线程池原理剖析

提交一个任务到线程池中,线程池的处理流程如下:

1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务,如果不是(核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建)则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务,则进入下个流程。

2、线程池判断工作队列是否已满,如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了,则进入下个流程。

3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态,如果没有,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务。

自定义线程线程池

如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize,则每来一个任务,就会创建一个线程去执行这个任务;

如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize,则每来一个任务,会尝试将其添加到任务缓存队列当中,若添加成功,则该任务会等待空闲线程将其取出去执行;若添加失败(一般来说是任务缓存队列已满),则会尝试创建新的线程去执行这个任务;

如果队列已经满了,则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下,则创建新的线程

如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,则会采取任务拒绝策略进行处理;

如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止,直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize;

public class Test0007 {

    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
        for (int i = 1; i <= 6; i++) {
            TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
            executor.execute(t1);
        }
        executor.shutdown();
    }
}

class TaskThred implements Runnable {
    private String taskName;

    public TaskThred(String taskName) {
        this.taskName = taskName;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
    }

}
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输出

pool-1-thread-1任务1
pool-1-thread-2任务5
pool-1-thread-1任务2
pool-1-thread-2任务3
pool-1-thread-1任务4
Exception in thread "main" java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task com.womai.zlwms.rfsoa.service.launcher.TaskThred@7530d0a rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@27bc2616[Running, pool size = 2, active threads = 2, queued tasks = 0, completed tasks = 3]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2063)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379)
    at com.womai.zlwms.rfsoa.service.launcher.Test0002.main(Test0002.java:16)

合理配置线程池

CPU密集

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算,而没有阻塞,CPU一直全速运行。

CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),而在单核CPU上,无论你开几个模拟的多线程,该任务都不可能得到加速,因为CPU总的运算能力就那些。

IO密集

IO密集型,即该任务需要大量的IO,即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行,即时在单核CPU上,这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

接着上一篇探讨线程池留下的尾巴,如何合理的设置线程池大小。

要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析:

1.   任务的性质:CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。

2.   任务的优先级:高、中、低。

3.   任务的执行时间:长、中、短。

4.   任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等。

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。

对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可能多的线程,因为IO操作不占用CPU,不要让CPU闲下来,应加大线程数量,如配置两倍CPU个数+1,而对于混合型的任务,如果可以拆分,拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理,前提是两者运行的时间是差不多的,如果处理时间相差很大,则没必要拆分了。

若任务对其他系统资源有依赖,如某个任务依赖数据库的连接返回的结果,这时候等待的时间越长,则CPU空闲的时间越长,那么线程数量应设置得越大,才能更好的利用CPU。

当然具体合理线程池值大小,需要结合系统实际情况,在大量的尝试下比较才能得出,以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s,而线程等待时间(非CPU运行时间,比如IO)为1.5s,CPU核心数为8,那么根据上面这个公式估算得到:((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为:

最佳线程数目 = (线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1)* CPU数目

可以得出一个结论: 
线程等待时间所占比例越高,需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高,需要越少线程。 
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。

CPU密集型时,任务可以少配置线程数,大概和机器的cpu核数相当,这样可以使得每个线程都在执行任务

IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数,2*cpu核数

操作系统之名称解释:

某些进程花费了绝大多数时间在计算上,而其他则在等待I/O上花费了大多是时间,

前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound,后者称为I/O密集型,I/O-bound。

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转载自www.cnblogs.com/wangzhanhua/p/10445111.html