java 线程池，

java 线程池，

一、简介

线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，常用构造方法为：

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,

long keepAliveTime, TimeUnit unit,

BlockingQueue workQueue,

RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize： 线程池维护线程的最少数量

maximumPoolSize：线程池维护线程的最大数量

keepAliveTime： 线程池维护线程所允许的空闲时间

unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位

workQueue： 线程池所使用的缓冲队列

handler： 线程池对拒绝任务的处理策略

corePoolSize：核心线程数

核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行

当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理

设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭

queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）

当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行

maxPoolSize：最大线程数

当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务

当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常

keepAliveTime：线程空闲时间

当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize

如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0

allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时

rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器

两种情况会拒绝处理任务：

当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务

当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务

线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常

ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：

AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常

CallerRunsPolicy 执行任务

DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生

DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务

实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器

new newSingleThreadExecutor(),new newFixedThreadPool()的队列是使用LinkedBlockingQueue，

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,

0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

}

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {

return new FinalizableDelegatedExecutorService

(new ThreadPoolExecutor(1, 1,

0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

}

通过上边的函数定义发现，其实上面俩pool的maxThreadNum没有意义。

就算coreSize，和maxThreadSize不相同，但是当队列为无限大的时候，maxThreadNum也是无效的。

特别注意：SynchronousQueue;不存储元素的阻塞队列，就是每次插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，静态方法Executors.newCachedThreadPool使用这个方法，cashedThreadPool里maxThreadNum也没有意义

一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。

当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：

如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。

如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。

如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。

如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。

也就是：处理任务的优先级为：

核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。

注意：如果任务队列采用的是无界队列，那么最大线程数maximumPoolSize参数其实配置了也没用了！！

当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

--可缓存线程池，当线程池大小超过了处理任务所需的线程，那么就会回收部分空闲（一般是60秒无执行）的线程，当有任务来时，又智能的添加新线程来执行。

unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性：

NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。

workQueue我常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue

handler有四个选择：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()

抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()

重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()

抛弃旧的任务

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()

抛弃当前的任务 ，当然也可以实现基础接口自己实现个性化的策略。

new ScheduleThreadExecutor（）这个有必要了解一下：

/**

* Creates a thread pool that can schedule commands to run after a

    * given delay, or to execute periodically.

* @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool,

* even if they are idle

* @param threadFactory the factory to use when the executor

* creates a new thread

* @return a newly created scheduled thread pool

* @throws IllegalArgumentException if {@code corePoolSize < 0}

* @throws NullPointerException if threadFactory is null

*/

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(

int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {

return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);

}

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,

ThreadFactory threadFactory) {

super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,

new DelayedWorkQueue(), threadFactory);

}

如何来设置参数呢？

需要根据几个值来决定

tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000

taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s

responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s

做几个计算

corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？

threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout =  (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50

根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可

queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime

计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行

切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。

maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)

计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92

（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数

rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理

keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足

以上都是理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了，则需要通过升级硬件（呵呵）和优化代码，降低taskcost来处理。