;
}
}
return subCount;
}
}
public static void main(String[] args) {
d = createArrayOfRandomDoubles();
ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(4, 4, Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue());
Future[] f = new Future[4];
int size = d.length / 4;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
f[i] = tpe.submit(new ThreadPoolExecutorTask(i * size, (i + 1) * size - 1);
}
f[3] = tpe.submit(new ThreadPoolExecutorTask(3 * size, d.length - 1);
int n = 0;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
n += f.get();
}
System.out.println("Found " + n + " values");
}
}
在分别使用ForkJoinPool和ThreadPoolExecutor时,它们处理这个问题的时间如下:
for (int i = first; i <= last; i++) {
if (d[i] < 0.5) {
subCount++;
}
for (int j = 0; j < d.length - i; j++) {
for (int k = 0; k < 100; k++) {
dummy = j * k + i; // dummy is volatile, so multiple writes occur
d[i] = dummy;
}
}
}


Parallelization)
Stream<Integer> stream = arrayList.parallelStream();
stream.forEach(a -> {
String symbol = StockPriceUtils.makeSymbol(a);
StockPriceHistory sph = new StockPriceHistoryImpl(symbol, startDate, endDate, entityManager);
});


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