包含javaexcutor的词条

admin 2023-01-11 14:36:08 797

今天给各位分享javaexcutor的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、javase线程怎么存储到容器
2、java 线程池ThreadPoolExecutor 共同完成一个任务
3、ExecutorService和TaskExecutor的区别和使用
4、java线程池怎么实现
5、java 线程池 executor怎么用
6、在java中executor和executors的区别

javase线程怎么存储到容器

Java 并发重要知识点

java 线程池

ThreadPoolExecutor 类分析

ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个，其余三个都是在这个构造方法的基础上产生（其他几个构造方法说白点都是给定某些默认参数的构造方法比如默认制定拒绝策略是什么）。

/**

* 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量

int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数

long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间

TimeUnit unit,//时间单位

BlockingQueueRunnable workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列

ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可

RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务

) {

if (corePoolSize 0 ||

maximumPoolSize = 0 ||

maximumPoolSize corePoolSize ||

keepAliveTime 0)

throw new IllegalArgumentException();

if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)

throw new NullPointerException();

this.corePoolSize = corePoolSize;

this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;

this.workQueue = workQueue;

this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);

this.threadFactory = threadFactory;

this.handler = handler;

}

下面这些对创建非常重要，在后面使用线程池的过程中你一定会用到！所以，务必拿着小本本记清楚。

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：

corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。

maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。

workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

keepAliveTime:当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁；

unit : keepAliveTime 参数的时间单位。

threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。

handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nzbqGRz9-1654600571133)()]

ThreadPoolExecutor 饱和策略定义:

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy ：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy ：调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy ：不处理新任务，直接丢弃掉。

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy ：此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子：

Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略的话来配置线程池的时候默认使用的是 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy。在默认情况下，ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 来拒绝新来的任务，这代表你将丢失对这个任务的处理。对于可伸缩的应用程序，建议使用 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy。当最大池被填满时，此策略为我们提供可伸缩队列。（这个直接查看 ThreadPoolExecutor 的构造函数源码就可以看出，比较简单的原因，这里就不贴代码了。）

推荐使用 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池

在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

为什么呢？

使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

另外，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到)：

FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ：允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ：允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。

方式一：通过ThreadPoolExecutor构造函数实现（推荐）通过构造方法实现

方式二：通过 Executor 框架的工具类 Executors 来实现我们可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor：

FixedThreadPool

SingleThreadExecutor

CachedThreadPool

对应 Executors 工具类中的方法如图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YGd4ygZu-1654600571136)()]

正确配置线程池参数

说到如何给线程池配置参数，美团的骚操作至今让我难忘（后面会提到）！

我们先来看一下各种书籍和博客上一般推荐的配置线程池参数的方式，可以作为参考！

常规操作

很多人甚至可能都会觉得把线程池配置过大一点比较好！我觉得这明显是有问题的。就拿我们生活中非常常见的一例子来说：并不是人多就能把事情做好，增加了沟通交流成本。你本来一件事情只需要 3 个人做，你硬是拉来了 6 个人，会提升做事效率嘛？我想并不会。线程数量过多的影响也是和我们分配多少人做事情一样，对于多线程这个场景来说主要是增加了上下文切换成本。不清楚什么是上下文切换的话，可以看我下面的介绍。

上下文切换：

多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效执行，CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。概括来说就是：当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。

Linux 相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

类比于实现世界中的人类通过合作做某件事情，我们可以肯定的一点是线程池大小设置过大或者过小都会有问题，合适的才是最好。

如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的！ CPU 根本没有得到充分利用。

但是，如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

有一个简单并且适用面比较广的公式：

CPU 密集型任务(N+1)：这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。

I/O 密集型任务(2N)：这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取，文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

美团的骚操作

美团技术团队在《Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践》open in new window这篇文章中介绍到对线程池参数实现可自定义配置的思路和方法。

美团技术团队的思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是：

corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。

maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。

workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

为什么是这三个参数？

我在这篇《新手也能看懂的线程池学习总结》open in new window 中就说过这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

如何支持参数动态配置？且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面这些方法。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Sm89qdJZ-1654600571137)()]

