併發程式設計系列之如何正確使用執行緒池?

smileNicky發表於2021-09-01

併發程式設計系列部落格

併發程式設計系列之如何正確使用執行緒池?在上一章節的學習中,我們掌握了執行緒的基本知識,接著本部落格會繼續學習多執行緒中的執行緒池知識

1、執行緒是不是越多越好?

在學習多執行緒之前,讀者可能會有疑問?如果單執行緒跑得太慢,那麼是否就能多建立多個執行緒來跑任務?併發的情況,執行緒是不是建立越多越好?這是一個很經典的問題,畫圖表示一下建立很多執行緒的情況,然後進行情況分析。
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  • 建立執行緒和銷燬執行緒都是需要時間的,如果建立時間+銷燬時間>執行任務時間就很不划算
  • 建立後的執行緒是需要記憶體去存放的,建立的執行緒對應一個Thread物件,物件是會佔用JVM的堆記憶體的,根據jvm規範,一個執行緒預設最大棧大小為1M,這個棧空間也是需要從系統記憶體中分配的,所以執行緒越多,需要的記憶體就越多
  • 建立執行緒,作業系統是需要頻繁進行執行緒上下文切換的,所以執行緒建立太多,是會影響效能的

上下文切換(context switch):對於單核CPU來說,在一個時刻只能執行一個執行緒,對於並行來說,單核cpu也是可以支援多執行緒執行程式碼的,CPU是通過給執行緒分配時間片來解決的,所謂時間片是CPU給每個執行緒分配的時間,時間片的時間是非常短的,所以執行完成一個時間片後,進行任務切換,切換之前先儲存這個任務的狀態,以便於下次換回來的時候,可以載入這個任務的狀態,所以從儲存任務狀態到再載入任務的過程稱為上下文切換,不僅線上程間可以上下文切換,程式也同樣可以

2、如何正確使用多執行緒?

  • 如果是計算型任務?
    CPU數量的1~2倍即可
  • 如果是IO密集型任務?
    就需要多一些執行緒,要根據具體的io阻塞時長來進行考量決定

3、Java執行緒池的工作原理

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  • 接收任務,放入執行緒池的任務倉庫
  • 工作執行緒從執行緒池的任務倉庫取,執行
  • 沒有任務時,執行緒阻塞,有任務時喚醒執行緒

4、掌握JUC執行緒池API

  • Executor : 介面類

  • ExecutorService:加入關閉方法和對Runnable、Callable、Future的支援
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    • shutdown:已經提交的會執行完成
    • shutdownNow:正在執行的會執行完成,未來執行的返回
    • awaitTermination:阻塞等待任務關閉完成
    • submit型別的:都是提交任務的,支援Runnable和Callable
    • invokeAll型別的:執行集合中所有任務
  • ScheduleExecutorService :加入對定時任務的支援
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    其中schedule(Runablle , long, Timeunit)schedule(Callable<V> , long, TimeUnit)表示的是多久後執行,而scheduleAtFixedRate方法和scheduleWithFixedDelay方法表示的都是週期性重複執行的

再描述scheduleAtFixedRate方法和scheduleWithFixedDelay方法的區別:
scheduleAtFixedRate:以固定的時間頻率重複執行任務,如每10s ,也就是兩個任務直接以固定的時間間隔執行,不管任務執行完成與否
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scheduleWithFixedDelay:以固定的任務時延遲來重複執行任務,這種任務不管任務執行多久都執行完成,然後隔預定的如3s,接著執行下一個任務,每個任務之間的間隔都是一樣的

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  • Executors:快速得到執行緒池的工具類,建立執行緒池的工廠類

