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线程池的好处

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中,合理地使用线程池,相对于单线程串行处理(Serial Processing)和为每一个任务分配一个新线程(One Task One New Thread)的做法能够带来3个好处。

  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和销毁造成的消耗。
  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,如果无限制地创建,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分配、调优和监控。但是,要做到合理利用线程池,必须对其实现原理了如指掌。

线程池的实现原理

下面所有的介绍都是基于JDK 1.8源码。

架构设计

Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor。这个类的设计是继承了AbstractExecutorService抽象类和实现了ExecutorService,Executor两个接口,关系大致如下图所示:

下面将从顶向下逐个介绍这个4个接口与类。

Executor

顶层接口Executor提供了一种将任务提交每个任务的执行机制(包括线程使用的细节以及线程调度等)解耦分开的方法。使用Executor可以避免显式的创建线程。例如,对于一系列的任务,你可能会使用下列这种方式来代替new Thread(new(RunnableTask())).start()的方式:

Executor executor = anExecutor;
executor.execute(new RunnableTask1());
executor.execute(new RunnableTask2());

Executor接口提供了一个接口方法,用来在未来的某段时间执行指定的任务。指定的任务

  1. 可能由一个新创建的线程执行;
  2. 可能由一个线程池中空闲的线程执行;
  3. 也可能由方法的调用线程执行。

这些可能执行方式都取决于Executor接口实现类的设计或实现方式。

public interface Executor {
    void execute(Runnable command);
}

Serial Processing

事实上,Executor接口并没有严格的要求线程的执行需要异步进行。最简单的接口实现方法是,将所有的任务以调用方法的线程执行。

class DirectExecutor implements Executor {
   public void execute(Runnable r) {
     r.run();
   }
}

这种实际上就是上面提到的Serial Processing的方式。假设,我们现在以这种方式去实现一个响应请求的服务器应用。那么,这种实现方式虽然在理论上是正确的。

  1. 但是其性能却非常差,因为它每次只能响应处理一个请求。如果有大量请求则只能串行响应。
  2. 同时,如果服务器响应逻辑里面有文件I/O或者数据库操作,服务器需要等待这些操作完成才能继续执行。这个时候如果阻塞的时间过长,服务器资源利用率就很低。这样,在等待过程中,服务器CPU将处于空闲状态。

综上,这种Serial Processing的方式方式就会有无法快速响应问题低吞吐率问题。

One Task One New Thread

不过,更典型的实现方式是,任务由一些其他的线程执行而不是方法调用的线程执行。例如,下面的Executor的实现方法是对于每一个任务都新建一个线程去执行。

class ThreadPerTaskExecutor implements Executor {
   public void execute(Runnable r) {
     new Thread(r).start();
   }
}

这种方式实际上就是上面提到的One Task One New Thread的方式,这种无限创建线程的方法也有很多问题。

  1. 线程生命周期的开销非常高。如果有大量任务需要执行,那么就需要创建大量线程。这样就会造成线程生命周期的创建和销毁的开销非常大。
  2. 资源消耗。活跃的线程会消耗系统资源,尤其是内存。如果,已经有足够多的线程使所有的CPU保持忙碌状态,那么在创建更多的线程反而会降低性能。最简单的例子是,一个4核的CPU机器,对于100个任务创建100个线程去执行。
  3. 稳定性。可创建线程的数量上存在一个限制。这个限制受JVM启动参数,栈大小以及底层操作系统对线程的限制等因素。超过了这个限制,就可能抛出OutOfMemoryError异常。

ExecutorService

ExecutorService接口是继承自Executor接口,并增加了一些接口方法。接口也可以继承?以前没注意,现在学习到了。这里介绍下接口继承的语义

  1. 接口Executor有execute(Runnable)方法,接口ExecutorService继承Executor,不用复写Executor的方法。只需要,写自己的方法(业务)即可。
  2. 当一个类ThreadPoolExecutor要实现ExecutorService接口的时候,需要实现ExecutorService和Executor两个接口的方法。

ExecutorService大致新增了2类接口方法:

