如何优雅的用和了解线程池

前言

平常接触过多线程开发的童鞋应该都或者多或者少理解过线程池，之前发布的《阿里巴巴 Java 手册》里也有一条：

可见线程池的重要性。

简单来说用线程池有以下几个目的：

线程是稀缺资源，不能频繁的创立。

解耦作使用；线程的创立于执行完全分开，方便维护。

应当将其放入一个池子中，可以给其余任务进行复使用。

线程池原理

谈到线程池就会想到池化技术，其中最核心的思想就是把宝贵的资源放到一个池子中；每次用都从里面获取，使用完之后又放回池子供其余人用，有点吃大锅饭的意思。

那在 Java 中又是如何实现的呢？

在 JDK 1.5 之后推出了相关的 api，常见的创立线程池方式有以下几种：

Executors.newCachedThreadPool()：无限线程池。

Executors.newFixedThreadPool(nThreads)：创立固定大小的线程池。

Executors.newSingleThreadExecutor()：创立单个线程的线程池。

其实看这三种方式创立的源码就会发现：

publicstaticExecutorServicenewCachedThreadPool(){

returnnewThreadPoolExecutor(0,?Integer.MAX_VALUE,

60L,?TimeUnit.SECONDS,

newSynchronousQueue());

}

实际上还是利使用ThreadPoolExecutor类实现的。

所以我们重点来看下ThreadPoolExecutor是怎样玩的。

首先是创立线程的 api：

ThreadPoolExecutor(intcorePoolSize,intmaximumPoolSize,longkeepAliveTime,?TimeUnit?unit,?BlockingQueue?workQueue,?RejectedExecutionHandler?handler)

这几个核心参数的作使用：

corePoolSize为线程池的基本大小。

maximumPoolSize为线程池最大线程大小。

keepAliveTime和unit则是线程空闲后的存活时间。

workQueue使用于存放任务的阻塞队列。

handler当队列和最大线程池都满了之后的饱和策略。

理解了这几个参数再来看看实际的运使用。

通常我们都是用:

threadPool.execute(newJob());