格外需要注意的是corePoolSize，程序运行期间的时候，我们调用 setCorePoolSize（）这个方法的话，线程池会首先判断当前工作线程数是否大于corePoolSize，如果大于的话就会回收工作线程。

另外，你也看到了上面并没有动态指定队列长度的方法，美团的方式是自定义了一个叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的队列（主要就是把LinkedBlockingQueue的capacity 字段的final关键字修饰给去掉了，让它变为可变的）。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cmNN5yAL-1654600571138)()]

还没看够？推荐 why神的[《如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。》open in new window](如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。 (qq.com))这篇文章，深度剖析，很不错哦！

Java 常见并发容器

JDK 提供的这些容器大部分在 java.util.concurrent 包中。

ConcurrentHashMap : 线程安全的 HashMap

CopyOnWriteArrayList : 线程安全的 List，在读多写少的场合性能非常好，远远好于 Vector。

ConcurrentLinkedQueue : 高效的并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的 LinkedList，这是一个非阻塞队列。

BlockingQueue : 这是一个接口，JDK 内部通过链表、数组等方式实现了这个接口。表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道。

ConcurrentSkipListMap : 跳表的实现。这是一个 Map，使用跳表的数据结构进行快速查找。

ConcurrentHashMap

我们知道 HashMap 不是线程安全的，在并发场景下如果要保证一种可行的方式是使用 Collections.synchronizedMap() 方法来包装我们的 HashMap。但这是通过使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，因此会带来不可忽视的性能问题。

所以就有了 HashMap 的线程安全版本—— ConcurrentHashMap 的诞生。

在 ConcurrentHashMap 中，无论是读操作还是写操作都能保证很高的性能：在进行读操作时(几乎)不需要加锁，而在写操作时通过锁分段技术只对所操作的段加锁而不影响客户端对其它段的访问。

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList 简介

public class CopyOnWriteArrayListE

extends Object

implements ListE, RandomAccess, Cloneable, Serializable

在很多应用场景中，读操作可能会远远大于写操作。由于读操作根本不会修改原有的数据，因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。我们应该允许多个线程同时访问 List 的内部数据，毕竟读取操作是安全的。

这和我们之前在多线程章节讲过 ReentrantReadWriteLock 读写锁的思想非常类似，也就是读读共享、写写互斥、读写互斥、写读互斥。JDK 中提供了 CopyOnWriteArrayList 类比相比于在读写锁的思想又更进一步。为了将读取的性能发挥到极致，CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的，并且更厉害的是：写入也不会阻塞读取操作。只有写入和写入之间需要进行同步等待。这样一来，读操作的性能就会大幅度提升。那它是怎么做的呢？

CopyOnWriteArrayList 是如何做到的？

CopyOnWriteArrayList 类的所有可变操作（add，set 等等）都是通过创建底层数组的新副本来实现的。当 List 需要被修改的时候，我并不修改原有内容，而是对原有数据进行一次复制，将修改的内容写入副本。写完之后，再将修改完的副本替换原来的数据，这样就可以保证写操作不会影响读操作了。

从 CopyOnWriteArrayList 的名字就能看出 CopyOnWriteArrayList 是满足 CopyOnWrite 的。所谓 CopyOnWrite 也就是说：在计算机，如果你想要对一块内存进行修改时，我们不在原有内存块中进行写操作，而是将内存拷贝一份，在新的内存中进行写操作，写完之后呢，就将指向原来内存指针指向新的内存，原来的内存就可以被回收掉了。

CopyOnWriteArrayList 读取和写入源码简单分析

CopyOnWriteArrayList 读取操作的实现

读取操作没有任何同步控制和锁操作，理由就是内部数组 array 不会发生修改，只会被另外一个 array 替换，因此可以保证数据安全。

/** The array, accessed only via getArray/setArray. */

private transient volatile Object[] array;

public E get(int index) {

return get(getArray(), index);

}

@SuppressWarnings("unchecked")

private E get(Object[] a, int index) {

return (E) a[index];

}

final Object[] getArray() {

return array;

}

CopyOnWriteArrayList 写入操作的实现

CopyOnWriteArrayList 写入操作 add()方法在添加集合的时候加了锁，保证了同步，避免了多线程写的时候会 copy 出多个副本出来。

/**

* Appends the specified element to the end of this list.

