Java并发编程实战-多线程任务执行

Executor框架与线程池（ThreadPoolExecutor）

Executor框架的组成

组件	作用
Executor	基础接口，仅定义execute(Runnable)方法，用于执行任务。
ExecutorService	扩展Executor，提供任务提交（submit）、线程池关闭（shutdown）等功能。
ScheduledExecutorService	支持定时或周期性任务调度。
ThreadPoolExecutor	最常用的线程池实现类，提供高度可配置的线程池管理。
Executors	工厂类，提供创建常见线程池的快捷方法（如newFixedThreadPool）。

ThreadPoolExecutor的核心机制

• 线程池的构造参数

  public ThreadPoolExecutor(
      int corePoolSize,          // 核心线程数
      int maximumPoolSize,       // 最大线程数
      long keepAliveTime,        // 空闲线程存活时间
      TimeUnit unit,             // 时间单位
      BlockingQueue<Runnable> workQueue,  // 任务队列
      ThreadFactory threadFactory,        // 线程工厂
      RejectedExecutionHandler handler    // 拒绝策略
  )
  

• 任务提交

  • 若当前线程数 < corePoolSize，立即创建新线程执行任务。
  • 若线程数 ≥ corePoolSize，将任务放入workQueue等待。
  • 若队列已满且线程数 < maximumPoolSize，创建临时线程处理任务。
  • 若队列已满且线程数 ≥ maximumPoolSize，触发RejectedExecutionHandler拒绝任务。

• 线程回收

  • 临时线程（超过corePoolSize的部分）在空闲keepAliveTime后被回收。
  • 核心线程默认不回收，可通过allowCoreThreadTimeOut(true)启用回收。

• 关键参数详解

  参数	作用与典型值
  corePoolSize	核心线程数（常驻线程），默认长期存活。CPU密集型任务建议设为CPU核心数+1。
  maximumPoolSize	最大线程数（含核心线程）。IO密集型任务可设较高值（如2*CPU核心数）。
  keepAliveTime	临时线程空闲存活时间（如30秒）。
  workQueue	任务队列，具体实现： LinkedBlockingQueue：无界队列（需防OOM） ArrayBlockingQueue：有界队列（需合理容量） SynchronousQueue：直接传递队列（高吞吐）
  threadFactory	自定义线程创建逻辑（如命名线程、设置优先级）。
  handler	拒绝策略（当队列和线程池全满时处理新任务）： AbortPolicy（默认）：抛出RejectedExecutionException CallerRunsPolicy：由提交任务的线程执行任务 DiscardPolicy：静默丢弃任务 DiscardOldestPolicy：丢弃队列最旧任务并重试提交

• CorePoolSize设置

  • CPU密集型任务（如计算、压缩）：

    • 核心线程数 = CPU核心数 + 1
    • 公式：corePoolSize = N + 1（N为CPU核心数），避免线程竞争导致的上下文切换开销。

  • I/O密集型任务（如网络请求、数据库查询）：

    • 核心线程数 = CPU核心数 × 2
    • 公式：corePoolSize = N × (1 + 平均I/O等待时间 / 平均计算时间)，若无法精确统计，可设为 2N~5N。

线程池的创建与使用

方法	实现类	特性
newFixedThreadPool(n)	ThreadPoolExecutor	固定大小线程池，无界队列（LinkedBlockingQueue），核心线程数=最大线程数。
newCachedThreadPool()	ThreadPoolExecutor	可扩容线程池，最大线程数为Integer.MAX_VALUE，使用SynchronousQueue。
newSingleThreadExecutor()	ThreadPoolExecutor	单线程池，任务按顺序执行，无界队列。
newScheduledThreadPool(n)	ScheduledThreadPoolExecutor	支持定时任务调度。

任务分界与执行策略

任务分界的原则

• 独立性

  • 无共享状态：任务之间尽量不依赖共享数据，避免同步开销。
  • 示例：将大数组分割为多个子数组，分别计算子数组的和。

• 粒度平衡

  • 粗粒度：任务过少，无法充分利用多核资源。
  • 细粒度：任务过多，线程管理开销增大。
  • 目标：根据硬件（如CPU核心数）和任务类型（CPU/IO密集型）调整任务粒度。

