jave-线程池

线程池简述

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，合理地使用线程池能够带来 3 个好处。

• 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
• 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
• 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

线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。
如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

Executor 框架的最顶层实现是 ThreadPoolExecutor 类，Executors 工厂类中提供的 newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool 方法其实也只是 ThreadPoolExecutor 的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池
corePoolSize：核心池的大小。当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到 corePoolSize 后，就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize：线程池最大线程数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit：参数 keepAliveTime 的时间单位，有 7 种取值

newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程

newFixedThreadPool

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待
定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如 Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行

newSingleThreadExecutor

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序 (FIFO, LIFO, 优先级) 执行

线程池原理

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：
1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2、线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

合理配置线程池

• CPU 密集

CPU 密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU 一直全速运行。
CPU 密集任务只有在真正的多核 CPU 上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核 CPU 上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为 CPU 总的运算能力就那些。

• IO 密集

IO 密集型，即该任务需要大量的 IO，即大量的阻塞。在单线程上运行 IO 密集型的任务会导致浪费大量的 CPU 运算能力浪费在等待。所以在 IO 密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即时在单核 CPU 上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间

要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：

1. 任务的性质：CPU 密集型任务、IO 密集型任务、混合型任务。
2. 任务的优先级：高、中、低。
3. 任务的执行时间：长、中、短。
4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
对于不同性质的任务来说，CPU 密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置 CPU 个数 + 1 的线程数，IO 密集型任务应配置尽可能多的线程，因为 IO 操作不占用 CPU，不要让 CPU 闲下来，应加大线程数量，如配置两倍 CPU 个数 +1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成 IO 密集型和 CPU 密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则 CPU 空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用 CPU。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 =（（线程等待时间 + 线程 CPU 时间）/ 线程 CPU 时间）* CPU 数目
比如平均每个线程 CPU 运行时间为 0.5s，而线程等待时间（非 CPU 运行时间，比如 IO）为 1.5s，CPU 核心数为 8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
最佳线程数目 =（线程等待时间与线程 CPU 时间之比 + 1）* CPU 数目
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程 CPU 时间所占比例越高，需要越少线程。
以上公式与之前的 CPU 和 IO 密集型任务设置线程数基本吻合。
CPU 密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的 cpu 核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务
IO 密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu 核数
操作系统之名称解释：
某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待 I / O 上花费了大多是时间，
前者称为计算密集型（CPU 密集型）computer-bound，后者称为 I / O 密集型，I/O-bound。

自定义线程池

• 代码

@RequestMapping("test-threadpool")
    public void testThreadPool() {
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1,
                6,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(3));

        for (int i = 0; i < 6; i++) {TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
            threadPoolExecutor.execute(t1);
        }
        threadPoolExecutor.shutdown();}

class TaskThred implements Runnable {
    private String taskName;

    public TaskThred(String taskName) {this.taskName = taskName;}

    @Override
    public void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
    }

}

• 结果

pool-1-thread- 2 任务 4
pool-1-thread- 1 任务 0
pool-1-thread- 1 任务 1
pool-1-thread- 1 任务 2
pool-1-thread- 1 任务 3
pool-1-thread- 3 任务 5