关于后端:深入探究Java线程池提升并发性能的利器

在当今高度并发的利用开发中，无效地治理和利用线程资源至关重要。Java 线程池作为一种广泛应用的并发编程技术，为咱们提供了一种优雅且高效的线程治理计划。本文将深刻探索 Java 线程池的相干技术，帮忙读者更好地了解和利用线程池，从而晋升并发性能。

Java 线程池是 Java 多线程编程中的外围概念之一。它通过保护一组线程来执行工作，并提供了任务调度、线程重用和资源管理等性能。应用线程池可能防止线程频繁创立和销毁的开销，进步了零碎的响应速度和资源利用率。

升高资源耗费：线程池可能复用线程，缩小线程创立和销毁的开销，从而升高了系统资源的耗费。
进步响应速度：线程池可能疾速调配可用线程来执行工作，缩小了工作期待的工夫，进步了零碎的响应速度。
管制并发度：通过限度线程池的大小，能够管制并发工作的数量，防止系统资源适度占用，进步了零碎的稳定性。
任务调度和治理：线程池提供了灵便的任务调度和管理机制，能够不便地治理工作的执行程序、优先级等。

该线程池保护固定数量的线程。
当有工作提交时，如果线程池中有闲暇线程，则立刻调配给该线程执行。
如果所有线程都在执行工作，新工作将在工作队列中期待，直到有线程可用。
实用于负载较重的服务器利用，能够管制并发工作的数量。

该线程池能够依据须要创立新线程，没有工作时会回收线程。
如果有闲暇线程可用，则调配给该线程执行工作。
如果没有可用的闲暇线程，将创立一个新线程来执行工作。
实用于执行工夫较短的工作，可能依据任务量主动调整线程池的大小。

该线程池只有一个线程来执行工作。
所有工作依照提交的程序顺次执行，保障工作的程序性。
当线程异样终止时，会创立一个新线程来代替。
实用于须要程序执行工作的场景，例如音讯队列的消费者。

该线程池用于执行定时工作或提早工作。
能够周期性地执行工作或者提早肯定工夫后执行工作。
实用于须要依照肯定的工夫打算执行工作的场景。

除了上述常见的线程池类型，Java 还提供了其余类型的线程池，如 WorkStealingPool、ForkJoinPool 等，它们在特定的场景下具备不同的特点和适用性。

ForkJoinPool是 Java 并发包中的一个线程池实现，它是在 Java 7 中引入的。ForkJoinPool是基于工作窃取（Work-Stealing）算法的线程池，并且专门用于反对 Fork/Join 框架。

Fork/Join框架是一种并行任务执行模型，实用于解决一类特定的问题，即分治问题。该框架将一个大型工作划分成多个小的子工作，而后并行地执行这些子工作，并最终将它们的后果合并失去最终后果。

ForkJoinPool的次要特点包含：

每个线程都有本人的工作队列（工作队列），用于存储待执行的工作。
当一个线程实现本人的工作后，它能够从其余线程的工作队列中窃取（偷取）工作来执行，实现负载平衡。
线程池的大小是自适应的，能够依据须要动静地减少或缩小线程数。
反对工作的递归拆分和合并，不便解决分治问题。
提供了一些非凡的工作类型，如 RecursiveTask 和RecursiveAction，用于实现分治工作。

应用 ForkJoinPool 时，通常须要创立一个 ForkJoinTask 的子类，并重写 compute() 办法来定义具体的工作逻辑。而后，将该工作提交给 ForkJoinPool 来执行。ForkJoinPool会依据须要主动划分、调度和执行工作，以充分利用多核处理器的并行能力。

ForkJoinPool实用于一些须要解决大量独立工作且工作之间有显著的拆分和合并关系的场景。它在解决分治问题、递归工作等方面具备劣势，并可能无效地利用多核处理器的并行性能。

WorkStealingPool是 Java 并发包中的一种线程池实现，它是基于工作窃取（Work-Stealing）算法的线程池。该线程池类型是在 Java 7 中引入的，并且属于 java.util.concurrent 包下的 ForkJoinPool 类的一个子类。