    • newFixedThreadPool(int nThreads):建立一個固定大小、任務佇列 無界的執行緒池。執行緒池的核心執行緒數=最大執行緒池=nThreads
    • newCachedThreadPool():建立的是一個大小無界的緩衝執行緒池。它的任務佇列是一個同步佇列。如果佇列中有空閒的執行緒,則用空閒執行緒執行,如果沒有就建立新執行緒執行。池中執行緒空閒超過60s,就會被釋放。緩衝執行緒池使用於執行耗時比較小的非同步任務。執行緒池的核心執行緒數=0,最大執行緒池=Integer.MAX_VALUE
    • newSingleThreadExecutor():建立的是隻有一個執行緒來執行無界任務佇列的單一執行緒池。該執行緒池按順序執行一個一個加入的任務,任何時刻都只有一個執行緒在執行。單一執行緒池和newFixedThreadPool(1)的區別在於,單一執行緒池的池大小是不能再改變的
    • newScheduleThreadPool(int corePoolSize): 能定時執行任務的執行緒池,該池的核心執行緒數由引數corePoolSize指定,最大執行緒數=Integer.MAX_VALUE
    • newWorkStealingPool():以當前系統可用的處理器數作為並行級別建立的work-stealing thread pool(ForkJoinPool)
    • newWorkStealingPool(int parallelism):以指定的parallelism並行級別建立的work-stealing thread pool(ForkJoinPool)
  • ThreadPoolExecutor:執行緒池的標準實現
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    下面列舉出ThreadPoolExecutor的主要引數:

引數 描述
corePoolSize 核心執行緒數量
maxPoolSize 最大執行緒數量
keepAliveTime+時間單位 空閒執行緒的存活時間
ThreadFactory 執行緒工廠,用於建立執行緒
workQueue 用於存放任務的佇列,可以稱之為工作佇列
Handler 用於處理被拒絕的任務

雖然Executors使用起來很方便,不過在阿里程式設計規範裡是強調了慎用Executors建立執行緒池,下面摘錄自阿里程式設計規範手冊:

【強制】執行緒池不允許使用Executors去建立,而是通過ThreadPoolExecutor的方式,
這樣的處理方式讓寫的同學更加明確執行緒池的執行規則,規避資源耗盡的風險。
說明:Executors各個方法的弊端:
1)newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
  主要問題是堆積的請求處理佇列可能會耗費非常大的記憶體,甚至OOM。
2)newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
  主要問題是執行緒數最大數是Integer.MAX_VALUE,可能會建立數量非常多的執行緒,甚至OOM。

ThreadPoolExecutor的基本引數:

new ThreadPoolExecutor(
				2, // 核心執行緒數 
				5, // 最大執行緒數
                60L, // keepAliveTime,執行緒空閒超過這個數,就會被銷燬釋放
                TimeUnit.SECONDS, // keepAliveTime的時間單位
                new ArrayBlockingQueue(5)); // 傳入邊界為5的工作佇列

畫流程圖表示,執行緒池的核心引數是corePoolSize、maxPoolSize、workQueue(工作佇列)
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執行緒池工作原理示意圖:任務可以一直放,直到執行緒池滿了的情況,才會拒絕,然後除了核心執行緒,其它的執行緒會被合理回收。所以正常情況下,執行緒池中的執行緒數量會處在 corePoolSize 與 maximumPoolSize 的閉區間內
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ThreadPoolExecutor基本例項:

ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(2, 5,
                60L, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue(5));
 service.execute(() ->{
     System.out.println(String.format("thread name:%s",Thread.currentThread().getName()));
 });
  // 避免記憶體洩露,記得關閉執行緒池
 service.shutdown();

ThreadPoolExecutor加上Callable、Future使用的例子:

public static void  main(String[] args) {
	ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(2, 5,
	                60L, TimeUnit.SECONDS,
	                new ArrayBlockingQueue(5));
	
	Future<Integer> future = service.submit(new CallableTask());
	Thread.sleep(3000);
	System.out.println("future is done?" + future.isDone());
	if (future.isDone()) {
	    System.out.println("callableTask返回引數:"+future.get());
	}
	service.shutdown();
}

static class CallableTask implements Callable<Integer>{
     @Override
     public Integer call() {
         return ThreadLocalRandom.current().ints(0, (99 + 1)).limit(1).findFirst().getAsInt();
     }
 }

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