Java线程池

Java / 线程
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本文主要涉及到以下内容：

  • 线程池的定义

  • Executors创建线程池的几种方式

  • ThreadPoolExecutor对象

  • 线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系

  • Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象

  • OOM异常测试

  • 如何定义线程池参数

  • semaphore线程限流

    线程池的定义

    管理一组工作线程。通过线程池复用线程有以下几点优点：

  • 减少资源创建 => 减少内存开销，创建线程占用内存

  • 降低系统开销 => 创建线程需要时间，会延迟处理的请求

  • 提高稳定稳定性 => 避免无限创建线程引起的OutOfMemoryError【简称OOM】

Excutors创建线程池的方式

根据返回的对象类型创建线程池可以分为三类：

  • 创建返回ThreadPoolExecutor对象
  • 创建返回ScheduleThreadPoolExecutor对象
  • 创建返回ForkJoinPool对象

本文只讨论创建返回ThreadPoolExecutor对象

ThreadPoolExcutor对象

在介绍Executors创建线程池方法前先介绍一下ThreadPoolExecutor，因为这些创建线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor对象，和我们手动创建ThreadPoolExecutor对象的区别就是我们不需要自己传构造函数的参数。

ThreadPoolExecutor的构造函数共有四个，但最终调用的都是同一个：

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public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

构造参数说明：

  • corePoolSize:核心线程数（一直存在的可用线程数）
  • maximumPoolSize:最大可用线程数
  • keepAliveTime:闲置线程的保活时间（超过保活时间则被线程池回收）
  • unit：保活时间单位
  • BolckingQuene:线程池所使用的缓冲队列（当请求线程数超过核心线程数后，在workQuene排队等待可用线程的调用）
  • ThreadFactory:线程池创建线程所用的工厂
  • RejectedExecutionHandler: 线程池对拒绝任务的处理策略

执行逻辑说明：

  • 判断核心线程数是否已满，核心线程数大小和corePoolSize参数有关，未满则创建线程执行任务
  • 若核心线程池已满，判断队列是否满，队列是否满和workQueue参数有关，若未满则加入队列中
  • 若队列已满，判断线程池是否已满，线程池是否已满和maximumPoolSize参数有关，若未满创建线程执行任务
  • 若线程池已满，则采用拒绝策略处理无法执执行的任务，拒绝策略和handler参数有关

Executors创建返回ThreadPoolExecutor三种对象

Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种：

  • Executors#newCachedThreadPool => 创建可缓存的线程池
  • Executors#newSingleThreadExecutor => 创建单线程的线程池
  • Executors#newFixedThreadPool => 创建固定长度的线程池

#newCachedThreadPool方法

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

当一个任务提交时，corePoolSize为0不创建核心线程，SynchronousQueue是一个不存储元素的队列，可以理解为队里永远是满的，
因此最终会创建非核心线程来执行任务。对于非核心线程空闲60s时将被回收。因为Integer.MAX_VALUE非常大，可以认为是可以无限创建线程的，在资源有限的情况下容易引起OOM异常

#newSingleThreadExecutor方法

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

当一个任务提交时，首先会创建一个核心线程来执行任务，如果超过核心线程的数量，将会放入队列中，
因为LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列，可以认为是无界队列，因此往队列中可以插入无限多的任务，在资源有限的时候容易引起OOM异常，
同时因为无界队列，maximumPoolSize和keepAliveTime参数将无效，压根就不会创建非核心线程

#newFixedThreadPool方法

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

FixedThreadPool是固定核心线程的线程池，固定核心线程数由用户传入。
LinkedBlockingQueue和SingleThreadExecutor类似，唯一的区别就是核心线程数不同，并且由于使用的是LinkedBlockingQueue，在资源有限的时候容易引起OOM异常

总结：

FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而引起OOM异常
CachedThreadPool => 允许创建的线程数为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而引起OOM异常

这就是为什么禁止使用Executors去创建线程池，而是推荐自己去创建ThreadPoolExecutor的原因。

OOM异常测试

理论上会出现OOM异常，必须测试一波验证之前的说法：

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public class TaskTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
        int i = 0;
        while (true) {
            es.submit(new Task(i++));
        }
    }
}

使用Executors创建的CachedThreadPool，往线程池中无限添加线程在启动测试类之前先将JVM内存调整小一点，不然很容易将电脑跑出问题【别问我为什么知道，是铁憨憨甜没错了！！！】，在idea里：Run -> Edit Configurations

JVM参数说明：

  • -Xms10M => Java Heap内存初始化值
  • -Xmx10M => Java Heap内存最大值
  • 运行结果：
    Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread “main”
    Disconnected from the target VM, address: ‘127.0.0.1:60416’, transport: ‘socket’

创建到3w多个线程的时候开始报OOM错误

另外两个线程池就不做测试了，测试方法一致，只是创建的线程池不一样。

如何定义线程池参数

CPU密集型 => 线程池的大小推荐为CPU数量 + 1，CPU数量可以根据Runtime.availableProcessors方法获取

IO密集型 => CPU数量 * CPU利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间)

混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型，然后分别使用不同的线程池去处理，从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整

阻塞队列 => 推荐使用有界队列，有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生

拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略，直接在程序中抛出RejectedExecutionException异常【因为是运行时异常，不强制catch】，这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐：

  • 在程序中捕获RejectedExecutionException异常，在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略
  • 使用CallerRunsPolicy拒绝策略，该策略会将任务交给调用execute的线程执行【一般为主线程】，此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务，从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中，TCP队列满将会影响客户端，这是一种平缓的性能降低
  • 自定义拒绝策略，只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可
  • 如果任务不是特别重要，使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是可以的

如果使用Executors的静态方法创建ThreadPoolExecutor对象，可以通过使用Semaphore对任务的执行进行限流也可以避免出现OOM异常。

Semaphore限流

Semaphore 是一个计数信号量，必须由获取它的线程释放。

常用于限制可以访问某些资源的线程数量，例如通过 Semaphore 限流。

Semaphore 只有3个操作：

  1. 初始化
  2. 增加
  3. 减少
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public class StudySemaphore {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        
        //信号量，只允许 3个线程同时访问
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

        for (int i=0;i<10;i++){
            final long num = i;
            executorService.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        //获取许可
                        semaphore.acquire();
                        //执行
                        System.out.println("Accessing: " + num);
                        Thread.sleep(new Random().nextInt(5000)); // 模拟随机执行时长
                        //释放
                        semaphore.release();
                        System.out.println("Release..." + num);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }

        executorService.shutdown();
    }

}
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"C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_251\bin\java.exe" 
Accessing: 0
Accessing: 2
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Release...2
Accessing: 3
Release...0
Accessing: 6
Release...1
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Accessing: 4
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Process finished with exit code 0

我们点开Semaphore这个类：

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/**
 * Creates a {@code Semaphore} with the given number of
 * permits and nonfair fairness setting.
 *
 * @param permits the initial number of permits available.
 *        This value may be negative, in which case releases
 *        must occur before any acquires will be granted.
 */
public Semaphore(int permits) {
	sync = new NonfairSync(permits);
}

可以看到Semaphore是个非公平锁，线程执行时无序随机的。所以有上述执行结果。

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