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Java线程池ThreadPoolExecutor

前言

  多线程一直是Java进阶的必修课。在Java中，我们很早就知道可以通过 Thread 类和 Runnable 接口来实现多线程。与之有着类似职责的数据库连接，也可通过JDBC创建与使用。但我们深知无论是数据库连接的创建与销毁，还是线程的创建与销毁，都是一件及其消耗性能的事情。为了减少这种情况的发生，前辈们就在思考，是不是可以复用已有的数据库连接？减少创建，销毁动作？这就是后来数据库连接池的由来。同样的，为了复用线程，也就有了线程池。我一直独自暗喜，身为一位幸福的Java程序员，前有Java虚拟机管理内存，后有Doug Lea 大师提供并发库，锁机制。简直幸福的不像话，不过幸福归幸福，该掌握的还是需要掌握的，我们一起来看看今天的主角：ThreadPoolExecutor。

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简介

  在面试过程中，也时常会遇到一些关于线程池的问题，例如：

  1. 线程池中核心参数有哪些？

  2. 有没有自己实现过线程池？

  3. 如果让你自己实现线程池，你会怎么做？

…

这些问题，其实考核的就是Java线程池的知识，更具体一点就是对ThreadPoolExector类熟不熟悉，下面代码是ThreadPoolExector类的全参构造函数。下面我们就一一对参数进行了解。

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                             int maximumPoolSize,
                             long keepAliveTime,
                             TimeUnit unit,
                             BlockingQueue workQueue,
                             ThreadFactory threadFactory,
                             RejectedExecutionHandler handler) {
       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;
   }

其中：

  1. corePoolSize：表示该线程池最小的工作线程数。默认情况下，当需要使用时创建线程，也可以调用 prestartAllCoreThreads() 方法进行预创建所有的核心线程。

  2. maximumPoolSize：表示该线程池最大的线程数量，理论上将其设置为无限大，就会创建无限多的线程，当然，创建线程的数量最终由系统资源也就是操作系统决定。

  3. keepAliveTime：表示空闲线程的超时时间，(单位为纳秒）。但在构造函数中，单位与unit 参数配合使用，最终转换为纳秒。

  4. unit：表示空闲线程超时的时间单位，可选值有：java.util.concurrent.TimeUnit中的值，SECONDS(秒)，MINUTES(分)，HOURS(小时)，DAYS(天) 等。

  5. workQueue ：表示工作队列(其实是一个runnable队列，在线程池中定义为Worker)，其基类为：java.util.concurrent.BlockingQueue。

  6. threadFactory：线程工厂，通常用于创建线程，以及命令规则。默认为： Executors.defaultThreadFactory()。

  7. handler 表示处理策略，当workQueue队列满时，以及创建线程错误时的处理策略。其基类为 java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler。默认为：AbortPolicy 策略。

不同组合

  在 java.util.concurrent.Executors类为我们提供了多种组合，其底层还是调用ThreadPoolExecutor。下面列举几个常用的方法：

1. newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue());
}
...

特性：线程数量大小固定，且 corePoolSize 与 maximumPoolSize 数量相等。当线程数量设置太少时。task则会积压在LinkedBlockingQueue队列中。当 task 任务大于Integer.MAX_VALUE时 则会有OOM发生的风与之类是的还有newSingleThreadExecutor方法。

2. newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue());
}

特性：corePoolSize数量为0，maximumPoolSize数量为Integer.MAX_VALUE，也就是说理论上是可以创建Integer.MAX_VALUE个线程的。keepAiveTime时间为 60秒。BlockingQueue使用的是SynchronousQueue，由于其没用容量，意味这每一次put对应着一次take操作，其吞吐量比较高。正因为如此，当task到达一定程度时，可能会创建许多线程，从而导致OOM，甚至服务不可用。

上述方法其实是对ThreadPoolExecutor方法的封装对不对，知道了ThreadPoolExecutor的每一个参数，再来使用这个，就得心应手了对不对。

规范

Executors类这么方便，是不是可以直接使用Executors类来创建呢？当然可以，但并不建议这样做。在《阿里Java手册》中的并发处理小节中有提到：

【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式可以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。

说明：Executors 返回的线程池对象的弊端如下：
1) FixedThreadPool 和 SingleThreadPool :
允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM 。
2) CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool :允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE ,可能会创建大量的线程，从而导致 OOM 。

在实际应用中，我们应该遵守规范，避免掉一些没必要的问题。该规约其最终目的是让大家能够更清楚了解线程池的每个参数，从而达到能够在实际应用场景中调为最优组合使用，使其达到最大性能。同样的，我们也通过安装阿里巴巴的规约插件进行自动扫描与提醒。在Idea中 File -> Setings -> Plugins -> Browse repositories中搜索『Alibaba Java Coding Guidelines』安装即可！

小结

在这篇文章中，算是对ThreadPoolExector的一个初步了解。知道了其核心参数，到底是怎么回事。但这还并不够，且不足以学以致用，还有很多疑问，如：

  1. ThreadPoolExecutor的原理是怎样的？

  2. 我们如何自定义一个线程池？

  3. ThreadPoolExecutor在Dubbo中的实践

…

这些疑惑都需要一一去揭晓。由于篇幅原因，这些会作为好几篇文章进行记录。其目的是能够学以致用，面试时也能得心应手。

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