• 可组合性：支持将子任务结果合并为最终结果（如ForkJoinPool的RecursiveTask）。

任务分界的方法

• 数据分片（Data Partitioning）

  • 原理：将数据集划分为多个子集，每个线程处理一个子集。
  • 适用场景：批量数据处理（如统计、图像渲染）。

• 任务流水线（Pipeline）

  • 原理：将任务拆分为多个阶段，每个阶段由独立线程处理（类似工厂流水线）。
  • 适用场景：多阶段处理（如日志采集 → 清洗 → 存储）。

• 递归分解（Recursive Decomposition）

  • 原理：将任务递归拆分为更小的子任务，直到达到阈值后顺序执行。
  • 适用场景：分治算法（如归并排序、快速排序）。

执行策略的类型与选择

• 并行处理（Parallel Processing）

  • 核心思想：将任务分配给多个线程同时执行，充分利用多核CPU。
  • 适用场景：计算密集型任务（如数值计算、图像处理）。

• 异步执行（Asynchronous Execution）

  • 核心思想：任务提交后立即返回，通过回调或Future获取结果，不阻塞主线程。
  • 适用场景：IO密集型任务（如网络请求、文件读写）。
  • 实现工具：CompletableFuture（链式异步编程）、Future + ExecutorService。

• 混合策略

  • 接收请求：使用异步IO（如NIO）非阻塞接收连接。
  • 处理请求：CPU密集型任务交给固定线程池，IO操作使用异步回调。

执行策略的调优技巧

• 线程池配置

  • 计算密集型：线程数 ≈ CPU核心数（避免过多线程竞争CPU）。
  • IO密集型：线程数 ≈ CPU核心数 × (1 + 平均IO等待时间/计算时间)。
  • 动态调整：根据监控指标（队列长度、活跃线程数）调整线程池参数。

• 任务队列选择

  • 无界队列（如LinkedBlockingQueue）：适合任务量不可控但需快速响应。
  • 有界队列（如ArrayBlockingQueue）：避免内存溢出，需配合拒绝策略。
  • 直接传递队列（SynchronousQueue）：高吞吐，要求线程池足够大。

• 拒绝策略

  • AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略。
  • CallerRunsPolicy：由提交任务的线程执行任务，降低提交速率。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最旧的任务，腾出空间。
  • 自定义策略：记录日志或持久化被拒绝的任务。

任务取消的机制

Future.cancel()方法定义

boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);

• 作用：尝试取消任务的执行。

• 参数：mayInterruptIfRunning表示是否允许中断正在执行任务的线程。

• 返回值：

  • true：任务成功取消（任务未启动或已启动且允许中断）。
  • false：任务已结束或无法取消。

cancel()的行为场景

• 任务尚未启动：任务直接从任务队列中移除，不会执行。

• 任务正在运行：根据mayInterruptIfRunning参数决定是否中断任务线程：

  • mayInterruptIfRunning=true：向任务线程发送中断信号（设置中断标志位）。
  • mayInterruptIfRunning=false：不中断线程，任务继续执行，但若任务未开始则取消。

• 任务已完成或已取消：调用cancel()返回false，无实际效果。

任务如何响应取消

• 协作式中断：任务的取消需要协作，即任务必须主动检查中断状态或处理中断异常。

  • 检查中断标志：在循环或耗时操作中定期调用Thread.interrupted()。
  • 处理InterruptedException：在阻塞操作（如Thread.sleep()、wait()）中捕获异常并退出。

与其他机制对比

机制	原理	优点	缺点
Future.cancel()	基于中断标志的协作式取消	标准化，与线程池集成方便	依赖任务协作，无法强制终止
自定义标志位	通过volatile boolean控制	灵活，无中断依赖	需手动检查，无法中断阻塞操作
Thread.stop()	强制终止线程（已废弃）	立即停止任务	不安全，易导致数据不一致