* @param e element to be appended to this list

* @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})

public boolean add(E e) {

final ReentrantLock lock = this.lock;

lock.lock();//加锁

try {

Object[] elements = getArray();

int len = elements.length;

Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//拷贝新数组

newElements[len] = e;

setArray(newElements);

return true;

} finally {

lock.unlock();//释放锁

}

ConcurrentLinkedQueue

Java 提供的线程安全的 Queue 可以分为阻塞队列和非阻塞队列，其中阻塞队列的典型例子是 BlockingQueue，非阻塞队列的典型例子是 ConcurrentLinkedQueue，在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。阻塞队列可以通过加锁来实现，非阻塞队列可以通过 CAS 操作实现。

从名字可以看出，ConcurrentLinkedQueue这个队列使用链表作为其数据结构．ConcurrentLinkedQueue 应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。它之所有能有很好的性能，是因为其内部复杂的实现。

ConcurrentLinkedQueue 内部代码我们就不分析了，大家知道 ConcurrentLinkedQueue 主要使用 CAS 非阻塞算法来实现线程安全就好了。

ConcurrentLinkedQueue 适合在对性能要求相对较高，同时对队列的读写存在多个线程同时进行的场景，即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 ConcurrentLinkedQueue 来替代。

BlockingQueue

BlockingQueue 简介

上面我们己经提到了 ConcurrentLinkedQueue 作为高性能的非阻塞队列。下面我们要讲到的是阻塞队列——BlockingQueue。阻塞队列（BlockingQueue）被广泛使用在“生产者-消费者”问题中，其原因是 BlockingQueue 提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。

BlockingQueue 是一个接口，继承自 Queue，所以其实现类也可以作为 Queue 的实现来使用，而 Queue 又继承自 Collection 接口。下面是 BlockingQueue 的相关实现类：

BlockingQueue 的实现类

下面主要介绍一下 3 个常见的 BlockingQueue 的实现类：ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 、PriorityBlockingQueue 。

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue 是 BlockingQueue 接口的有界队列实现类，底层采用数组来实现。

public class ArrayBlockingQueueE

extends AbstractQueueE

implements BlockingQueueE, Serializable{}

ArrayBlockingQueue 一旦创建，容量不能改变。其并发控制采用可重入锁 ReentrantLock ，不管是插入操作还是读取操作，都需要获取到锁才能进行操作。当队列容量满时，尝试将元素放入队列将导致操作阻塞;尝试从一个空队列中取一个元素也会同样阻塞。

ArrayBlockingQueue 默认情况下不能保证线程访问队列的公平性，所谓公平性是指严格按照线程等待的绝对时间顺序，即最先等待的线程能够最先访问到 ArrayBlockingQueue。而非公平性则是指访问 ArrayBlockingQueue 的顺序不是遵守严格的时间顺序，有可能存在，当 ArrayBlockingQueue 可以被访问时，长时间阻塞的线程依然无法访问到 ArrayBlockingQueue。如果保证公平性，通常会降低吞吐量。如果需要获得公平性的 ArrayBlockingQueue，可采用如下代码：

private static ArrayBlockingQueueInteger blockingQueue = new ArrayBlockingQueueInteger(10,true);

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue 底层基于单向链表实现的阻塞队列，可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用，同样满足 FIFO 的特性，与 ArrayBlockingQueue 相比起来具有更高的吞吐量，为了防止 LinkedBlockingQueue 容量迅速增，损耗大量内存。通常在创建 LinkedBlockingQueue 对象时，会指定其大小，如果未指定，容量等于 Integer.MAX_VALUE 。

java 线程池ThreadPoolExecutor 共同完成一个任务

线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行集合任务时使用的线程）的方法。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。

为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调整此类时，使用以下指导：

核心和最大池大小

ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和 maximumPoolSize（参见getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时，如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如 Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不过也可以使用setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。

按需构造

默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread()或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。

创建新线程

使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个 ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从 newThread返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。

保持活动时间

如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。

排队

所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：

A. 如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。

B. 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。

C. 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。

排队有三种通用策略：

直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。

被拒绝的任务

当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：

A. 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。

B. 在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。

C. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。

D. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。

定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。

挂钩方法

此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法 terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。

