【Thread】线程池的 7 种创建方式及自定义线程池

1. 什么是线程池

线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理和使用线程的机制：它是将多个线程预先存储在一个“池子”内，当有任务出现时可以避免重新创建和销毁线程所带来性能开销，只需要从“池子”内取出相应的线程执行对应的任务即可

使用线程池主要有以下优点：

1. 降低资源消耗（复用线程，减少线程频繁新建、销毁等带来的开销）
2. 提高响应速度
3. 提高线程的可管理性

同时，阿里巴巴在其《Java开发手册》中也强制规定：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。

2. 使用线程池

线程池的创建方法总共有 7 种，但总体来说可分为 2 类：

• 通过 ThreadPoolExecutor 创建的线程池
• 通过 Executors 创建的线程池

线程池的创建方式总共包含以下 7 种（其中 6 种是通过 Executors 创建的，1 种是通过 ThreadPoolExecutor 创建的）：

1. Executors.newFixedThreadPool()：创建一个固定大小的线程池，可控制并发的线程数，超出的线程会在队列中等待；
2. Executors.newCachedThreadPool()：创建一个可缓存的线程池，若线程数超过处理所需，缓存一段时间后会回收多余的线程，若线程数不够，则新建线程；
3. Executors.newSingleThreadExecutor()：创建单个线程数的线程池，它可以保证先进先出的执行顺序；
4. Executors.newScheduledThreadPool()：创建一个可以执行延迟任务的线程池；
5. Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()：创建一个单线程的可以执行延迟任务的线程池；
6. Executors.newWorkStealingPool()：创建一个抢占式执行的线程池（任务执行顺序不确定）JDK 1.8 添加
7. ThreadPoolExecutor：最原始的创建线程池的方式，它包含了 7 个参数可供设置

单线程池的意义： 虽然 newSingleThreadExecutor 和 newSingleThreadScheduledExecutor 是单线程池，但提供了工作队列，生命周期管理，工作线程维护等功能。

2.1 ThreadPoolExecutor

首先，来看看最原始的创建线程池的方式 ThreadPoolExecutor：

public class ThreadPoolExecutorTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10));
        // 执行任务
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
            final int index = i;
            threadPool.execute(() -> {
    
    
                System.out.println(index + " 被执行,线程名:" + Thread.currentThread().getName());
                try {
    
    
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }
}

ThreadPoolExecutor 最多可以设置 7 个参数：

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

7 个参数代表的含义如下：

1. corePoolSize：核心线程数，线程池中始终存活的线程数。

2. maximumPoolSize：最大线程数，线程池中允许的最大线程数，当线程池的任务队列满了之后可以创建的最大线程数。

3. keepAliveTime：最大线程数可以存活的时间，当线程中没有任务执行时，最大线程就会销毁一部分，最终保持核心线程数量的线程。

4. unit：单位是和参数 3 存活时间配合使用的，合在一起用于设定线程的存活时间。参数 keepAliveTime 的时间单位有以下 7 种可选：

   • TimeUnit.DAYS：天
   • TimeUnit.HOURS：小时
   • TimeUnit.MINUTES：分
   • TimeUnit.SECONDS：秒
   • TimeUnit.MILLISECONDS：毫秒
   • TimeUnit.MICROSECONDS：微妙
   • TimeUnit.NANOSECONDS：纳秒

5. workQueue：一个阻塞队列，用来存储线程池等待执行的任务，均为线程安全。它一般分为直接提交队列、有界任务队列、无界任务队列、优先任务队列几种，包含以下 7 种类型：

   • ArrayBlockingQueue：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
   • LinkedBlockingQueue：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
   • SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列，即直接提交给线程不保持它们。
   • PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
   • DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列，只有在延迟期满时才能从中提取元素
   • LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。与SynchronousQueue类似，还含有非阻塞方法。
   • LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

   较常用的是 LinkedBlockingQueue 和 Synchronous，线程池的排队策略与 BlockingQueue 有关

6. threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程。

7. handler：拒绝策略，拒绝处理任务时的策略，系统提供了 4 种可选：

   • AbortPolicy：拒绝并抛出异常。
   • CallerRunsPolicy：使用当前调用的线程来执行此任务。
   • DiscardOldestPolicy：抛弃队列头部（最旧）的一个任务，并执行当前任务。
   • DiscardPolicy：忽略并抛弃当前任务。

默认策略为 AbortPolicy

线程池执行流程

ThreadPoolExecutor 关键节点的执行流程如下：

1. 当线程数小于核心线程数时，创建线程。
2. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
3. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满：若线程数小于最大线程数，创建线程；若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务。

