并发编程（6）共享模型之线程池

8 线程池

8.1 自定义线程池

步骤1：自定义拒绝策略接口

@FunctionalInterface//拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
    void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}

步骤2：自定义任务队列

class BlockingQueue<T> {
    // 1. 任务队列
    private Deque<T> queue = new ArrayDeque<>();
    // 2. 锁
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    // 3. 生产者条件变量
    private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
    // 4. 消费者条件变量
    private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();
    // 5. 容量
    private int capcity;

    public BlockingQueue(int capcity) {
        log.info("构造BlockingQueue");
        this.capcity = capcity;
    }

    // 带超时阻塞获取
    public T poll(long timeout, TimeUnit unit) {
        lock.lock();
        try {
            // 将 timeout 统一转换为 纳秒
            long nanos = unit.toNanos(timeout);
            while (queue.isEmpty()) {
                try {
                    // 返回值是剩余时间
                    if (nanos <= 0) {
                        return null;
                    }
                    nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            T t = queue.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
            return t;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 阻塞获取
    public T take() {
        lock.lock();
        try {
            while (queue.isEmpty()) {
                try {
                    emptyWaitSet.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            T t = queue.removeFirst();
            fullWaitSet.signal();
            return t;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 阻塞添加
    public void put(T task) {
        lock.lock();
        try {
            while (queue.size() == capcity) {
                try {
                    log.debug("等待加入任务队列 {} ...", task);
                    fullWaitSet.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            log.debug("加入任务队列 {}", task);
            queue.addLast(task);
            emptyWaitSet.signal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 带超时时间阻塞添加
    public boolean offer(T task, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
        lock.lock();
        try {
            long nanos = timeUnit.toNanos(timeout);
            while (queue.size() == capcity) {
                try {
                    if(nanos <= 0) {
                        return false;
                    }
                    log.debug("等待加入任务队列 {} ...", task);
                    nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            log.debug("加入任务队列 {}", task);
            queue.addLast(task);
            emptyWaitSet.signal();
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public int size() {
        lock.lock();
        try {
            return queue.size();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
        lock.lock();
        try {
            // 判断队列是否满
            if(queue.size() == capcity) {
                log.info("队列已满,按照拒绝策略处理任务 {}",task);
                rejectPolicy.reject(this, task);
            } else {  // 有空闲
                log.debug("队列未满,加入任务队列 {}", task);
                queue.addLast(task);
                emptyWaitSet.signal();
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

}

步骤3：自定义线程池

class ThreadPool {
    // 任务队列
    private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
    // 线程集合
    private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();
    // 核心线程数
    private int coreSize;
    // 获取任务时的超时时间
    private long timeout;

    private TimeUnit timeUnit;
    /**
     * 拒绝策略
     */
    private RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;

    // 执行任务
    public void execute(Runnable task) {
        log.info("接收到任务需要执行: "+task);

        // 当任务数没有超过 coreSize 时，直接交给 worker 对象执行
        // 如果任务数超过 coreSize 时，加入任务队列暂存
        synchronized (workers) {
            if(workers.size() < coreSize) {
                log.info("coreSize未满");

                Worker worker = new Worker(task);
                log.debug("新增 worker  {} 来执行任务 {}", worker, task);
                workers.add(worker);
                worker.start();
            } else {
                log.info("coreSize已经满了!!!!!,尝试先将任务放入队列 {}",task);

//                taskQueue.put(task);
                // 1) 死等
                // 2) 带超时等待
                // 3) 让调用者放弃任务执行
                // 4) 让调用者抛出异常
                // 5) 让调用者自己执行任务
                taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
            }
        }
    }

    public ThreadPool(int coreSize, long timeout, TimeUnit timeUnit, int queueCapcity, RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy) {
        log.info("构造ThreadPool");
        this.coreSize = coreSize;
        this.timeout = timeout;
        this.timeUnit = timeUnit;
        this.taskQueue = new BlockingQueue<>(queueCapcity);
        this.rejectPolicy = rejectPolicy;
    }

    /**
     * 工作线程
     */
    class Worker extends Thread{
        /**
         * 执行任务主体
         */
        private Runnable task;

        public Worker(Runnable task) {
            this.task = task;
        }

        /**
         * 执行已有任务或从队列中获取一个任务执行.
         * 如果都执行完了,就结束线程
         */
        @Override
        public void run() {
            log.info("跑起来了,让我看看有没有task来做");