这样的方式来提交一个任务到线程池中，所以核心的逻辑就是execute()函数了。

在具体分析之前先理解下线程池中所定义的状态，这些状态都和线程的执行密切相关：

RUNNING自然是运行状态，指可以接受任务执行队列里的任务

SHUTDOWN指调使用了shutdown()方法，不再接受新任务了，但是队列里的任务得执行完毕。

STOP指调使用了shutdownNow()方法，不再接受新任务，同时抛弃阻塞队列里的所有任务并中断所有正在执行任务。

TIDYING所有任务都执行完毕，在调使用shutdown()/shutdownNow()中都会尝试升级为这个状态。

TERMINATED终止状态，当执行terminated()后会升级为这个状态。

使用图表示为：

而后看看execute()方法是如何解决的：

获取当前线程池的状态。

当前线程数量小于 coreSize 时创立一个新的线程运行。

假如当前线程处于运行状态，并且写入阻塞队列成功。

双重检查，再次获取线程状态；假如线程状态变了（非运行状态）就需要从阻塞队列移除任务，并尝试判断线程能否一律执行完毕。同时执行拒绝策略。

假如当前线程池为空就新创立一个线程并执行。

假如在第三步的判断为非运行状态，尝试新建线程，假如失败则执行拒绝策略。

这里借助《聊聊并发》的一张图来形容这个流程：

如何配置线程

流程聊完了再来看看上文提到了几个核心参数应该如何配置呢？

有一点是一定的，线程池一定是不是越大越好。

通常我们是需要根据这批任务执行的性质来确定的。

IO 密集型任务：因为线程并不是一直在运行，所以可以尽可能的多配置线程，比方 CPU 个数 * 2

CPU 密集型任务（大量复杂的运算）应当分配较少的线程，比方 CPU 个数相当的大小。

当然这些都是经验值，最好的方式还是根据实际情况测试得出最佳配置。

优雅的关闭线程池

有运行任务自然也有关闭任务，从上文提到的 5 个状态就能看出如何来关闭线程池。

其实无非就是两个方法shutdown()/shutdownNow()。

但他们有着重要的区别：

shutdown()执行后中止接受新任务，会把队列的任务执行完毕。

shutdownNow()也是中止接受新任务，但会中断所有的任务，将线程池状态变为 stop。

两个方法都会中断线程，使用户可自行判断能否需要响应中断。

shutdownNow()要更简单粗暴，可以根据实际场景选择不同的方法。

我通常是按照以下方式关闭线程池的：

longstart?=?System.currentTimeMillis();

for(inti?=0;?i?<=5;?i++)?{

pool.execute(newJob());

}

pool.shutdown();

while(!pool.awaitTermination(1,?TimeUnit.SECONDS))?{

LOGGER.info(“线程还在执行。。。”);

}

longend?=?System.currentTimeMillis();

LOGGER.info(“一共解决了【{}】”,?(end?-?start));

pool.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)会每隔一秒钟检查一次能否执行完毕（状态为TERMINATED），当从 while 循环退出时就表明线程池已经完全终止了。

SpringBoot 用线程池

2018 年了，SpringBoot 盛行；来看看在 SpringBoot 中应当怎样配置和用线程池。

既然使用了 SpringBoot ，那自然得发挥 Spring 的特性，所以需要 Spring 来帮我们管理线程池：

@Configuration

publicclassTreadPoolConfig{

/**

*?消费队列线程

*@return

*/

@Bean(value?=”consumerQueueThreadPool”)

publicExecutorServicebuildConsumerQueueThreadPool(){

ThreadFactory?namedThreadFactory?=newThreadFactoryBuilder()

.setNameFormat(“consumer-queue-thread-%d”).build();

ExecutorService?pool?=newThreadPoolExecutor(5,5,0L,?TimeUnit.MILLISECONDS,

newArrayBlockingQueue(5),namedThreadFactory,newThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

returnpool?;

}

}

用时：

@Resource(name?=”consumerQueueThreadPool”)

privateExecutorService?consumerQueueThreadPool;

@Override

publicvoidexecute(){

//消费队列

for(inti?=0;?i?<5;?i++)?{

consumerQueueThreadPool.execute(newConsumerQueueThread());

