关于java:java开发技术之Executors创建线程池的弊端

1、通过Executors创立线程池的弊病
在创立线程池的时候，大部分人还是会抉择应用Executors去创立。

上面是创立定长线程池（FixedThreadPool）的一个例子，严格来说，当应用如下代码创立线程池时，是不合乎编程标准的。

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
起因在于：（摘自阿里编码规约）

线程池不容许应用Executors去创立，而是通过ThreadPoolExecutor的形式，这样的解决形式让写的同学更加明确线程池的运行规定，躲避资源耗尽的危险。

阐明：Executors各个办法的弊病：

1）newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:

次要问题是沉积的申请解决队列可能会消耗十分大的内存，甚至OOM。

2）newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:

次要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE，可能会创立数量十分多的线程，甚至OOM。

2、通过ThreadPoolExecutor创立线程池
所以，针对下面的不标准代码，重构为通过ThreadPoolExecutor创立线程池的形式。

/**

 * Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial * parameters and default thread factory. * * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even *        if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the *        pool * @param keepAliveTime when the number of threads is greater than *        the core, this is the maximum time that excess idle threads *        will wait for new tasks before terminating. * @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument * @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are *        executed.  This queue will hold only the {@code Runnable} *        tasks submitted by the {@code execute} method. * @param handler the handler to use when execution is blocked *        because the thread bounds and queue capacities are reached * @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br> *         {@code corePoolSize < 0}<br> *         {@code keepAliveTime < 0}<br> *         {@code maximumPoolSize <= 0}<br> *         {@code maximumPoolSize < corePoolSize} * @throws NullPointerException if {@code workQueue} *         or {@code handler} is null */public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                          int maximumPoolSize,                          long keepAliveTime,                          TimeUnit unit,                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,                          RejectedExecutionHandler handler) {    this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,         Executors.defaultThreadFactory(), handler);}

ThreadPoolExecutor 是线程池的外围实现。java培训线程的创立和终止须要很大的开销，线程池中事后提供了指定数量的可重用线程，所以应用线程池会节俭系统资源，并且每个线程池都保护了一些根底的数据统计，不便线程的治理和监控。

3、ThreadPoolExecutor参数解释
上面是对其参数的解释，在创立线程池时需依据本人的状况来正当设置线程池。

corePoolSize & maximumPoolSize
外围线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）是线程池中十分重要的两个概念，心愿同学们可能把握。

当一个新工作被提交到池中，如果以后运行线程小于外围线程数（corePoolSize），即便以后有闲暇线程，也会新建一个线程来解决新提交的工作；如果以后运行线程数大于外围线程数（corePoolSize）并小于最大线程数（maximumPoolSize），只有当期待队列已满的状况下才会新建线程。

keepAliveTime & unit
keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大闲暇工夫，unit 为工夫单位。

期待队列
任何阻塞队列（BlockingQueue）都能够用来转移或保留提交的工作，线程池大小和阻塞队列互相束缚线程池：

如果运行线程数小于corePoolSize，提交新工作时就会新建一个线程来运行；
如果运行线程数大于或等于corePoolSize，新提交的工作就会入列期待；如果队列已满，并且运行线程数小于maximumPoolSize，也将会新建一个线程来运行；
如果线程数大于maximumPoolSize，新提交的工作将会依据回绝策略来解决。
上面来看一下三种通用的入队策略：

间接传递：通过 SynchronousQueue 间接把工作传递给线程。如果以后没可用线程，尝试入队操作会失败，而后再创立一个新的线程。当解决可能具备外部依赖性的申请时，该策略会防止申请被锁定。间接传递通常须要无界的最大线程数（maximumPoolSize），防止回绝新提交的工作。当工作继续达到的平均速度超过可解决的速度时，可能导致线程的有限增长。
无界队列：应用无界队列（如 LinkedBlockingQueue）作为期待队列，当所有的外围线程都在解决工作时，新提交的工作都会进入队列期待。因而，不会有大于 corePoolSize 的线程会被创立（maximumPoolSize 也将失去作用）。这种策略适宜每个工作都齐全独立于其余工作的状况；例如网站服务器。这种类型的期待队列能够使霎时暴发的高频申请变得平滑。当工作继续达到的平均速度超过可处理速度时，可能导致期待队列有限增长。
有界队列：当应用无限的最大线程数时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）能够避免资源耗尽，然而难以调整和管制。队列大小和线程池大小能够相互作用：应用大的队列和小的线程数能够缩小CPU使用率、系统资源和上下文切换的开销，然而会导致吞吐量变低，如果工作频繁地阻塞（例如被I/O限度），零碎就能为更多的线程调度执行工夫。应用小的队列通常须要更多的线程数，这样能够最大化CPU使用率，但可能会须要更大的调度开销，从而升高吞吐量。
回绝策略
当线程池曾经敞开或达到饱和（最大线程和队列都已满）状态时，新提交的工作将会被回绝。ThreadPoolExecutor 定义了四种回绝策略：