            // 执行任务
            // 1) 当 task 不为空，执行任务
            // 2) 当 task 执行完毕，再接着从任务队列获取任务并执行
//            while(task != null || (task = taskQueue.take()) != null) {
            while(task != null || (task = taskQueue.poll(timeout, timeUnit)) != null) {
                try {
                    log.debug("获取到任务了,正在执行...{}", task);
                    task.run();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    log.info("搞定一个任务 {},尝试获取新任务执行",task);
                    task = null;
                }
            }

            synchronized (workers) {
                log.debug("worker 因长时间没有可执行任务 将被释放 {}", this);
                workers.remove(this);
            }

        }
    }
}

步骤4：测试

public class TestCustomThreadPool {

    public static void main(String[] args) {

        ThreadPool threadPool = new ThreadPool(1,
                3000, TimeUnit.MILLISECONDS, 1, (queue, task)->{
            // 1. 死等
//            queue.put(task);
            // 2) 带超时等待
//            queue.offer(task, 1500, TimeUnit.MILLISECONDS);
            // 3) 让调用者放弃任务执行
//            log.debug("放弃{}", task);
            // 4) 让调用者抛出异常
//            throw new RuntimeException("任务执行失败 " + task);
            // 5) 让调用者自己执行任务
            log.info("当前拒绝策略: 让调用者自己执行任务,没有开新线程,直接调用的run()");
            task.run();
        });

        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int j = i;
            threadPool.execute(() -> {
                try {
                    log.info("我先睡1s");
                    Thread.sleep(1000L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.debug("我是第 {} 个任务,我马上执行完了", j);
            });
        }
    }

}

某次的执行结果

Connected to the target VM, address: '127.0.0.1:49956', transport: 'socket'
18:25:21.216 c.ThreadPool [main] - 构造ThreadPool
18:25:21.225 c.BlockingQueue [main] - 构造BlockingQueue
18:25:21.228 c.ThreadPool [main] - 接收到任务需要执行: com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@1b68b9a4
18:25:21.229 c.ThreadPool [main] - coreSize未满
18:25:21.231 c.ThreadPool [main] - 新增 worker  Thread[Thread-0,5,main] 来执行任务 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@1b68b9a4
18:25:21.235 c.ThreadPool [main] - 接收到任务需要执行: com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@51b7e5df
18:25:21.236 c.ThreadPool [main] - coreSize已经满了!!!!!,尝试先将任务放入队列 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@51b7e5df
18:25:21.236 c.BlockingQueue [main] - 队列未满,加入任务队列 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@51b7e5df
18:25:21.236 c.ThreadPool [Thread-0] - 跑起来了,让我看看有没有task来做
18:25:21.236 c.ThreadPool [main] - 接收到任务需要执行: com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@18a70f16
18:25:21.236 c.ThreadPool [main] - coreSize已经满了!!!!!,尝试先将任务放入队列 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@18a70f16
18:25:21.236 c.BlockingQueue [main] - 队列已满,按照拒绝策略处理任务 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@18a70f16
18:25:21.236 c.TestCustomThreadPool [main] - 当前拒绝策略: 让调用者自己执行任务,没有开新线程,直接调用的run()
18:25:21.236 c.ThreadPool [Thread-0] - 获取到任务了,正在执行...com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@1b68b9a4
18:25:21.236 c.TestCustomThreadPool [main] - 我先睡1s
18:25:21.236 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我先睡1s
18:25:22.236 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我是第 0 个任务,我马上执行完了
18:25:22.236 c.ThreadPool [Thread-0] - 搞定一个任务 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@1b68b9a4,尝试获取新任务执行
18:25:22.236 c.TestCustomThreadPool [main] - 我是第 2 个任务,我马上执行完了
18:25:22.237 c.ThreadPool [Thread-0] - 获取到任务了,正在执行...com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@51b7e5df
18:25:22.237 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我先睡1s
18:25:22.237 c.ThreadPool [main] - 接收到任务需要执行: com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@62e136d3
18:25:22.237 c.ThreadPool [main] - coreSize已经满了!!!!!,尝试先将任务放入队列 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@62e136d3
18:25:22.237 c.BlockingQueue [main] - 队列未满,加入任务队列 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@62e136d3
18:25:23.238 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我是第 1 个任务,我马上执行完了
18:25:23.238 c.ThreadPool [Thread-0] - 搞定一个任务 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@51b7e5df,尝试获取新任务执行
18:25:23.238 c.ThreadPool [Thread-0] - 获取到任务了,正在执行...com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@62e136d3
18:25:23.238 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我先睡1s
18:25:24.239 c.TestCustomThreadPool [Thread-0] - 我是第 3 个任务,我马上执行完了
18:25:24.239 c.ThreadPool [Thread-0] - 搞定一个任务 com.tobestronger.n8._8_1.TestCustomThreadPool$$Lambda$2/626742236@62e136d3,尝试获取新任务执行
18:25:27.241 c.ThreadPool [Thread-0] - worker 因长时间没有可执行任务 将被释放 Thread[Thread-0,5,main]
Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:49956', transport: 'socket'

