Java多线程-ThreadPool线程池-2（四）

线程池是个神器，用得好会非常地方便。本来觉得线程池的构造器有些复杂，即使讲清楚了对今后的用处可能也不太大，因为有一些Java定义好的线程池可以直接使用。但是（凡事总有个但是），还是觉得讲一讲可能跟有助于理解后面的常用线程池，所以该打脸还是打吧

因为直接结合代码看会更清楚一些，所以我把带注释的代码贴出来：

public class ThreadPoolExecutor {
    public ThreadPoolExecutor(
    /**
             * corePoolSize：初始化时指定的核心线程数，包括空闲线程，必须大于等于0，当有新任务提交时，会执行以下判断（workCount为当前活跃的线程数量）:
             * 当workCount＜ corePoolSize：即使线程池中有空闲线程，也会创建新线程
             * 当corePoolSize ≤ workCount ＜ maximumPoolSize：只有workQueue满时才创建新线程
             * 当corePoolSize < workCount ＜ maximumPoolSize：且超过corePoolSize部分的线程空闲时间达到keepAliveTime时，就回收这些线程，当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，
             *                                               线程池中corePoolSize范围内的线程空闲时间达到keepAliveTime也将被回收
             * 当设置corePoolSize == maximumPoolSize：线程池的大小固定，此时如有新任务提交，且workQueue未满时，会将请求放入workQueue，等待有空闲的线程从workQueue中取任务并处理
             * 当workCount ≥ maximumPoolSize：若workQueue满，则采取handler对应的策略
             */
    int corePoolSize,
                // maximumPoolSize：初始化时指定的最大线程数量
    int maximumPoolSize,
                // keepAliveTime：线程池维护线程所允许的空闲时间。当线程池中的线程数量大于corePoolSize时，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是等待，直到等待的时间超过了keepAliveTime
    long keepAliveTime,
                // 空闲时间单位
    TimeUnit unit,
    /**
             * workQueue：阻塞队列的类型是保存等待执行的任务的阻塞队列，主要有四种提交方式：
             * SynchronousQueue：同步队列，这个“队列”内部只包含了一个元素，队列的size始终为0，每执行一个put，就需要一个take来解除阻塞，反之也一样。饱和状态下，线程池能处理的最大线程数量为maximumPoolSize
             *      使用SynchronousQueue队列，提交的任务不会保存，而是会马上提交执行
             *      需要对程序的并发量有个准确的评估，才能设置合适的maximumPoolSize数量，否则很容易就会执行拒绝策略
             * ArrayBlockingQueue：有界任务队列，饱和状态下，线程池能处理的最大线程数量为maximumPoolSize + ArrayBlockingQueue.SIZE
             * LinkedBlockingQueue：无界任务队列，线程池的任务队列可以无限制的添加新的任务，此时线程池能够创建的最大线程数是corePoolSize，
             *                      而maximumPoolSize就无效了，线程池饱和状态下能处理的最大线程数量只取决于系统的性能
             * PriorityBlockingQueue：优先任务队列，同LinkedBlockingQueue一样，它也是一个无界的任务队列，只不过需要自己实现元素的Comparable排序接口
             */
    BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                // threadFactory：创建新线程，使新创建的线程有相同的优先级且为非守护线程，同时设置线程的名称，默认使用Executors.DefaultThreadFactory类创建
    ThreadFactory threadFactory,
    /**
             * handler：表示线程池的饱和策略，意思就是如果阻塞队列满了并且没有空闲的线程，此时如果继续提交任务，就需要采取一种策略处理该任务，线程池提供了4种策略
             * AbortPolicy：直接抛出异常，这是默认策略
             * CallerRunsPolicy：如果线程池的线程数量达到上限，则把任务队列中的任务放在调用者的线程当运行
             * DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务
             * DiscardPolicy：直接丢弃任务
             */
    RejectedExecutionHandler handler) {
        // balabala… …
    }
}

这样就清晰多了。

其中，最主要是要清楚几种workQueue，也就是BlockingQueue<Runnable>的作用。

SynchronousQueue同步队列，这个队列没有所谓的缓冲，这样做是为了排除阻塞时队列丢消息的可能。如果没有其他微服务并行执行的话，可以放心地用这个队列，不然还是小心一点为妙。它的示例代码：

/**
 * 同步队列
 */
public class SynchronousQueueTest {

  public static void main(String[] args) {
    ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(
      1,
      // 当要处理的线程数超过maximumPoolSize时，抛出异常
      2,
      1000,
      TimeUnit.MILLISECONDS,
      new SynchronousQueue<Runnable>(),
      Executors.defaultThreadFactory(),
      new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
    );
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      service.execute(() ->
        System.out.println("当前线程 " + Thread.currentThread().getName())
      );
    }
    service.shutdown();
  }
}

ArrayBlockingQueue，它的使用范围非常广，一般可以用于轻量级的同步锁，也就是在同一个服务中（也就是非微服务架构），如果要具有分布式锁的功能又不想部署zookeeper这么麻烦的话，ArrayBlockingQueue就是一个非常不错的选择。

