Concurrent - 线程池

原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11426981.html

ThreadPoolExecutor底层方法参数：

@param corePoolSize: the number of threads to keep in the pool, even if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set

@param maximumPoolSize: the maximum number of threads to allow in the pool

@param keepAliveTime: when the number of threads is greater than the core, this is the maximum time that excess idle threads will wait for new tasks before terminating.

@param unit: the time unit for the {@code keepAliveTime} argument

@param workQueue: the queue to use for holding tasks before they are executed. This queue will hold only the {@code Runnable} tasks submitted by the {@code execute} method.

@param threadFactory: the factory to use when the executor creates a new thread

@param handler: the handler to use when execution is blocked because the thread bounds and queue capacities are reached

Reject策略预定义有四种：

(1)ThreadPoolExecutor.AbortPolicy策略，是默认的策略,处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。

(2)ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy策略 ,调用者的线程会执行该任务,如果执行器已关闭,则丢弃.

(3)ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy策略，不能执行的任务将被丢弃.

(4)ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy策略，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）

ThreadPoolExecutor执行器的处理流程:

(1)当线程池大小小于corePoolSize就新建线程，并处理请求.

(2)当线程池大小等于corePoolSize，把请求放入workQueue中，池子里的空闲线程就去从workQueue中取任务并处理.

(3)当workQueue放不下新入的任务时，新建线程加入线程池，并处理请求，如果池子大小撑到了maximumPoolSize就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理.

(4)另外，当线程池的线程数大于corePoolSize的时候，多余的线程会等待keepAliveTime长的时间，如果无请求可处理就自行销毁.

 package org.fool.test.thread;  

 import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

 import java.util.concurrent.ThreadFactory;

 import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

 import java.util.concurrent.TimeUnit;

 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;  

 public class ThreadPoolExecutorTest {

     public static void main(String[] args) {

         ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 3, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(5), new ThreadFactory() {

             private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(0);  

             @Override

             public Thread newThread(Runnable r) {

                 return new Thread(r, "thread-" + threadNum.getAndIncrement());

             }

         });  

         for (int i = 0; i < 8; i++) {

             int index = i;  

             executor.execute(() -> {

                 try {

                     Thread.sleep(3000);

                 } catch (InterruptedException e) {

                     e.printStackTrace();

                 }

                 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " invoked task:" + index);

             });

         }

     }

 }

例子中 corePoolSize:1, maximumPoolSize: 3, 有界队列容量是5

查看结果输出，可以看到总共执行8个任务0到7，超过了有界队列的容量5，线程1和线程2就优先处理超过有界队列容量的任务6和任务7，就好比银行柜台3个窗口，先开1个窗口处理业务，5个人在排队，有第6个，第7个人来办理的业务的时候，就开第2个，第3个窗口来处理业务。

如何合理的配置Java线程池？如CPU密集型的任务，基本线程池应该配置多大？IO密集型的任务，基本线程池应该配置多大？用有界队列好还是无界队列好？任务非常多的时候，使用什么阻塞队列能获取最好的吞吐量？

要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。

任务的优先级：高，中和低。

任务的执行时间：长，中和短。

任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。

CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池。
IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。

建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。

Reference

http://ifeve.com/thread-pools/

http://ifeve.com/java-threadpool/