工作窃取算法是一种任务调度策略，它充分利用多核处理器的劣势，进步并行任务执行效率。在 WorkStealingPool 中，线程池中的每个线程都保护了一个工作队列（称为工作队列），线程从本人的工作队列中取出工作执行。

当一个线程实现本人的工作队列中的工作后，它能够从其余线程的工作队列中窃取（偷取）工作来执行。这样做的益处是，能够防止线程因为某个工作执行工夫过长而导致其余线程闲置期待，从而进步整体的工作执行效率。

工作窃取线程池的次要特点包含：

每个线程都有本人的工作队列，防止了线程之间的竞争。
当线程的工作队列为空时，它能够从其余线程的工作队列中窃取工作，实现负载平衡。
能够通过调整线程池的大小和工作的划分粒度来优化性能。

WorkStealingPool实用于一些须要解决大量独立工作且工作之间没有显著依赖关系的场景，比方递归分治算法、并行迭代等。它在并行计算和优化多核处理器利用率方面具备肯定的劣势。

须要留神的是，WorkStealingPool是基于 ForkJoinPool 实现的，因而其外部应用的是 Fork/Join 框架，实用于解决分治工作。

线程池的外围参数能够依据具体的线程池实现略有不同，但通常包含以下几个重要参数：

外围线程数（Core Pool Size）：
- 示意线程池中放弃的常驻线程数。
- 在没有工作执行时，这些外围线程也会始终存活。
- 外围线程不会被回收，除非线程池被敞开。
最大线程数（Maximum Pool Size）：
- 示意线程池中容许的最大线程数。
- 当工作数量超过外围线程数且工作队列已满时，线程池会创立新的线程，直到达到最大线程数。
- 达到最大线程数后，如果持续有新工作提交，则依据配置的回绝策略来解决。
工作队列（Blocking Queue）：
- 用于存储待执行的工作。
- 当线程池中的线程都在执行工作时，新的工作会被放入工作队列中期待执行。
- 工作队列能够是有界队列（如 ArrayBlockingQueue）或无界队列（如 LinkedBlockingQueue）。
线程存活工夫（Keep-Alive Time）：
- 示意当线程池中的线程数量超过外围线程数时，闲暇线程的存活工夫。
- 闲暇工夫超过该设定值的线程会被回收，以控制线程池的大小。
线程工厂（Thread Factory）：
- 用于创立新的线程对象。
- 能够自定义线程工厂来对线程进行个性化的设置和命名。
回绝策略（Rejected Execution Handler）：
- 当线程池无奈持续承受新工作时，依据事后设定的策略来解决这些无奈承受的工作。
- 常见的回绝策略有抛出异样、抛弃工作、抛弃队列中最旧的工作等。

这些参数能够通过构造方法或者相应的设置办法来配置线程池。具体的线程池实现可能还提供其余额定的参数和配置选项，如线程池名称、工作执行超时工夫、回绝策略的自定义等，能够依据理论需要进行配置和调整。

Q：对于无界队列的应用有什么问题

A：如果应用无界列表（如LinkedBlockingQueue）作为工作队列，可能会面临以下问题：

内存占用：无界列表没有大小限度，能够有限增加工作，因而会占用大量内存。如果工作的产生速度远远大于工作的执行速度，队列中的工作数量会持续增长，最终可能导致内存耗尽，引发内存溢出谬误。
队列过载：因为无界列表能够有限增加工作，当工作的产生速度远远大于工作的处理速度时，队列会一直积攒工作，导致队列过载。这可能导致系统响应变慢，工作解决的提早减少，影响零碎的性能和稳定性。
内存透露危险：应用无界列表时，如果没有正确治理和管制工作的增加和移除，可能会导致内存透露。例如，如果某些工作始终无奈失去执行或被勾销，它们将永远存在于队列中，占用内存资源。
工作解决程序不确定：因为无界列表中的工作数量不受限制，线程池中的线程可能无奈及时处理队列中的所有工作。这可能导致工作的执行程序不确定，某些工作可能会长工夫期待，影响零碎的响应性和工作的时效性。