2.2 FixedThreadPool

FixedThreadPool：创建一个固定大小的线程池，可控制并发的线程数，超出的线程会在队列中等待

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

• corePoolSize 与 maximumPoolSize 相等，即其线程全为核心线程，是一个固定大小的线程池，是其优势；
• keepAliveTime = 0 该参数默认对核心线程无效，而 FixedThreadPool 全部为核心线程；
• workQueue 为 LinkedBlockingQueue（无界阻塞队列），队列最大值为 Integer.MAX_VALUE。如果任务提交速度持续大于任务处理速度，会造成队列大量阻塞。因为队列很大，很有可能在拒绝策略前，内存溢出。是其劣势；
• FixedThreadPool 的任务执行是无序的；

适用场景：可用于 Web 服务瞬时削峰，但需注意长时间持续高峰情况造成的队列阻塞。

public class NewFixedThreadPoolTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        System.out.println("主线程启动");
        // 1.创建1个有2个线程的线程池
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Runnable runnable = new Runnable() {
    
    
            @Override
            public void run() {
    
    
                try {
    
    
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("任务被执行，线程：" + Thread.currentThread().getName());
            }
        };
        // 2.线程池执行任务（添加4个任务，每次执行2个任务，得执行两次）
        threadPool.submit(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        System.out.println("主线程结束");
    }
}

上述代码：创建了一个有2个线程的线程池，但一次给它分配了4个任务，每次只能执行2个任务，所以，得执行两次。

该线程池重用固定数量的线程在共享的无界队列中运行。 在任何时候，最多 nThreads 线程将是活动的处理任务。如果在所有线程都处于活动状态时提交了其他任务，它们将在队列中等待，直到有线程可用。 所以，它会一次执行 2 个任务（2 个活跃的线程），另外 2 个任务在工作队列中等待着。

submit() 方法和 execute() 方法都是执行任务的方法。它们的区别是：submit() 方法有返回值，而 execute() 方法没有返回值。

2.3 CachedThreadPool

CachedThreadPool：创建一个可缓存的线程池，若线程数超过处理所需，缓存一段时间后会回收，若线程数不够，则新建线程。

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

• corePoolSize = 0，maximumPoolSize = Integer.MAX_VALUE，即线程数量几乎无限制；
• keepAliveTime = 60s，线程空闲 60s 后自动结束
• workQueue 为 SynchronousQueue 同步队列，这个队列类似于一个接力棒，入队出队必须同时传递，因为 CachedThreadPool 线程创建无限制，不会有队列等待，所以使用 SynchronousQueue

适用场景：快速处理大量耗时较短的任务，如 Netty 的 NIO 接受请求时，可使用 CachedThreadPool。

public class NewCachedThreadPool {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
            threadPool.execute(() -> {
    
    
                System.out.println("任务被执行，线程：" + Thread.currentThread().getName());
                try {
    
    
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }
}

从最终结果来看，线程池创建了 10 个线程来执行相应的任务

2.4 SingleThreadExecutor

SingleThreadExecutor：创建单个线程数的线程池，它可以保证先进先出的执行顺序。

public class SingleThreadExecutorTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
            final int index = i;
            threadPool.execute(() -> {
    
    
                System.out.println(index + ":任务被执行");
                try {
    
    
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
    }
}

执行结果如下：

2.5 ScheduledThread

ScheduledThreadPool：创建一个可以执行延迟任务的线程池。

public class ScheduledThreadTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ScheduledExecutorService threadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
        System.out.println("添加任务，时间：" + new Date());
        threadPool.schedule(() -> {
    
    
            System.out.println("任务被执行，时间：" + new Date());
        }, 2, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

执行结果如下：

从上述结果可以看出，任务在 2 秒之后被执行了，符合我们的预期。

2.6 SingleThreadScheduledExecutor

SingleThreadScheduledExecutor：创建一个单线程的可以执行延迟任务的线程池。

public class SingleThreadScheduledExecutorTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ScheduledExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        System.out.println("添加任务,时间:" + new Date());
        threadPool.schedule(() -> {
    
    
            System.out.println("任务被执行,时间:" + new Date());
            try {
    
    
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
    
    
            }
        }, 2, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

2.7 NewWorkStealingPool

NewWorkStealingPool：创建一个抢占式执行的线程池（任务执行顺序不确定），注意此方法只有在 JDK 1.8+ 版本中才能使用

public class NewWorkStealingPoolTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ExecutorService threadPool = Executors.newWorkStealingPool();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
            final int index = i;
            threadPool.execute(() -> {
    