  1. ExecutorService的关闭方法。对于线程池实现,这些方法的具体实现在ThreadPoolExecutor里面。
  2. 扩充异步执行任务的方法。对于线程池实现,用的这类方法都是AbstractExecutorService抽象类里面实现的模板方法。

AbstractExecutorService

抽象类AbstractExecutorService提供了ExecutorService接口类中各种submit异步执行方法的实现,这些方法与Executor.execute(Runnable)相比,它们都是有返回值的。同时,这些方法的实现的最终都是调用ThreadPoolExecutor类中实现的execute(Runnable)方法。

尽管说submit方法能提供线程执行的返回值,但只有实现了Callable才会有返回值,而实现Runnable的返回值是null。

    public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

    public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

除此之外,这个抽象类中还有ExecutorService接口类中invokeAny和invokeAll方法的实现。这里就只是简单介绍下这2个种方法的语义。

invokeAny

  1. invokeAny() 接收一个包含 Callable 对象的集合作为参数。调用该方法不会返回 Future 对象,而是返回集合中某一个Callable对象的运行结果
  2. 这个方法没法保证调用之后返回的结果是哪一个Callable,只知道它是这些 Callable 中一个执行结束的Callable 对象。

invokeAll

  1. invokeAll接受一个包含 Callable 对象的集合作为参数。调用该方法会返回一个Future 对象的列表,对应输入的Callable 对象的集合的运行结果。
  2. 这里提交的任务容器列表和返回的Future列表存在顺序对应的关系

ThreadPoolExecutor

execute(Runnable)方法

线程池是如何执行输入的任务,这个整个线程池实现的核心逻辑,我们从这个方法开始学习。其代码如下所示:

    public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);
    }

可以发现,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下:

  1. 判断线程池中工作的线程数是否小于核心线程数(corePoolSize)。如果是,则新建一个新的工作线程来执行任务(需要获取全局锁)。否则,进入下个流程。
  2. 判断线程池的工作队列(BlockingQeue)是否已满。如果未满,将新加的任务存储在工作队列中。否则,进入下个流程。
  3. 判断线程池中工作的线程数是否小于最大线程数(maximumPoolSize)。如果小于,则新建一个工作线程来执行任务(需要获取全局锁)。
  4. 如果大于或者等于,则交给饱和策略处理这个任务。

新提交任务处理流程图

以流程图来说明的话,线程池处理一个新提交的任务的流程如下图所示:

ThreadPoolExecutor执行示意图

从上面的内容,我们可以发现线程池对于一个新任务有4种处理的可能,分别对应于上面处理流程的4个步骤。

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路,是为了在执行execute()方法时,尽可能地避免获取全局锁(那将会是一个严重的可伸缩瓶颈)。在ThreadPoolExecutor完成预热之后(当前运行的线程数大于等于corePoolSize),几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2,而步骤2不需要获取全局锁。

工作线程

从上面execute(Runnable)的代码我们可以发现,线程池创建线程时,会将线程封装成工作线程Worker,Worker在执行完任务后,还会循环获取工作队列里的任务来执行。

ThreadPoolExecutor中线程执行任务的示意图如下所示:

线程池中的线程执行任务分两种情况:

  1. 在execute()方法中创建一个线程时,会让这个线程执行当前任务。
  2. 这个线程执行完上图中1的任务后,会反复从BlockingQueue获取任务来执行。

ThreadPoolExecutor的ctl变量

ctl 是一个 AtomicInteger 的类,保存的 int 变量的更新都是原子操作,保证线程安全。它的前面3位用来表示线程池状态,后面29位用来表示工程线程数量

ThreadPoolExecutor的状态

线程池的状态有5种:

  1. Running:线程池处在Running的状态时,能够接收新任务,以及对已添加的任务进行处理。线程池的初始化状态是RUNNING。换句话说,线程池被一旦被创建,就处于Running状态,并且线程池中的任务数为0。

    private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

  2. Shutdown: 线程池处在SHUTDOWN状态时,不接收新任务,但能处理已添加(正在运行的以及在BlockingQueue)的任务。调用线程池的shutdown()接口时,线程池由RUNNING -> SHUTDOWN。
  3. Stop: 线程池处在STOP状态时,不接收新任务,不处理已添加的任务,并且会中断正在运行的任务。 调用线程池的shutdownNow()接口时,线程池由(RUNNING or SHUTDOWN ) -> STOP。
  4. Tidying: 当所有的任务已终止,ctl记录的”任务数量”为0,线程池会变为Tidying状态。当线程池变为Tidying状态时,会执行钩子函数terminated()。terminated()在ThreadPoolExecutor类中是空的,若用户想在线程池变为Tidying时,进行相应的处理;可以通过重载terminated()函数来实现。
  5. Terminated: 线程池彻底终止,就变成Terminated状态。 线程池处在Tidying状态时,执行完terminated()之后,就会由 Tidying -> Terminated。

线程池的使用

线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor的构造函数来创建一个线程池。

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)
  1. corePoolSize(线程池的核心线程数):线程池要保持的线程数目,即使是他们是空闲也不会停止。 当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。
  2. maximumPoolSize(线程池的最大线程数): 线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是,如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果
  3. keepAliveTime(线程活动保持时间): 当线程池中的线程数大于corePoolSize时,keepAliveTime为多余的空闲线程等待新任务的最长保持存活的时间。所以,如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大时间,提高线程的利用率。
  4. unit(线程活动保持时间的单位) : 可选的单位有天(DAYS)、小时(HOURS)、分钟(MINUTES)、毫秒(MILLISECONDS)、微秒(MICROSECONDS,千分之一毫秒)和纳秒(NANOSECONDS,千分之一微秒)。
  5. runnableTaskQueue(任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
  • ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。
  • LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的无界阻塞队列,此队列按FIFO排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
  • SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于Linked-BlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
  • PriorityBlockingQueue:一个具有优先级的无限阻塞队列。
  1. ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字。
  2. RejectedExecutionHandler(饱和策略):当ThreadPoolExecutor已经关闭或ThreadPoolExecutor已经饱和 时(达到了最大线程池大小且工作队列已满),execute()方法将要调用的Handler,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy。Java线程池框架提供了以下4种策略:

    • AbortPolicy:直接抛出异常
    • CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务
    • DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最老的一个任务,并执行当前任务
    • DiscardPolicy:不处理,丢弃掉

常用ThreadPoolExecutor

通过Executor框架的工具类Executors,可以创建以下3种类型的ThreadPoolExecutor。通过源码可以发现这3种线程池的本质都是不同输入参数配置的ThreadPoolExecutor。

FixedThreadPool

FixedThreadPool被称为可重用固定线程数的线程池。下面是FixedThreadPool的源代码实现。

    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }

注意到,

  1. FixedThreadPool的corePoolSize和maximumPoolSize都被设置为创建时的同一个指定的参数nThreads。
  2. 任务阻塞队列使用的是无界队列new LinkedBlockingQueue()。
  3. keepAliveTime设置为0。
  4. ThreadFactory和RejectedExecutionHandler皆使用的默认值。

FixedThreadPool的execute()方法的运行示意图如下所示:

其运行说明:

  1. 如果当前运行的线程数少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务。
  2. 在线程池完成预热之后(当前运行的线程数等于corePoolSize),将任务加入LinkedBlockingQueue。
  3. 线程执行完1中的任务后,会在循环中反复从LinkedBlockingQueue获取任务来执行。

FixedThreadPool使用无界队列LinkedBlockingQueue作为线程池的工作队列(队列的容量为Integer.MAX_VALUE)对线程池会带来如下影响:

  1. 当线程池中的线程数达到corePoolSize后,新任务将在无界队列中等待。由于无界队列永远不会满,因此线程池中的线程数不会超过corePoolSize。
  2. 由于1,使用无界队列时maximumPoolSize将是一个无效参数。
  3. 由于1和2,使用无界队列时keepAliveTime将是一个无效参数。不会有超过corePoolSize的线程数目。
  4. 由于使用无界队列。运行中的FixedThreadPool(未执行方法shutdown()或shutdownNow())不会拒绝任务(不会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution方法)。
SingleThreadExecutor