在抉择工作队列时，须要依据零碎需要和预期的负载状况进行评估。如果工作的产生速度可能会超过线程池处理速度，并且无法控制工作的数量和执行程序，那么应用无界列表可能会带来上述问题。在高负载或对工作响应工夫敏感的场景中，有界队列（如ArrayBlockingQueue）可能更适宜，能够通过设定适合的队列大小来控制系统的行为和资源利用。

Q：在提交一个工作到线程池中，线程池会做什么解决

A：当将工作提交到线程池中时，线程池会执行以下解决步骤：

判断线程池是否处于运行状态：线程池会首先查看本身的状态，以确保线程池正在运行。如果线程池曾经敞开或终止，它将回绝新的工作。
创立新线程或抉择闲暇线程：线程池会查看线程队列中是否有闲暇的线程可用。如果有，它将抉择其中一个闲暇线程来执行工作。否则，如果线程池的线程数还没有达到最大值，它将创立一个新的线程并将任务分配给它。
将工作增加到工作队列：如果线程池中的所有线程都在执行工作，且工作队列未满，线程池将把工作增加到工作队列中。工作队列能够是有界队列或无界队列，具体取决于线程池的配置。
依据回绝策略解决无奈承受的工作：如果工作队列已满且无奈持续增加新工作，线程池将依据事后配置的回绝策略来解决无奈承受的工作。常见的回绝策略包含抛出异样、抛弃工作、抛弃队列中最旧的工作等。
执行工作：当线程池中的线程被选中来执行工作时，它们会从工作队列中获取待执行的工作，并执行工作的逻辑。
返回工作后果（可选）：如果工作须要返回后果，线程池能够将工作的执行后果返回给提交工作的线程或通过回调机制返回给调用方。
监控工作执行状况：线程池会跟踪已实现的工作数量、流动线程数量等，并提供相应的监控和统计信息，以供后续剖析和优化。

这些解决步骤使线程池可能无效地治理和调度工作的执行，进步并发性能和资源利用率。每个线程池的具体实现可能会略有差别，但大抵遵循这个根本的解决流程。

线程池的异样解决是确保在工作执行过程中可能正确捕捉和解决异样，以防止异样导致线程池中的线程终止或影响整个应用程序的稳定性。以下是线程池的异样解决的几种常见形式：

捕捉并解决异样：在工作的执行代码中，应用 try-catch 块捕捉工作可能抛出的异样，并在 catch 块中进行适当的解决。能够将异样记录到日志中，给用户提供错误信息，或者采取其余失当的操作。

executor.submit(() -> {
    try {// 工作执行的代码} catch (Exception e) {// 异样解决逻辑}
});

应用 Future 获取工作执行后果并解决异样：通过 submit() 办法提交工作后，能够失去一个 Future 对象，能够应用 Future 对象的 get() 办法获取工作的执行后果。在调用 get() 办法时，须要解决可能抛出的异样，能够通过 try-catch 块捕捉并进行适当解决。

Future<?> future = executor.submit(() -> {// 工作执行的代码});

try {future.get(); // 获取工作执行后果
} catch (Exception e) {// 异样解决逻辑}

自定义 UncaughtExceptionHandler：线程池提供了ThreadFactory 接口，能够自定义线程工厂来创立线程，并指定线程的异样处理器（UncaughtExceptionHandler）。通过自定义异样处理器，能够捕捉并解决线程池中线程抛出的未捕捉异样。

ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
        .setNameFormat("MyThread-%d")
        .setUncaughtExceptionHandler((t, e) -> {// 异样解决逻辑})
        .build();

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10, threadFactory);

设置默认的未捕捉异样处理器：能够应用 Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler() 办法设置默认的未捕捉异样处理器，用于解决未被线程池中线程捕捉的异样。

Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler((t, e) -> {// 异样解决逻辑});

应用 CompletionService 解决异样：CompletionService能够获取已实现工作的后果，并主动将工作的异样封装为ExecutionException。通过应用CompletionService，能够更不便地解决工作的异样。

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
CompletionService<Integer> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

// 提交工作到线程池
completionService.submit(() -> {
    // 工作执行的代码
    return 42;
});

try {Future<Integer> future = completionService.take(); // 获取已实现工作的后果
    Integer result = future.get(); // 获取工作执行后果} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {// 异样解决逻辑}

以上是一些常见的线程池异样解决形式，依据具体的利用需要和异样类型，能够抉择适宜的异样解决形式来保障线程池的稳定性和可靠性。

线程池的监控是为了实时理解线程池的运行状态和性能指标，以便及时发现潜在的问题并做出相应的调整。以下是一些常见的线程池监控技术和指标：

线程池状态：监控线程池的运行状态，如流动线程数、线程池大小、工作队列大小等。
工作执行状况：监控工作的执行状况，包含已实现工作数、待执行工作数、正在执行工作数等。
线程池利用率：监控线程池的利用率，即流动线程数与线程池大小的比例，能够反映线程池的忙碌水平。
均匀等待时间：监控工作在工作队列中的均匀等待时间，用于评估工作的排队状况。
均匀执行工夫：监控工作的均匀执行工夫，用于评估工作的解决效率和性能。
异样统计：监控线程池中产生的异常情况，如捕捉的未解决异样数量、异样堆栈信息等，有助于及时发现和解决异常情况。
线程池扩大和膨胀：监控线程池的动静扩大和膨胀状况，依据工作负载的变动，主动调整线程池大小，以进步资源利用率和响应能力。
监控日志：记录线程池的要害指标和异常情况到日志文件，不便后续剖析和故障排查。

为实现线程池的监控，能够联合以下一些罕用的工具和技术：

JMX（Java Management Extensions）：通过 JMX 技术，能够裸露线程池的 MBean（治理接口）来监控线程池的状态和性能指标。
监控框架：应用一些开源的监控框架，如 Metrics、Micrometer 等，能够不便地收集和展现线程池的监控数据。
日志框架：联合日志框架，如 Logback、Log4j 等，在要害代码中打印线程池的状态和性能指标，以及异样信息，供后续剖析和监控。
监控工具：应用一些监控工具，如 VisualVM、Grafana、Prometheus 等，能够实时监控线程池的运行状况，并绘制相应的图表和指标。

综合利用以上工具和技术，能够实现对线程池的全面监控，及时发现问题并进行优化和调整，以确保线程池的稳定性和性能。

在 Java 代码中，能够通过线程池的相干接口和办法获取以下线程池的监控信息：

线程池状态信息：
- getPoolSize(): 获取线程池以后的线程数量。
- getActiveCount(): 获取线程池中正在执行工作的线程数量。
- getCorePoolSize(): 获取线程池的外围线程数量。
- getMaximumPoolSize(): 获取线程池的最大线程数量。
- getQueue(): 获取线程池应用的工作队列。
- getTaskCount(): 获取线程池已执行的工作数量。
- getCompletedTaskCount(): 获取线程池已实现的工作数量。
监控线程池性能：