}

}

其实也挺简单，就是创立了一个线程池的 bean，在用时直接从 Spring 中取出就可。

监控线程池

谈到了 SpringBoot，也可利使用它 actuator 组件来做线程池的监控。

线程怎样说都是稀缺资源，对线程池的监控可以知道自己任务执行的状况、效率等。

关于 actuator 就不再细说了，感兴趣的可以看看这篇，有详细整理过如何暴露监控端点。

其实 ThreadPool 本身已经提供了不少 api 可以获取线程状态：

很多方法看名字就知道其含义，只要要将这些信息暴露到 SpringBoot 的监控端点中，我们即可以在可视化页面查看当前的线程池状态了。

甚至我们可以继承线程池扩展其中的几个函数来自己设置监控逻辑：

看这些名称和定义都知道，这是让子类来实现的。

可以在线程执行前、后、终止状态执行自己设置逻辑。

线程池隔离

线程池看似很美好，但也会带来少量问题。

假如我们很多业务都依赖于同一个线程池,当其中一个业务由于各种不可控的起因消耗了所有的线程，导致线程池一律占满。

这样其余的业务也就不能正常运转了，这对系统的打击是巨大的。

比方我们 Tomcat 接受请求的线程池，假设其中少量响应特别慢，线程资源得不到回收释放；线程池慢慢被占满，最坏的情况就是整个应使用都不能提供服务。

所以我们需要将线程池进行隔离。

通常的做法是按照业务进行划分：

比方下单的任务使用一个线程池，获取数据的任务使用另一个线程池。这样即便其中一个出现问题把线程池耗尽，那也不会影响其余的任务运行。

hystrix 隔离

这样的需求?Hystrix?已经帮我们实现了。

Hystrix 是一款开源的容错插件，具备依赖隔离、系统容错降级等功能。

下面来看看Hystrix简单的应使用：

首先需要定义两个线程池，分别使用于执行订单、解决使用户。

/**

*?Function:订单服务

*

*@authorcrossoverJie

*?????????Date:?2018/7/28?16:43

*@sinceJDK?1.8

*/

publicclassCommandOrderextendsHystrixCommand{

privatefinalstaticLogger?LOGGER?=?LoggerFactory.getLogger(CommandOrder.class);

privateString?orderName;

publicCommandOrder(String?orderName){

super(Setter.withGroupKey(

//服务分组

HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(“OrderGroup”))

//线程分组

.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(“OrderPool”))

//线程池配置

.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()

.withCoreSize(10)

.withKeepAliveTimeMinutes(5)

.withMaxQueueSize(10)

.withQueueSizeRejectionThreshold(10000))

.andCommandPropertiesDefaults(

HystrixCommandProperties.Setter()

.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))

)

;

this.orderName?=?orderName;

}

@Override

publicStringrun()throwsException{

LOGGER.info(“orderName=[{}]”,?orderName);

TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);

return”OrderName=”+?orderName;

}

}

/**

*?Function:使用户服务

*

*@authorcrossoverJie

*?????????Date:?2018/7/28?16:43

*@sinceJDK?1.8

*/

publicclassCommandUserextendsHystrixCommand{

privatefinalstaticLogger?LOGGER?=?LoggerFactory.getLogger(CommandUser.class);

privateString?userName;

publicCommandUser(String?userName){

super(Setter.withGroupKey(

//服务分组

HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(“UserGroup”))

//线程分组

.andThreadPoolKey(HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey(“UserPool”))

//线程池配置

.andThreadPoolPropertiesDefaults(HystrixThreadPoolProperties.Setter()

.withCoreSize(10)

.withKeepAliveTimeMinutes(5)

.withMaxQueueSize(10)

.withQueueSizeRejectionThreshold(10000))

//线程池隔离

.andCommandPropertiesDefaults(

HystrixCommandProperties.Setter()

.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.THREAD))

)

;

this.userName?=?userName;

}

@Override

publicStringrun()throwsException{

LOGGER.info(“userName=[{}]”,?userName);

TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);

return”userName=”+?userName;

}

}

api特别简洁易懂，具体介绍请查看官方文档。

而后模拟运行：

publicstaticvoidmain(String[]?args)throwsException{

CommandOrder?commandPhone?=newCommandOrder(“手机”);

CommandOrder?command?=newCommandOrder(“电视”);

//阻塞方式执行

String?execute?=?commandPhone.execute();

LOGGER.info(“execute=[{}]”,?execute);

//异步非阻塞方式

Future?queue?=?command.queue();

String?value?=?queue.get(200,?TimeUnit.MILLISECONDS);

LOGGER.info(“value=[{}]”,?value);

CommandUser?commandUser?=newCommandUser(“张三”);

String?name?=?commandUser.execute();

LOGGER.info(“name=[{}]”,?name);

}

运行结果：

可以看到两个任务分成了两个线程池运行，他们之间互不干扰。

获取任务任务结果支持同步阻塞和异步非阻塞方式，可自行选择。

它的实现原理其实容易猜到：

利使用一个 Map 来存放不同业务对应的线程池。

通过刚才的构造函数也能证实：

还要注意的一点是：

自己设置的 Command 并不是一个单例，每次执行需要 new 一个实例，不然会报This instance can only be executed once. Please instantiate a new instance.异常。

总结

池化技术的确在平常应使用广泛，熟练掌握能提高不少效率。

你的点赞与转发是最大的支持。

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