「java线程池异常日志」java线程池处理异常
今天给各位分享java线程池异常日志的知识,其中也会对java线程池处理异常进行解释,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、java 线程池ThreadPoolExecutor 共同完成一个任务
- 2、java 线程池 定义为静态时 线程出现问题
- 3、java线程Thread.currentThread打印输出后,具体内容代表含义
- 4、Java如何判断线程池所有任务是否执行完毕
- 5、怎样分析java线程堆栈日志
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
java 线程池 定义为静态时 线程出现问题
说明1-5-thread-1这个线程与1-5-thread-6在并发执行,它也在打印日志
java线程Thread.currentThread打印输出后,具体内容代表含义
一个一个回答你
1、其中pool-1-thread-18代表的是当前线程的名字吗?
答:是线程名,这个名字是它自己命的名,不用管
2、18代表的是什么?
答:就是排在18号位置上得线程
3、为什么我线程池最大数量为30,却可以得到pool-1-thread-168这样的输出结果?
答:比如说你最开始有1到30号的线程,你1用了之后关闭了,1就木有了,那下一个线程就叫31了,虽然线程池里面还是只有30个,但是你却有了31号。也就是说,数字只是代表了它产生的顺序,却不表示当前的最大
Java如何判断线程池所有任务是否执行完毕
可以弄个List存放所有任务,任务完成了就删掉。
大概代码如下,你可以调试看看
private ExecutorService threadPool;
private ListCallableBoolean loadTasks;
private ListFutureBoolean loadResults;
private int numberOfTasks;
public void load() {
threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
loadTasks = new ArrayListCallableBoolean();
//
loadTasks.add( new CallableBoolean() {
public Boolean call() throws Exception {
//add one task
}
});
//add some other tasks
loadResults = new ArrayListFutureBoolean();
for( CallableBoolean task : loadTasks ) {
loadResults.add( threadPool.submit( task ) );
}
numberOfTasks = loadResults.size();
}
public float getLoadPercent() {
IteratorFutureBoolean it = loadResults.iterator();
while (it.hasNext()) {
FutureBoolean next = it.next();
if (next.isDone()) {
try {
if (next.get()) {
it.remove();
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
}
float percent = (numberOfTasks - loadResults.size()) / (float) numberOfTasks;
return percent;
}
怎样分析java线程堆栈日志
itjobJava老师讲过:1) 线程堆栈概述及基础知识
2) 线程堆栈的生成原理以及相关工具
3) 不同JVM线程堆栈的格式的差异(Sun HotSpot、IBM JRE、Oracal JRockit)
4) 线程堆栈日志介绍以及解析方法
5) 线程堆栈的分析和相关的技术
6) 常见的问题模板(线程竟态、死锁、IO调用挂死、垃圾回收/OutOfMemoryError问题、死循环等)
7) 线程堆栈问题实例分析
我希望这一系列的培训能给你带来确实的帮助,所以请持续关注每周的文章更新。
但是如果我在学习过程中有疑问或者无法理解文章中的内容该怎么办?
不用担心,把我当做你的导师就好。任何关于线程堆栈的问题都可以咨询我(前提是问题不能太low)。请随意选择下面的几种方式与我取得联系:
1) 直接本文下面发表评论(不好意思的话可以匿名)
2) 将你的线程堆栈数据提交到Root Cause Analysis forum
3) 发Email给我,地址是 @phcharbonneau@hotmail.com
能帮我分析我们产品上遇到的问题么?
当然可以,如果你愿意的话可以把你的堆栈现场数据通过邮件或论坛 Root Cause Analysis forum发给我。处理实际问题是才是学习提升技能的王道。
我真心期望大家能够喜欢这个培训。所以我会尽我所能去为你提供高质量的材料,并回答大家的各种问题。
在介绍线程堆栈分析技术和问题模式之前,先要给大家讲讲基础的内容。所以在这篇帖子里,我将先覆盖到最基本的内容,这样大家就能更好的去理解JVM、中间件、以及Java EE容器之间的交互。
Java VM 概述
Java虚拟机是Jave EE 平台的基础。它是中间件和应用程序被部署和运行的地方。
JVM向中间件软件和你的Java/Java EE程序提供了下面这些东西:
– (二进制形式的)Java / Java EE 程序运行环境
– 一些程序功能特性和工具 (IO 基础设施,数据结构,线程管理,安全,监控 等等.)
– 借助垃圾回收的动态内存分配与管理
你的JVM可以驻留在许多的操作系统 (Solaris, AIX, Windows 等等.)之上,并且能根据你的物理服务器配置,你可以在每台物理/虚拟服务器上安装1到多个JVM进程.
JVM与中间件之间的交互
下面这张图展示了JVM、中间件和应用程序之间的高层交互模型。
如你所见,标准Java EE应用程序的线程的分配实在中间件内核与JVM之间完成的。(当然也有例外,应用程序可以直接调用API来创建线程,这种做法并不常见,而且在使用的过程中也要特别的小心)
同时,请注意一些线程是由JVM内部来进行管理的,典型的例子就是垃圾回收线程,JVM内部使用这个线程来做并行的垃圾回收处理。
因为大多数的线程分配都是由Java EE容器完成的,所以能够理解和认识线程堆栈跟踪,并能从线程堆栈数据中识别出它来,对你而言很重要. 这可以让你能够快速的知道Java EE容器正要执行的是什么类型的请求.
从一个线程转储堆栈的分析角度来看,你将能了解从JVM发现的线程池之间的不同,并识别出请求的类型.
最后一节会向你提供对于HotSop VM而言什么是JVM线程堆栈的一个概述,还有你将会遇到的各种不同的线程. 而对 IBM VM 线程堆栈形式详细内容将会在第四节向你提供.
请注意你可以从根本原因分析论坛获得针对本文的线程堆栈示例.
JVM 线程堆栈——它是什么?
JVM线程堆栈是一个给定时间的快照,它能向你提供所有被创建出来的Java线程的完整清单.
关于java线程池异常日志和java线程池处理异常的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
发布于:2022-11-28,除非注明,否则均为
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