SingleThreadExecutor是使用单个worker线程的Executor。SingleThreadExecutor与FixedThreadPool类似,只是它的corePoolSize和maximumPoolSize被设置为1。下面是SingleThreadExecutor的源代码实现。

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }
CachedThreadPool

CachedThreadPool是一个会根据需要创建新线程的线程池。下面是创建CachedThread-Pool的源代码。

    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }

注意到:

  1. CachedThreadPool的corePoolSize被设置为0,即corePool为空;maximumPoolSize被设置为 Integer.MAX_VALUE,即maximumPool是无界的。
  2. keepAliveTime设置为60L,意味着CachedThreadPool中的空闲线程等待新任务的最长时间为60秒,空闲线程超过60秒后将会被终止。
  3. CachedThreadPool使用没有容量的SynchronousQueue作为线程池的工作队列,但CachedThreadPool的maximumPool是无界的。这意味着,如果主线程提交任务的速度高于maximumPool中线程处理任务的速度时,CachedThreadPool会不断创建新线程。极端情况下,CachedThreadPool会因为创建过多线程而耗尽CPU和内存资源。

CacheThreadPool的execute()方法的执行过程如下图所示:

其执行过程的说明如下:

  1. 首先执行SynchronousQueue.offer(Runnable task)。如果当前maximumPool中有空闲线程正在执行SynchronousQueue.poll(keepAliveTime,TimeUnit.NANOSECONDS),那么主线程执行offer操作与空闲线程执行的poll操作配对成功,主线程把任务交给空闲线程执行;否则执行下面的步骤2。
  2. 当初始maximumPool为空,或者maximumPool中当前没有空闲线程时,将没有线程执行SynchronousQueue.poll(keepAliveTime,TimeUnit.NANOSECONDS)。这种情况下,CachedThreadPool将会创建一个新线程执行任务。
  3. 步骤2中新创建的线程将任务执行完后,会执行SynchronousQueue.poll(keepAliveTime,TimeUnit.NANOSECONDS)。这个poll操作会让空闲线程最多在SynchronousQueue中等待60秒钟。如果60秒钟内主线程提交了一个新任务(主线程执行步骤1),那么这个空闲线程将执行主线程提交的新任务;否则,这个空闲线程将终止。由于空闲60秒的空闲线程会被终止,因此长时间保持空闲的CachedThreadPool不会使用任何资源。

向线程池提交任务

可以使用两个方法向线程池提交任务,分别为execute()和submit()方法。

  1. execute()方法用于提交不需要返回值的任务,所以无法判断任务是否被线程池执行成功。一般execute()方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
  2. submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象,通过这个future对象可以判断任务是否执行成功,并且可以通过future的get()方法来获取返回值get()方法会阻塞当前线程直到任务完成,而使用get(long timeout,TimeUnit unit)方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回,这时候有可能任务没有执行完。

关闭线程池

可以通过调用线程池的shutdown或者shutdownNow方法来关闭线程池。它们的原理是遍历线程池中的工作线程,然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但是它们存在一定的区别。

  1. shutdown首先将线程池的状态设置成SHUTDOWN。然后阻止新提交的任务,对于新提交的任务,如果测试到状态不为RUNNING,则抛出rejectedExecution 。对于已经提交(正在运行的以及在任务队列中的)任务不会产生任何影响。同时会将那些闲置的线程(idleWorkers)进行中断
  2. shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP。然后阻止新提交的任务,对于新提交的任务,如果测试到状态不为RUNNING,则抛出rejectedExecution 同时会中断当前正在运行的线程。另外它还将BolckingQueue中的任务给移除,并将这些任务添加到列表中进行返回

线程池的监控

可以通过线程池提供的参数进行监控,在监控线程池的时候可以使用以下属性:

  1. taskCount:线程池需要执行的任务数量。
  2. completedTaskCount:线程池在运行过程中已完成的任务数量,小于或等于taskCount。
  3. largestPoolSize:线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是 否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小,则表示线程池曾经满过。
  4. getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话,线程池里的线程不会自动销 毁,所以这个大小只增不减。
  5. getActiveCount:获取活动的线程数。

另外,通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池,重写线程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法,也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执行一些代码来进行监控。例如,监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。


前程有光
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