    
                System.out.println(index + " 被执行,线程名:" + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
        // 确保任务执行完成
        while (!threadPool.isTerminated()) {
    
    
        }
    }
}

从上述代码来看，任务的执行顺序是不确定的，因为它是抢占式执行的

3. 任务队列

任务队列：一般分为直接提交队列、有界任务队列、无界任务队列、优先任务队列。

1、直接提交队列：设置为 SynchronousQueue 队列，SynchronousQueue 是一个特殊的BlockingQueue，它没有容量，每执行一个插入操作就会阻塞，需要再执行一个删除操作才会被唤醒，反之，每一个删除操作也都要等待对应的插入操作。

public class SynchronousQueueTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 100, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>());
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
    
    
            threadPool.execute(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName()));
        }
    }
}

可以看到，当任务队列为 SynchronousQueue，创建的线程数大于 maximumPoolSize 时，直接执行了拒绝策略抛出异常。

使用 SynchronousQueue 队列，提交的任务不会被保存，总是会马上提交执行。如果用于执行任务的线程数量小于maximumPoolSize，则尝试创建新的进程，如果达到maximumPoolSize设置的最大值，则根据你设置的handler执行拒绝策略。因此这种方式你提交的任务不会被缓存起来，而是会被马上执行，在这种情况下，你需要对你程序的并发量有个准确的评估，才能设置合适的maximumPoolSize数量，否则很容易就会执行拒绝策略

2、有界的任务队列：有界的任务队列可以使用 ArrayBlockingQueue 实现

ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

使用 ArrayBlockingQueue 有界任务队列，若有新的任务需要执行时，线程池会创建新的线程，直到创建的线程数量达到 corePoolSize 时，则会将新的任务加入到等待队列中。若等待队列已满，即超过 ArrayBlockingQueue 初始化的容量，则继续创建线程，直到线程数量达到 maximumPoolSize 设置的最大线程数量，若大于 maximumPoolSize，则执行拒绝策略。在这种情况下，线程数量的上限与有界任务队列的状态有直接关系，如果有界队列初始容量较大或者没有达到超负荷的状态，线程数将一直维持在 corePoolSize 以下，反之当任务队列已满时，则会以 maximumPoolSize 为最大线程数上限

3、无界的任务队列：有界任务队列可以使用 LinkedBlockingQueue 实现

ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

使用无界任务队列，线程池的任务队列可以无限制的添加新的任务，而线程池创建的最大线程数量就是你 corePoolSize 设置的数量，也就是说在这种情况下 maximumPoolSize 这个参数是无效的，哪怕你的任务队列中缓存了很多未执行的任务，当线程池的线程数达到 corePoolSize 后，就不会再增加了；若后续有新的任务加入，则直接进入队列等待，当使用这种任务队列模式时，一定要注意你任务提交与处理之间的协调与控制，不然会出现队列中的任务由于无法及时处理导致一直增长，直到最后资源耗尽的问题。

4.线程拒绝策略

我们来演示一下 ThreadPoolExecutor 的拒绝策略的触发，我们使用 DiscardPolicy 的拒绝策略，它会忽略并抛弃当前任务的策略，实现代码如下：

public class ThreadPoolStrategyTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        // 线程池
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 100,
                TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        // 任务
        Runnable runnable = new Runnable() {
    
    
            @Override
            public void run() {
    
    
                System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() +
                        " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName());

                try {
    
    
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        // 开启4个任务
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
    }
}

我们创建了一个核心线程数和最大线程数都为 1 的线程池，并且给线程池的任务队列设置为 1，这样当我们有 2 个以上的任务时就会触发拒绝策略，执行的结果如下图所示：

从上述结果可以看出只有两个任务被正确执行了，其他多余的任务就被舍弃并忽略了。其他拒绝策略的使用类似，这里就不一一赘述了。

自定义拒绝策略

除了 Java 自身提供的 4 种拒绝策略之外，我们也可以自定义拒绝策略，示例代码如下：

public class MyThreadPoolStrategyTest {
    
    

    public static void main(String[] args) {
    
    
        Runnable runnable = new Runnable() {
    
    
            @Override
            public void run() {
    
    
                System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() +
                        " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName());

                try {
    
    
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 100,
                TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), new RejectedExecutionHandler() {
    
    
            @Override
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
    
    
                // 执行自定义拒绝策略的相关操作
                System.out.println("我是自定义拒绝策略~");
            }
        });

        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
        threadPool.execute(runnable);
    }
}