如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。

队列维护

方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。

一、例子

创建 TestThreadPool 类：

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TestThreadPool {

private static int produceTaskSleepTime = 2;

private static int produceTaskMaxNumber = 10;

public static void main(String[] args) {

// 构造一个线程池

ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,

TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueueRunnable(3),

new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

for (int i = 1; i = produceTaskMaxNumber; i++) {

try {

String task = "task@ " + i;

System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);

threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));

Thread.sleep(produceTaskSleepTime);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

view plain

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TestThreadPool {

private static int produceTaskSleepTime = 2;

private static int produceTaskMaxNumber = 10;

public static void main(String[] args) {

// 构造一个线程池

ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,

TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueueRunnable(3),

new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

for (int i = 1; i = produceTaskMaxNumber; i++) {

try {

String task = "task@ " + i;

System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);

threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));

Thread.sleep(produceTaskSleepTime);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

创建 ThreadPoolTask类：

view plaincopy to clipboardprint?

import java.io.Serializable;

public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {

private Object attachData;

ThreadPoolTask(Object tasks) {

this.attachData = tasks;

}

public void run() {

System.out.println("开始执行任务：" + attachData);

attachData = null;

}

public Object getTask() {

return this.attachData;

}

view plain

import java.io.Serializable;

public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {

private Object attachData;

ThreadPoolTask(Object tasks) {

this.attachData = tasks;

}

public void run() {

System.out.println("开始执行任务：" + attachData);

attachData = null;

}

public Object getTask() {

return this.attachData;

}

执行结果：

创建任务并提交到线程池中：task@ 1

开始执行任务：task@ 1

创建任务并提交到线程池中：task@ 2

开始执行任务：task@ 2

创建任务并提交到线程池中：task@ 3

创建任务并提交到线程池中：task@ 4

开始执行任务：task@ 3

创建任务并提交到线程池中：task@ 5

开始执行任务：task@ 4

创建任务并提交到线程池中：task@ 6

创建任务并提交到线程池中：task@ 7

创建任务并提交到线程池中：task@ 8

开始执行任务：task@ 5

开始执行任务：task@ 6

创建任务并提交到线程池中：task@ 9

开始执行任务：task@ 7

创建任务并提交到线程池中：task@ 10

开始执行任务：task@ 8

开始执行任务：task@ 9

开始执行任务：task@ 10

ThreadPoolExecutor配置

一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现，允许各种各样的用户定制。

二、线程的创建与销毁

1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。

2、核心池的大小是目标的大小；线程池的实现试图维护池的大小；即使没有任务执行，池的大小也等于核心池的大小，并直到工作队列充满前，池都不会创建更多的线程。如果当前池的大小超过了核心池的大小，线程池就会终止它。

3、最大池的大小是可同时活动的线程数的上限。

4、如果一个线程已经闲置的时间超过了存活时间，它将成为一个被回收的候选者。

5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小，而且池永远不会超时

6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE，核心池的大小设置为0，超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池，会在需求量减少的情况下减少线程数量。

三、管理

1、 ThreadPoolExecutor允许你提供一个BlockingQueue来持有等待执行的任务。任务排队有3种基本方法：无限队列、有限队列和同步移交。

2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。如果所有的工作者线程都处于忙碌状态，任务会在队列中等候。如果任务持续快速到达，超过了它们被执行的速度，队列也会无限制地增加。稳妥的策略是使用有限队列，比如ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。

3、对于庞大或无限的池，可以使用SynchronousQueue，完全绕开队列，直接将任务由生产者交给工作者线程

4、可以使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务

ExecutorService和TaskExecutor的区别和使用

ExecutorService 和 TaskExecutor 都是使用线程池来管理多线程异步执行任务，他们有什么关联和区别，什么时候该用哪个呢？

ExecutorService 属于 java.util.concurrent 包下面的，继承于 java.util.concurrent.Executor ，一般使用 java.util.concurrent.Executors 工厂类创建。 Executor 和 ExecutorService 都是 JDK 5 才提供的。

TaskExecutor 属于 org.springframework.core.task 包下面，也是继承与 java.util.concurrent.Executor