Process finished with exit code 0

8.2 ThreadPoolExecutor

8.2.1 线程池状态

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态，低 29 位表示线程数量

从数字上比较，TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING .

因为第一位是符号位,RUNNING 是负数,所以最小.

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中，目的是将线程池状态与线程个数合二为一，这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值

// c 为旧值， ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));

// rs 为高 3 位代表线程池状态， wc 为低 29 位代表线程个数，ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

8.2.2 构造方法

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

• corePoolSize 核心线程数目 (最多保留的线程数)
• maximumPoolSize 最大线程数目
• keepAliveTime 生存时间 - 针对救急线程
• unit 时间单位 - 针对救急线程
• workQueue 阻塞队列
• threadFactory 线程工厂 - 可以为线程创建时起个好名字
• handler 拒绝策略

工作方式：

• 线程池中刚开始没有线程，当一个任务提交给线程池后，线程池会创建一个新线程来执行任务。

• 当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲，这时再加入任务，新加的任务会被加入workQueue 队列排队，直到有空闲的线程。

• 如果队列选择了有界队列，那么任务超过了队列大小时，会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。

• 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现，其它著名框架也提供了实现

• • AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常，这是默认策略
  • CallerRunsPolicy 让调用者运行任务
  • DiscardPolicy 放弃本次任务
  • DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务，本任务取而代之
  • Dubbo 的实现，在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志，并 dump 线程栈信息，方便定位问题
  • Netty 的实现，是创建一个新线程来执行任务
  • ActiveMQ 的实现，带超时等待（60s）尝试放入队列，类似我们之前自定义的拒绝策略
  • PinPoint 的实现，它使用了一个拒绝策略链，会逐一尝试策略链中每种拒绝策略

• 当高峰过去后，超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做，需要结束节省资源，这个时间由keepAliveTime 和 unit 来控制。

根据这个构造方法,JDK Executors类中提供了众多工厂方法来创建各种用途的线程池.

8.2.3 JDK Executors类中提供的工厂方法

1. newFixedThreadPool

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

特点

• 核心线程数 == 最大线程数（没有救急线程被创建），因此也无需超时时间
• 阻塞队列是无界的，可以放任意数量的任务

评价 适用于任务量已知，相对耗时的任务

2. newCachedThreadPool

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

特点

• 核心线程数是 0，最大线程数是 Integer.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是 60s，意味着

• • 全部都是救急线程（60s 后可以回收）
  • 救急线程可以无限创建

• 队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是，它没有容量，没有线程来取是放不进去的（一手交钱、一手交货）

SynchronousQueue<Integer> integers = new SynchronousQueue<>();

new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("putting {} ", 1);
        integers.put(1);
        log.debug("{} putted...", 1);
        log.debug("putting...{} ", 2);
        integers.put(2);
        log.debug("{} putted...", 2);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t1").start();

sleep(1);

new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 1);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t2").start();

sleep(1);

new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 2);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t3").start();

输出

11:48:15.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t2] - taking 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - 1 putted... 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting...2 
11:48:17.502 c.TestSynchronousQueue [t3] - taking 2 
11:48:17.503 c.TestSynchronousQueue [t1] - 2 putted...