以下是监控线程池性能的几个接口及其作用：
1. prestartAllCoreThreads()：
  - 作用：预启动所有外围线程。
  - 形容：该办法用于事后启动线程池中的所有外围线程，即便没有工作须要执行。这样能够提前创立线程，以缩小工作到来时的线程创立提早。
2. prestartCoreThread()：
  - 作用：预启动一个外围线程。
  - 形容：该办法用于事后启动一个外围线程，即便没有工作须要执行。这样能够提前创立线程，以缩小工作到来时的线程创立提早。
3. awaitTermination()：
  - 作用：期待线程池终止的工夫。
  - 形容：该办法用于期待线程池的终止。能够指定期待的工夫长度，等待时间过后，如果线程池还未终止，能够依据返回值判断是否持续期待或者进行其余操作。
4. isTerminated()：
  - 作用：判断线程池是否已终止。
  - 形容：该办法用于判断线程池是否曾经终止。返回值为 true 示意线程池曾经终止，不再承受新的工作。
5. getLargestPoolSize()：
  - 作用：获取线程池历史上的最大线程数量。
  - 形容：该办法用于获取线程池历史上达到的最大线程数量。能够通过该指标理解线程池在整个运行周期中已经达到的最大并发数。
6. getKeepAliveTime()：
  - 作用：获取线程池的线程闲暇超时工夫。
  - 形容：该办法用于获取线程池中的线程闲暇超时工夫。线程闲暇超过该工夫后，如果线程池中的线程数超过外围线程数，多余的线程将被回收。
这些接口提供了一些性能和指标，用于监控线程池的性能和状态。通过调用这些接口的办法，能够获取线程池的历史最大线程数、线程闲暇超时工夫等信息，以及控制线程池的启动、终止和期待操作。这些信息能够用于性能剖析、资源优化和监控报告等方面的需要。
异样解决和监控：
- 自定义UncaughtExceptionHandler：为线程池中的线程设置自定义的未捕捉异样处理器。
- afterExecute()办法：重写线程池的 afterExecute() 办法，在工作执行实现后进行异样解决和统计。

这些办法和接口能够通过线程池对象进行拜访，例如 ThreadPoolExecutor 类和 ExecutorService 接口提供了许多监控线程池的办法。通过调用这些办法，能够获取线程池的状态、工作执行状况、异样信息等，以便进行监控和性能剖析。须要依据具体的监控需要抉择适合的办法进行调用。

正当设置线程池大小：依据理论业务需要和系统资源情况，设置适合的线程池大小，防止过大或过小导致性能问题。
抉择适合的工作队列：依据工作的个性和数量抉择适当的工作队列类型，防止工作沉积或过多线程竞争。
思考工作合成和并行度：对于大型工作，能够将其合成为多个小工作，并应用线程池的并行能力进步执行效率。
留神线程池的敞开和资源开释：在程序完结或不再须要线程池时，及时敞开线程池，开释相干资源。

Java 线程池作为一种高效的线程治理计划，为咱们提供了简略且弱小的并发编程工具。通过合理配置和应用线程池，咱们能够进步零碎的并发性能和资源利用率，实现更高效的并发编程。把握 Java 线程池的相干技术，对于开发高并发利用具备重要意义。

Java 线程池官网文档：https://docs.oracle.com/en/java/javase/14/docs/api/java.base/…
《Java 并发编程实战》– Brian Goetz 等
《深刻了解 Java 虚拟机：JVM 高级个性与最佳实际》– 周志明

本文由 mdnice 多平台公布

关于后端:深入探究Java线程池提升并发性能的利器

一、Java 线程池简介

二、线程池的劣势

三、常见的线程池类型

1、FixedThreadPool

2、CachedThreadPool

3、SingleThreadExecutor

4、ScheduledThreadPool

5、ForkJoinPool

6、WorkStealingPool

四、线程池的外围参数和配置

五、线程池的异样解决和监控

5.1、异样解决

5.2、线程监控

六、线程池的性能调优和最佳实际

论断

参考文献

Just My Socks（注册教程内含优惠码）

关于后端:深入探究Java线程池提升并发性能的利器

一、Java 线程池简介

二、线程池的劣势

三、常见的线程池类型

1、FixedThreadPool

2、CachedThreadPool

3、SingleThreadExecutor

4、ScheduledThreadPool

5、ForkJoinPool

6、WorkStealingPool

四、线程池的外围参数和配置

五、线程池的异样解决和监控

5.1、异样解决

5.2、线程监控

六、线程池的性能调优和最佳实际

论断

参考文献

Just My Socks（注册教程 内含优惠码）

Just My Socks（注册教程内含优惠码）