/**
 * 有界阻塞队列
 */
public class ArrayBlockingQueueTest {

  public static void main(String[] args) {
    ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(
      // 要处理的线程数超过maximumPoolSize  + workQueue.SIZE时，抛出异常
      1,
      2,
      1000,
      TimeUnit.MILLISECONDS,
      new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),
      Executors.defaultThreadFactory(),
      new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
    );
    // 因为 maximumPoolSize（2） + ArrayBlockingQueue.SIZE（10） < 13，所以会抛出异常
    for (int i = 0; i < 13; i++) {
      service.execute(() ->
        System.out.println("当前线程 " + Thread.currentThread().getName())
      );
    }
    service.shutdown();
  }
}

再来看看ArrayBlockingQueue的另一个例子，可以加深印象：

public class ArrayBlockingQueueTester {

  public static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<String>(5);

  // 一个往里放
  class Producer implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
      try {
        queue.put("川菜");
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 厨师做好 川菜");
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }

  // 一个往外拿
  class Consumer implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
      try {
        String food = queue.take();
        System.out.println(
          Thread.currentThread().getName() + " 客人消费 " + food
        );
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    // 客人等着菜
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(new ArrayBlockingQueueTester().new Consumer()).start();
    }

    // 厨师做好菜
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(new ArrayBlockingQueueTester().new Producer()).start();
    }
  }
}

ArrayBlockingQueue说白了就是一个往里放，一个往外拿：

1、往里放的，只能最多放指定个数就不能再放了（阻塞，等待，这里是5个）；

2、往外拿的，如果没有可以拿的了，就等着（阻塞，等待）。

咱们点菜的时候不就是这样吗？

LinkedBlockingQueue这个就牛逼了，相当于无底洞，有多少处理多少，此时线程池能够创建的最大线程数是corePoolSize，而maximumPoolSize就成了摆设，这等于说是完全取决于系统的性能。

/**
 * 无界阻塞队列
 */
public class LinkedBlockingQueueTest {

  public static void main(String[] args) {
    // 要处理的线程数过大时，是否抛出异常，取决于机器的性能
    ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(
      1,
      2,
      1000,
      TimeUnit.MILLISECONDS,
      new LinkedBlockingQueue<>(),
      Executors.defaultThreadFactory(),
      new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
    );
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
      service.execute(() ->
        System.out.println("当前线程 " + Thread.currentThread().getName())
      );
    }
    service.shutdown();
  }
}

最后一个队列是PriorityBlockingQueue，它是一种有优先级的无界阻塞队列，默认的元素执行顺序是升序，可以通过自定义接口Comparable<T>实现compareTo()方法来指定队列中的元素执行顺序。

/**
 * 测试类
 */
public class Test1 implements Runnable, Comparable<Test1> {

  private int priority;

  public Test1(int priority) {
    this.priority = priority;
  }

  public int getPriority() {
    return priority;
  }

  public void setPriority(int priority) {
    this.priority = priority;
  }

  @Override
  public int compareTo(Test1 o) {
    // 返回1时为升序
    // 返回-1为降序
    return this.priority > o.priority ? -1 : 1;
  }

  @Override
  public void run() {
    System.out.println(
      "当前线程 " +
      Thread.currentThread().getName() +
      ", priority = " +
      this.priority
    );
  }
}

/**
 * 有优先级的无界阻塞队列
 */
public class PriorityBlockingQueueTest {

  public static void main(String[] args) {
    ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(
      1,
      2,
      1000,
      TimeUnit.MILLISECONDS,
      new PriorityBlockingQueue<>(),
      Executors.defaultThreadFactory(),
      new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
    );
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      service.execute(new Test1(i));
    }
    service.shutdown();
  }
}

如果想在线程池的执行线程中加入一点自己希望的动作，可以通过自定义ThreadFactory实现。

/**
 * 测试类
 */
public class Test2 implements Runnable {
    private String name;

    public Test2(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(this.getName() + "，当前线程 " + Thread.currentThread().getName());
    }
}

/**
 * 自定义ThreadFactory
 */
public class SelfDefineThreadPoolExecutor {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(
                1,
                2,
                1000,
                TimeUnit.MILLISECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(8),
                // 自定义ThreadFactory
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        System.out.println("线程 " + r.hashCode() + " 创建");
                        return new Thread(r, "thread-pool-" + r.hashCode());
                    }
                },
                // 加入自定义动作
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
        ) {
            public void beforeExecute(Thread thread, Runnable runnable) {
                System.out.println(((Test2) runnable).getName() + " 准备执行");
            }
            public void afterExecute(Thread thread, Runnable runnable) {
                System.out.println(((Test2) runnable).getName() + " 执行完毕");
            }
            public void terminated() {
                System.out.println("线程池关闭");
            }
        };
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            service.execute(new Test2("Test2" + i));
        }
        service.shutdown();
    }
}

其实主要是把常用那几个workQueue搞搞清楚，因为这几个在今后的工作中可能会用到，尤其是ArrayBlockingQueue，它和后面会说的另两个神器，可以说是是「线程三宝」。