评价 整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长，没有上限，当任务执行完毕，空闲 1分钟后释放线程。

适合任务数比较密集，但每个任务执行时间较短的情况

3. newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

使用场景：

希望多个任务排队执行。线程数固定为 1，任务数多于 1 时，会放入无界队列排队。

任务执行完毕，这唯一的线程也不会被释放。

和自己创建一个线程来工作的区别:

• 自己创建一个单线程串行执行任务，如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施，而线程池还会新建一个线程，保证池的正常工作

和Executors.newFixedThreadPool(1)的区别

• Executors.newSingleThreadExecutor() 线程个数始终为1，不能修改

• • FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式，只对外暴露了 ExecutorService 接口，因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法

• Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为1，以后还可以修改

• • 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象，可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

8.2.4 提交任务

// 执行任务
void execute(Runnable command);

// 提交任务 task，用返回值 Future 获得任务执行结果
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);

// 提交 tasks 中所有任务
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
    throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，带超时时间
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                              long timeout, TimeUnit unit)
    throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
    throws InterruptedException, ExecutionException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消，带超时时间
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                long timeout, TimeUnit unit)
 throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

8.2.5 关闭线程池

1. shutdown

/*
线程池状态变为 SHUTDOWN
- 不会接收新任务
- 但已提交任务会执行完
- 此方法不会阻塞调用线程的执行
*/
void shutdown();
public void shutdown() {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        // 修改线程池状态
        advanceRunState(SHUTDOWN);
        // 仅会打断空闲线程
        interruptIdleWorkers();
        onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    // 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结，如果还有运行的线程也不会等)
    tryTerminate();
}

2. shutdownNow

/*
线程池状态变为 STOP
- 不会接收新任务
- 会将队列中的任务返回
- 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务
*/
List<Runnable> shutdownNow();
public List<Runnable> shutdownNow() {
    List<Runnable> tasks;
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        // 修改线程池状态
        advanceRunState(STOP);
        // 打断所有线程
        interruptWorkers();
        // 获取队列中剩余任务
        tasks = drainQueue();
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    // 尝试终结
    tryTerminate();
    return tasks; 
}

3. 其它方法

// 不在 RUNNING 状态的线程池，此方法就返回 true
boolean isShutdown();

// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();

// 调用 shutdown 后，由于调用线程并不会等待所有任务运行结束，因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情，可以利用此方法等待
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

8.2.6 模式之Worker Thread

1. 定义

让有限的工作线程（Worker Thread）来轮流异步处理无限多的任务。也可以将其归类为分工模式，它的典型实现

就是线程池，也体现了经典设计模式中的享元模式。

例如，海底捞的服务员（线程），轮流处理每位客人的点餐（任务），如果为每位客人都配一名专属的服务员，那么成本就太高了（对比另一种多线程设计模式：Thread-Per-Message）

注意，不同任务类型应该使用不同的线程池，这样能够避免饥饿，并能提升效率

例如，如果一个餐馆的工人既要招呼客人（任务类型A），又要到后厨做菜（任务类型B）显然效率不咋地，分成

服务员（线程池A）与厨师（线程池B）更为合理，当然你能想到更细致的分工

2. 饥饿

固定大小线程池会有饥饿现象

• 两个工人是同一个线程池中的两个线程

• 他们要做的事情是：为客人点餐和到后厨做菜，这是两个阶段的工作

• • 客人点餐：必须先点完餐，等菜做好，上菜，在此期间处理点餐的工人必须等待
  • 后厨做菜：没啥说的，做就是了

• 比如工人A 处理了点餐任务，接下来它要等着 工人B 把菜做好，然后上菜，他俩也配合的蛮好

• 但现在同时来了两个客人，这个时候工人A 和工人B 都去处理点餐了，这时没人做饭了，饥饿

public class TestStarvation {
    
    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();
    
    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        
        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        /*
        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        */
    }
}

输出

17:21:27.883 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐...
17:21:27.891 c.TestDeadLock [pool-1-thread-2] - 做菜
17:21:27.891 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 烤鸡翅

当注释取消后，可能的输出

17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-2] - 处理点餐... 
17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐...

解决方法可以增加线程池的大小，不过不是根本解决方案，还是前面提到的，不同的任务类型，采用不同的线程

池，例如：

public class TestStarvation {
    
    static final List<String> MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();
    
    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService waiterPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        ExecutorService cookPool = Executors.newFixedThreadPool(1);
        
        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        
        waiterPool.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future<String> f = cookPool.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        
    }
}

输出

17:25:14.626 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐... 
17:25:14.630 c.TestDeadLock [pool-2-thread-1] - 做菜
17:25:14.631 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 地三鲜
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐... 
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-2-thread-1] - 做菜
17:25:14.632 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 上菜: 辣子鸡丁

3. 创建多少线程池合适

• 过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿
• 过大会导致更多的线程上下文切换，占用更多内存