AbortPolicy：默认策略，在须要回绝工作时抛出RejectedExecutionException；
CallerRunsPolicy：间接在 execute 办法的调用线程中运行被回绝的工作，如果线程池曾经敞开，工作将被抛弃；
DiscardPolicy：间接抛弃工作；
DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待时间最长的工作，并执行以后提交的工作，如果线程池曾经敞开，工作将被抛弃。
咱们也能够自定义回绝策略，只须要实现 RejectedExecutionHandler；须要留神的是，回绝策略的运行须要指定线程池和队列的容量。

4. ThreadPoolExecutor创立线程形式
通过上面的demo来理解ThreadPoolExecutor创立线程的过程。

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

测试ThreadPoolExecutor对线程的执行程序
**/

public class ThreadPoolSerialTest {

public static void main(String[] args) {    //外围线程数    int corePoolSize = 3;    //最大线程数    int maximumPoolSize = 6;    //超过 corePoolSize 线程数量的线程最大闲暇工夫    long keepAliveTime = 2;    //以秒为工夫单位    TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;    //创立工作队列，用于寄存提交的期待执行工作    BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2);    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null;    try {        //创立线程池        threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,                maximumPoolSize,                keepAliveTime,                unit,                workQueue,                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());        //循环提交工作        for (int i = 0; i < 8; i++) {            //提交工作的索引            final int index = (i + 1);            threadPoolExecutor.submit(() -> {                //线程打印输出                System.out.println("大家好，我是线程：" + index);                try {                    //模仿线程执行工夫，10s                    Thread.sleep(10000);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            });            //每个工作提交后休眠500ms再提交下一个工作，用于保障提交程序            Thread.sleep(500);        }    } catch (InterruptedException e) {        e.printStackTrace();    } finally {        threadPoolExecutor.shutdown();    }}

}
执行后果：

这里形容一下执行的流程：

首先通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创立线程池；
执行 for 循环，提交 8 个工作（恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]）；
通过 threadPoolExecutor.submit 提交 Runnable 接口实现的执行工作；
提交第1个工作时，因为以后线程池中正在执行的工作为 0 ，小于 3（corePoolSize 指定），所以会创立一个线程用来执行提交的工作1；
提交第 2， 3 个工作的时候，因为以后线程池中正在执行的工作数量小于等于 3 （corePoolSize 指定），所以会为每一个提交的工作创立一个线程来执行工作；
当提交第4个工作的时候，因为以后正在执行的工作数量为 3 （因为每个线程工作执行工夫为10s，所以提交第4个工作的时候，后面3个线程都还在执行中），此时会将第4个工作寄存到 workQueue 队列中期待执行；
因为 workQueue 队列的大小为 2 ，所以该队列中也就只能保留 2 个期待执行的工作，所以第5个工作也会保留到工作队列中；
当提交第6个工作的时候，因为以后线程池正在执行的工作数量为3，workQueue 队列中存储的工作数量也满了，这时会判断以后线程池中正在执行的工作的数量是否小于6（maximumPoolSize指定）；
如果小于 6 ，那么就会新创建一个线程来执行提交的工作 6；
执行第7，8个工作的时候，也要判断以后线程池中正在执行的工作数是否小于6（maximumPoolSize指定），如果小于6，那么也会立刻新建线程来执行这些提交的工作；
此时，6个工作都曾经提交结束，那 workQueue 队列中的期待工作4 和工作5 什么时候执行呢？
当工作1执行结束后（10s后），执行工作1的线程并没有被销毁掉，而是获取 workQueue 中的工作4来执行；
当工作2执行结束后，执行工作2的线程也没有被销毁，而是获取 workQueue 中的工作5来执行；
通过下面流程的剖析，也就晓得了之前案例的输入后果的起因。其实，线程池中会线程执行结束后，并不会被立即销毁，线程池中会保留 corePoolSize 数量的线程，当 workQueue 队列中存在工作或者有新提交工作时，那么会通过线程池中已有的线程来执行工作，防止了频繁的线程创立与销毁，而大于 corePoolSize 小于等于 maximumPoolSize 创立的线程，则会在闲暇指定工夫（keepAliveTime）后进行回收。

5、ThreadPoolExecutor回绝策略
在下面的测试中，我设置的执行线程总数恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]，因而没有呈现须要执行回绝策略的状况，因而在这里，我再减少一个线程，提交9个工作，来演示不同的回绝策略。

AbortPolicy

CallerRunsPolicy

DiscardPolicy

DiscardOldestPolicy