Java 1.7 引入了一种新的并发框架,主要用于实现“分而治之”的算法，特别是分治之后递归调用的函数，例如 quick sort 等。

ForkJoinPool 最适合的是计算密集型的任务，如果存在 I/O，线程间同步，sleep() 等会造成线程长时间阻塞的情况时，最好配合使用 ManagedBlocker。

具体请移步至

用于延时或者定期执行的异步任务/线程

提供线程池执行任务

ThreadPoolTaskExecutor 同样是提供线程池执行任务，但是可以使用xml或者JavaBean的形式进行配置，初始化。同样， ThreadPoolTaskExecutor 是使用 ThreadPoolExecutor 。即也是 ThreadPoolExecutor 的Spring包装。

ThreadPoolTaskScheduler 是 ScheduledThreadPoolExecutor 一个spring形式的包装。Spring中任务的调度使用的就是这个类，比如 @Scheduled

spring的 TaskExecutor 的两个常用实现类均是基于 Executor 实现类的包装，使其更加方便使用，更好的融入spring bean生态。

关于线程池的创建，拒绝策略，任务的执行状态，任务取消，等待任务完成等，网上资料很多了，将来有机会整理一下。

java线程池怎么实现

要想理解清楚java线程池实现原理，明白下面几个问题就可以了：

(1)：线程池存在哪些状态，这些状态之间是如何进行切换的呢？

(2)：线程池的种类有哪些？

(3)：创建线程池需要哪些参数，这些参数的具体含义是什么？

(4)：将任务添加到线程池之后运行流程？

(5)：线程池是怎么做到重用线程的呢？

(6)：线程池的关闭

首先回答第一个问题：线程池存在哪些状态；

查看ThreadPoolExecutor源码便知晓：

[java] view plain copy

// runState is stored in the high-order bits

private static final int RUNNING = -1 COUNT_BITS;

private static final int SHUTDOWN = 0 COUNT_BITS;

private static final int STOP = 1 COUNT_BITS;

private static final int TIDYING = 2 COUNT_BITS;

private static final int TERMINATED = 3 COUNT_BITS;

存在5种状态：

1Running：可以接受新任务，同时也可以处理阻塞队列里面的任务；

2Shutdown：不可以接受新任务，但是可以处理阻塞队列里面的任务；

3Stop：不可以接受新任务，也不处理阻塞队列里面的任务，同时还中断正在处理的任务；

4Tidying：属于过渡阶段，在这个阶段表示所有的任务已经执行结束了，当前线程池中是不存在有效的线程的，并且将要调用terminated方法；

5Terminated：终止状态，这个状态是在调用完terminated方法之后所处的状态；

那么这5种状态之间是如何进行转换的呢？查看ThreadPoolExecutor源码里面的注释便可以知道啦：

[java] view plain copy

* RUNNING - SHUTDOWN

* On invocation of shutdown(), perhaps implicitly in finalize()

* (RUNNING or SHUTDOWN) - STOP

* On invocation of shutdownNow()

* SHUTDOWN - TIDYING

* When both queue and pool are empty

* STOP - TIDYING

* When pool is empty

* TIDYING - TERMINATED

* When the terminated() hook method has completed

从上面可以看到，在调用shutdown方法的时候，线程池状态会从Running转换成Shutdown；在调用shutdownNow方法的时候，线程池状态会从Running/Shutdown转换成Stop；在阻塞队列为空同时线程池为空的情况下，线程池状态会从Shutdown转换成Tidying；在线程池为空的情况下，线程池状态会从Stop转换成Tidying；当调用terminated方法之后，线程池状态会从Tidying转换成Terminate；

在明白了线程池的各个状态以及状态之间是怎么进行切换之后，我们来看看第二个问题，线程池的种类：

(1)：CachedThreadPool：缓存线程池，该类线程池中线程的数量是不确定的，理论上可以达到Integer.MAX_VALUE个，这种线程池中的线程都是非核心线程，既然是非核心线程，那么就存在超时淘汰机制了，当里面的某个线程空闲时间超过了设定的超时时间的话，就会回收掉该线程；