CPU 密集型运算

通常采用 cpu 核数 + 1 能够实现最优的 CPU 利用率，+1 是保证当线程由于页缺失故障（操作系统）或其它原因

导致暂停时，额外的这个线程就能顶上去，保证 CPU 时钟周期不被浪费

I/O 密集型运算

CPU 不总是处于繁忙状态，例如，当你执行业务计算时，这时候会使用 CPU 资源，但当你执行 I/O 操作时、远程

RPC 调用时，包括进行数据库操作时，这时候 CPU 就闲下来了，你可以利用多线程提高它的利用率。

经验公式如下

线程数 = 核数 * 期望 CPU 利用率 * 总时间(CPU计算时间+等待时间) / CPU 计算时间

例如 4 核 CPU 计算时间是 50% ，其它等待时间是 50%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 50% = 8 

例如 4 核 CPU 计算时间是 10% ，其它等待时间是 90%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 10% = 40 

8.2.7 任务调度线程池

1. java.util.Timer

在『任务调度线程池』功能加入之前，可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能，Timer 的优点在于简单易用，但

由于所有任务都是由同一个线程来调度，因此所有任务都是串行执行的，同一时间只能有一个任务在执行，前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。

public static void main(String[] args) {
    Timer timer = new Timer();
    
    TimerTask task1 = new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            log.debug("task 1");
            sleep(2);
        }
    };
    
    TimerTask task2 = new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            log.debug("task 2");
        }
    };
    
    log.debug("start...");
    // 使用 timer 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
    // 但由于 timer 内只有一个线程来顺序执行队列中的任务，因此『任务1』的延时，影响了『任务2』的执行
    // 甚至如果task1出异常停止后,task2都不会执行
    timer.schedule(task1, 1000);
    timer.schedule(task2, 1000);
}

输出

20:46:09.444 c.TestTimer [main] - start... 
20:46:10.447 c.TestTimer [Timer-0] - task 1 
20:46:12.448 c.TestTimer [Timer-0] - task 2

2. ScheduledExecutorService

使用 ScheduledExecutorService 改写：

ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);

// 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
executor.schedule(() -> {
    System.out.println("任务1，执行时间：" + new Date());
    try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { }
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

executor.schedule(() -> {
    System.out.println("任务2，执行时间：" + new Date());
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

输出

任务1，执行时间：Thu Jan 03 12:45:17 CST 2019 
任务2，执行时间：Thu Jan 03 12:45:17 CST 2019

scheduleAtFixedRate 例子：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);

log.debug("start...");
pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出

21:45:43.167 c.TestTimer [main] - start... 
21:45:44.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:45.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:46.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:47.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

scheduleAtFixedRate 例子（任务执行时间超过了间隔时间）：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");

pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
    sleep(2);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出分析：一开始，延时 1s，接下来，由于任务执行时间 > 间隔时间，间隔被『撑』到了 2s

21:44:30.311 c.TestTimer [main] - start... 
21:44:31.360 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:33.361 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:35.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:37.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

scheduleWithFixedDelay 例子：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
pool.scheduleWithFixedDelay(()-> {
    log.debug("running...");
    sleep(2);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出分析：一开始，延时 1s，scheduleWithFixedDelay 的间隔是 上一个任务结束 <-> 延时 <-> 下一个任务开始 所以间隔都是 3s

21:40:55.078 c.TestTimer [main] - start... 
21:40:56.140 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:40:59.143 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:41:02.145 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:41:05.147 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

评价 整个线程池表现为：线程数固定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务

8.2.8 正确处理执行任务异常

方法1：主动捉异常

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
pool.submit(() -> {
    try {
        log.debug("task1");
        int i = 1 / 0;
    } catch (Exception e) {
        log.error("error:", e);
    }
});

输出

21:59:04.558 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - task1 
21:59:04.562 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - error: 
java.lang.ArithmeticException: / by zero 
 at cn.itcast.n8.TestTimer.lambda$main$0(TestTimer.java:28) 
 at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) 
 at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) 
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) 
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) 
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

方法2：使用 Future

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);

Future<Boolean> f = pool.submit(() -> {
    log.debug("task1");
    int i = 1 / 0;
    return true;
});
log.debug("result:{}", f.get());

输出

21:54:58.208 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - task1 
Exception in thread "main" java.util.concurrent.ExecutionException: 
java.lang.ArithmeticException: / by zero 
 at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) 
 at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192) 
 at cn.itcast.n8.TestTimer.main(TestTimer.java:31) 
Caused by: java.lang.ArithmeticException: / by zero 
 at cn.itcast.n8.TestTimer.lambda$main$0(TestTimer.java:28) 
 at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) 
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) 
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) 
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