程序的执行结果如下：

自定义线程池

以下是自定义线程池，使用了有界队列，自定义 ThreadFactory 和拒绝策略的demo：

public class MyThreadPoolTest {
    
    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(2);
        NameThreadFactory threadFactory = new NameThreadFactory();
        RejectedExecutionHandler handler = new MyIgnorePolicy();
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.SECONDS,
                workQueue, threadFactory, handler);
        // 预启动所有核心线程
        executor.prestartAllCoreThreads();

        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
    
    
            MyTask task = new MyTask(String.valueOf(i));
            executor.execute(task);
        }

        //阻塞主线程
        System.in.read();
    }

    static class NameThreadFactory implements ThreadFactory {
    
    
        private final AtomicInteger mThreadNum = new AtomicInteger(1);

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
    
    
            Thread t = new Thread(r, "my-thread-" + mThreadNum.getAndIncrement());
            System.out.println(t.getName() + " has been created");
            return t;
        }
    }

    static class MyIgnorePolicy implements RejectedExecutionHandler {
    
    
        @Override
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
    
    
            doLog(r, executor);
        }

        private void doLog(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    
    
            // 可做日志记录等
            System.err.println( r.toString() + " rejected");
            System.out.println("completedTaskCount: " + e.getCompletedTaskCount());
        }
    }

    static class MyTask implements Runnable {
    
    
        private String name;

        public MyTask(String name) {
    
    
            this.name = name;
        }

        @Override
        public void run() {
    
    
            try {
    
    
                System.out.println(this.toString() + " is running!");
                // 让任务执行慢点
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
    
    
                e.printStackTrace();
            }
        }

        public String getName() {
    
    
            return name;
        }

        @Override
        public String toString() {
    
    
            return "MyTask [name=" + name + "]";
        }
    }
}

其中线程1-4先占满了核心线程和最大线程数量，然后4、5、6任务进入等待队列，7-10任务五被直接忽略拒绝执行，等1-4任务中有线程执行完后通知4、5、6任务继续执行。

5. 线程池工具类

public class TaskCenterUtil {
    
    

    public static Integer CORE_POOL_SIZE = 10;
    public static Integer MAX_NUM_POOL_SIZE = 10;
    public static Integer MAX_MESSAGE_SIZE = 100;
    public static Long KEEP_ALIVE_TIME = 60L;

    private final ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(CORE_POOL_SIZE, MAX_NUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME,
            TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(MAX_MESSAGE_SIZE), new CustomerThreadFactory("zzc-thread-pool"), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

    static class CustomerThreadFactory implements ThreadFactory {
    
    
        private String name;
        private final AtomicInteger mThreadNum = new AtomicInteger(1);
        public CustomerThreadFactory(String name) {
    
    
            this.name = name;
        }
        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
    
    
            return new Thread(r, name + + mThreadNum.getAndIncrement());
        }
    }

    private TaskCenterUtil() {
    
    }

    private static final TaskCenterUtil taskCenterUtil = new TaskCenterUtil();

    public static TaskCenterUtil getTaskCenterUtil() {
    
    
        return taskCenterUtil;
    }

    // 提交任务(有返回值)
    public <T> Future<T> submitTask(Callable<T> task) {
    
    
        return poolExecutor.submit(task);
    }

    public void submitTask2(Callable task) {
    
    
        poolExecutor.submit(task);
    }

    // 提交任务(无返回值)
    public void executeTask(Runnable task) {
    
    
        poolExecutor.execute(task);
    }

    public void shutdown() {
    
    
        poolExecutor.shutdown();
    }
}

使用：

1.使用 lambda

TaskCenterUtil.getTaskCenterUtil().submitTask2(() -> {
    
    
	log.info("【批量添加】批量添加数据：{}", JSON.toJSONString(excelVos));
    return null;
});

2.使用类

public class DeviceDataTask implements Runnable {
    
    
	@Override
    public void run() {
    
    
        log.info("【批量添加】批量添加数据：{}", JSON.toJSONString(excelVos));
    }
}
TaskCenterUtil taskCenterUtil = TaskCenterUtil.getTaskCenterUtil();
taskCenterUtil.executeTask(new DeviceDataTask());
taskCenterUtil.shutdown();

6. 究竟选用哪种线程池？

经过以上的学习我们对整个线程池也有了一定的认识了，那究竟该如何选择线程池呢？

我们来看下阿里巴巴《Java开发手册》给我们的答案：

【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：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。

所以，综上情况所述，我们推荐使用 ThreadPoolExecutor 的方式进行线程池的创建，因为这种创建方式更可控，并且更加明确了线程池的运行规则，可以规避一些未知的风险。