(2)：FixedThreadPool：固定线程池，这类线程池中是只存在核心线程的，对于核心线程来说，如果我们不设置allowCoreThreadTimeOut属性的话是不存在超时淘汰机制的，这类线程池中的corePoolSize的大小是等于maximumPoolSize大小的，也就是说，如果线程池中的线程都处于活动状态的话，如果有新任务到来，他是不会开辟新的工作线程来处理这些任务的，只能将这些任务放到阻塞队列里面进行等到，直到有核心线程空闲为止；

(3)：ScheduledThreadPool：任务线程池，这种线程池中核心线程的数量是固定的，而对于非核心线程的数量是不限制的，同时对于非核心线程是存在超时淘汰机制的，主要适用于执行定时任务或者周期性任务的场景；

(4)：SingleThreadPool：单一线程池，线程池里面只有一个线程，同时也不存在非核心线程，感觉像是FixedThreadPool的特殊版本，他主要用于确保任务在同一线程中的顺序执行，有点类似于进行同步吧；

接下来我们来看第三个问题，创建线程池需要哪些参数：

同样查看ThreadPoolExecutor源码，查看创建线程池的构造函数：

[java] view plain copy

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,

int maximumPoolSize,

long keepAliveTime,

TimeUnit unit,

BlockingQueueRunnable workQueue,

ThreadFactory threadFactory,

RejectedExecutionHandler handler)

不管你调用的是ThreadPoolExecutor的哪个构造函数，最终都会执行到这个构造函数的，这个构造函数有7个参数，正是由于对这7个参数值的赋值不同，造成生成不同类型的线程池，比如我们常见的CachedThreadPoolExecutor、FixedThreadPoolExecutor

SingleThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor，我们老看看这几个参数的具体含义：

1corePoolSize：线程池中核心线程的数量；当提交一个任务到线程池的时候，线程池会创建一个线程来执行执行任务，即使有其他空闲的线程存在，直到线程数达到corePoolSize时不再创建，这时候会把提交的新任务放入到阻塞队列中，如果调用了线程池的preStartAllCoreThreads方法，则会在创建线程池的时候初始化出来核心线程；

2maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数；如果阻塞队列已经满了，同时已经创建的线程数小于最大线程数的话，那么会创建新的线程来处理阻塞队列中的任务；

3keepAliveTime：线程活动保持时间，指的是工作线程空闲之后继续存活的时间，默认情况下，这个参数只有线程数大于corePoolSize的时候才会起作用，即当线程池中的线程数目大于corePoolSize的时候，如果某一个线程的空闲时间达到keepAliveTime，那么这个线程是会被终止的，直到线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果调用allowCoreThreadTimeOut的话，在线程池中线程数量不大于corePoolSize的时候，keepAliveTime参数也可以起作用的，知道线程数目为0为止；

4unit：参数keepAliveTime的时间单位；

5workQueue：阻塞队列；用于存储等待执行的任务，有四种阻塞队列类型，ArrayBlockingQueue(基于数组的有界阻塞队列)、LinkedBlockingQueue(基于链表结构的阻塞队列)、SynchronousQueue(不存储元素的阻塞队列)、PriorityBlockingQueue(具有优先级的阻塞队列)；

6threadFactory：用于创建线程的线程工厂；

7handler：当阻塞队列满了，且没有空闲线程的情况下，也就是说这个时候，线程池中的线程数目已经达到了最大线程数量，处于饱和状态，那么必须采取一种策略来处理新提交的任务，我们可以自己定义处理策略，也可以使用系统已经提供给我们的策略，先来看看系统为我们提供的4种策略，AbortPolicy(直接抛出异常)、CallerRunsPolicy(只有调用者所在的线程来运行任务)、DiscardOldestPolicy(丢弃阻塞队列中最近的一个任务，并执行当前任务)、Discard(直接丢弃)；

接下来就是将任务添加到线程池之后的运行流程了；

我们可以调用submit或者execute方法，两者最大的区别在于，调用submit方法的话，我们可以传入一个实现Callable接口的对象，进而能在当前任务执行结束之后通过Future对象获得任务的返回值，submit内部实际上还是执行的execute方法；而调用execute方法的话，是不能获得任务执行结束之后的返回值的；此外，调用submit方法的话是可以抛出异常的，但是调用execute方法的话，异常在其内部得到了消化，也就是说异常在其内部得到了处理，不会向外传递的；

因为submit方法最终也是会执行execute方法的，因此我们只需要了解execute方法就可以了：

在execute方法内部会分三种情况来进行处理：

1：首先判断当前线程池中的线程数量是否小于corePoolSize，如果小于的话，则直接通过addWorker方法创建一个新的Worker对象来执行我们当前的任务；

2：如果说当前线程池中的线程数量大于corePoolSize的话，那么会尝试将当前任务添加到阻塞队列中，然后第二次检查线程池的状态，如果线程池不在Running状态的话，会将刚刚添加到阻塞队列中的任务移出，同时拒绝当前任务请求；如果第二次检查发现当前线程池处于Running状态的话，那么会查看当前线程池中的工作线程数量是否为0，如果为0的话，就会通过addWorker方法创建一个Worker对象出来处理阻塞队列中的任务；

3：如果原先线程池就不处于Running状态或者我们刚刚将当前任务添加到阻塞队列的时候出现错误的话，那么会去尝试通过addWorker创建新的Worker来处理当前任务，如果添加失败的话，则拒绝当前任务请求；

可以看到在上面的execute方法中，我们仅仅只是检查了当前线程池中的线程数量有没有超过corePoolSize的情况，那么当前线程池中的线程数量有没有超过maximumPoolSize是在哪里检测的呢？实际上是在addWorker方法里面了，我们可以看下addWorker里面的一段代码：

[java] view plain copy

if (wc = CAPACITY ||

wc = (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))

return false;

如果当前线程数量超过maximumPoolSize的话，直接就会调用return方法，返回false；

其实到这里我们很明显可以知道，一个线程池中线程的数量实际上就是这个线程池中Worker的数量，如果Worker的大小超过了corePoolSize，那么任务都在阻塞队列里面了，Worker是Java对我们任务的一个封装类，他的声明是酱紫的：

[java] view plain copy

private final class Worker

extends AbstractQueuedSynchronizer

implements Runnable

可以看到他实现了Runnable接口，他是在addWorker方法里面通过new Worker(firstTask)创建的，我们来看看他的构造函数就知道了：

[java] view plain copy

Worker(Runnable firstTask) {

setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker

this.firstTask = firstTask;

this.thread = getThreadFactory().newThread(this);

}

而这里的firstTask其实就是我们调用execute或者submit的时候传入的那个参数罢了，一般来说这些参数是实现Callable或者Runnable接口的；

在通过addWorker方法创建出来Worker对象之后，这个方法的最后会执行Worker内部thread属性的start方法，而这个thread属性实际上就是封装了Worker的Thread，执行他的start方法实际上执行的是Worker的run方法，因为Worker是实现了Runnable接口的，在run方法里面就会执行runWorker方法，而runWorker方法里面首先会判断当前我们传入的任务是否为空，不为空的话直接就会执行我们通过execute或者submit方法提交的任务啦，注意一点就是我们虽然会通过submit方法提交实现了Callable接口的对象，但是在调用submit方法的时候，其实是会将Callable对象封装成实现了Runnable接口对象的，不信我们看看submit方法源码是怎么实现的：

[java] view plain copy

public T FutureT submit(CallableT task) {

if (task == null) throw new NullPointerException();

RunnableFutureT ftask = newTaskFor(task);

execute(ftask);

return ftask;

}

看到没有呢，实际上在你传入实现了Callable接口对象的时候，在submit方法里面是会将其封装成RunnableFuture对象的，而RunnableFuture接口是继承了Runnable接口的；那么说白了其实就是直接执行我们提交任务的run方法了；如果为空的话，则会通过getTask方法从阻塞队列里面拿出一个任务去执行；在任务执行结束之后继续从阻塞队列里面拿任务，直到getTask的返回值为空则退出runWorker内部循环，那么什么情况下getTask返回为空呢？查看getTask方法的源码注释可以知道：在Worker必须需要退出的情况下getTask会返回空，具体什么情况下Worker会退出呢？(1)：当Worker的数量超过maximumPoolSize的时候；(2)：当线程池状态为Stop的时候；(3)：当线程池状态为Shutdown并且阻塞队列为空的时候；(4)：使用等待超时时间从阻塞队列中拿数据，但是超时之后仍然没有拿到数据；

如果runWorker方法退出了它里面的循环，那么就说明当前阻塞队列里面是没有任务可以执行的了，你可以看到在runWorker方法内部的finally语句块中执行了processWorkerExit方法，用来对Worker对象进行回收操作，这个方法会传入一个参数表示需要删除的Worker对象；在进行Worker回收的时候会调用tryTerminate方法来尝试关闭线程池，在tryTerminate方法里面会检查是否有Worker在工作，检查线程池的状态，没问题的话就会将当前线程池的状态过渡到Tidying，之后调用terminated方法，将线程池状态更新到Terminated；

从上面的分析中，我们可以看出线程池运行的4个阶段：

(1)：poolSize corePoolSize，则直接创建新的线程(核心线程)来执行当前提交的任务；

(2)：poolSize = corePoolSize，并且此时阻塞队列没有满，那么会将当前任务添加到阻塞队列中，如果此时存在工作线程(非核心线程)的话，那么会由工作线程来处理该阻塞队列中的任务，如果此时工作线程数量为0的话，那么会创建一个工作线程(非核心线程)出来；

(3)：poolSize = corePoolSize，并且此时阻塞队列已经满了，那么会直接创建新的工作线程(非核心线程)来处理阻塞队列中的任务；

(4)：poolSize = maximumPoolSize，并且此时阻塞队列也满了的话，那么会触发拒绝机制，具体决绝策略采用的是什么就要看我们创建ThreadPoolExecutor的时候传入的RejectExecutionHandler参数了；

接下来就是线程池是怎么做到重用线程的呢？

个人认为线程池里面重用线程的工作是在getTask里面实现的，在getTask里面是存在两个for死循环嵌套的，他会不断的从阻塞对列里面取出需要执行的任务，返回给我们的runWorker方法里面，而在runWorker方法里面只要getTask返回的任务不是空就会执行该任务的run方法来处理它，这样一直执行下去，直到getTask返回空为止，此时的情况就是阻塞队列里面没有任务了，这样一个线程处理完一个任务之后接着再处理阻塞队列中的另一个任务，当然在线程池中的不同线程是可以并发处理阻塞队列中的任务的，最后在阻塞队列内部不存在任务的时候会去判断是否需要回收Worker对象，其实Worker对象的个数就是线程池中线程的个数，至于什么情况才需要回收，上面已经说了，就是四种情况了；

最后就是线程池是怎样被关闭的呢？

涉及到线程池的关闭，需要用到两个方法，shutdown和shutdownNow，他们都是位于ThreadPoolExecutor里面的，对于shutdown的话，他会将线程池状态切换成Shutdown，此时是不会影响对阻塞队列中任务执行的，但是会拒绝执行新加进来的任务，同时会回收闲置的Worker；而shutdownNow方法会将线程池状态切换成Stop，此时既不会再去处理阻塞队列里面的任务，也不会去处理新加进来的任务，同时会回收所有Worker；

java 线程池 executor怎么用

ExecutorService是个接口，如果你是用Executors静态方法生产的实例，见具体实现。比如：Java代码publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads,ThreadFactorythreadFactory){returnnewThreadPoolExecutor(nThreads,nThreads,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue(),threadFactory);}那它是ThreadPoolExecutor的实例，你可以看它的方法，如getActiveCount()，getPoolSize()等。

在java中executor和executors的区别

它是"执行者"接口，它是来执行任务的。准确的说，Executor提供了execute()接口来执行已提交的 Runnable 任务的对象。Executor存在的目的是提供一种将"任务提交"与"任务如何运行"分离开来的机制。它只包含一个函数接口。

2. Executors

Executors是个静态工厂类。它通过静态工厂方法返回ExecutorService、ScheduledExecutorService、ThreadFactory 和 Callable 等类的对象。

3. ExecutorService

ExecutorService继承于Executor。它是"执行者服务"接口，它是为"执行者接口Executor"服务而存在的；准确的话，ExecutorService提供了"将任务提交给执行者的接口(submit方法)"，"让执行者执行任务(invokeAll, invokeAny方法)"的接口等等。

javaexcutor的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、javaexcutor的信息别忘了在本站进行查找喔。

标签：javaexcutor