8.2.9 应用之定时任务

定期执行

如何让每周四 18:00:00 定时执行任务？

// 获得当前时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 获取本周四 18:00:00.000
LocalDateTime thursday = 
    now.with(DayOfWeek.THURSDAY).withHour(18).withMinute(0).withSecond(0).withNano(0);
// 如果当前时间已经超过 本周四 18:00:00.000， 那么找下周四 18:00:00.000
if(now.compareTo(thursday) >= 0) {
    thursday = thursday.plusWeeks(1);
}

// 计算时间差，即延时执行时间
long initialDelay = Duration.between(now, thursday).toMillis();
// 计算间隔时间，即 1 周的毫秒值
long oneWeek = 7 * 24 * 3600 * 1000;

ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);
System.out.println("开始时间：" + new Date());

executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
    System.out.println("执行时间：" + new Date());
}, initialDelay, oneWeek, TimeUnit.MILLISECONDS);

8.2.10 Tomcat 线程池

Tomcat 在哪里用到了线程池呢

• LimitLatch 用来限流，可以控制最大连接个数，类似 J.U.C 中的 Semaphore 后面再讲
• Acceptor 只负责【接收新的 socket 连接】
• Poller 只负责监听 socket channel 是否有【可读的 I/O 事件】
• 一旦可读，封装一个任务对象（socketProcessor），提交给 Executor 线程池处理
• Executor 线程池中的工作线程最终负责【处理请求】

扩展了 ThreadPoolExecutor

Tomcat 线程池扩展了 ThreadPoolExecutor，行为稍有不同

• 如果总线程数达到 maximumPoolSize

• • 这时不会立刻抛 RejectedExecutionException 异常
  • 而是再次尝试将任务放入队列，如果还失败，才抛出 RejectedExecutionException 异常

源码 tomcat-7.0.42

public void execute(Runnable command, long timeout, TimeUnit unit) {
    submittedCount.incrementAndGet();
    try {
        super.execute(command);
    } catch (RejectedExecutionException rx) {
        if (super.getQueue() instanceof TaskQueue) {
            final TaskQueue queue = (TaskQueue)super.getQueue();
            try {
                if (!queue.force(command, timeout, unit)) {
                    submittedCount.decrementAndGet();
                    throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.");
                }
            } catch (InterruptedException x) {
                submittedCount.decrementAndGet();
                Thread.interrupted();
                throw new RejectedExecutionException(x);
            }
        } else {
            submittedCount.decrementAndGet();
            throw rx;
        }
    }
}

TaskQueue.java

public boolean force(Runnable o, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    if ( parent.isShutdown() ) 
        throw new RejectedExecutionException(
        "Executor not running, can't force a command into the queue"
    );
    return super.offer(o,timeout,unit); //forces the item onto the queue, to be used if the task 
    is rejected
}

Connector 配置

Executor 线程配置

8.3 Fork/Join

概念

Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，它体现的是一种分治思想，适用于能够进行任务拆分的 cpu 密集型运算

所谓的任务拆分，是将一个大任务拆分为算法上相同的小任务，直至不能拆分可以直接求解。跟递归相关的一些计算，如归并排序、斐波那契数列、都可以用分治思想进行求解

Fork/Join 在分治的基础上加入了多线程，可以把每个任务的分解和合并交给不同的线程来完成，进一步提升了运算效率

Fork/Join 默认会创建与 cpu 核心数大小相同的线程池

使用

提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask（有返回值）或 RecursiveAction（没有返回值），例如下面定义了一个对 1~n 之间的整数求和的任务

@Slf4j(topic = "c.AddTask")
class AddTask1 extends RecursiveTask<Integer> {
    int n;
    
    public AddTask1(int n) {
        this.n = n;
    }
    
    @Override
    public String toString() {
        return "{" + n + '}';
    }
    
    @Override
    protected Integer compute() {
        // 如果 n 已经为 1，可以求得结果了
        if (n == 1) {
            log.debug("join() {}", n);
            return n;
        }
        
        // 将任务进行拆分(fork)
        AddTask1 t1 = new AddTask1(n - 1);
        t1.fork();
        log.debug("fork() {} + {}", n, t1);
        
        // 合并(join)结果
        int result = n + t1.join();
        log.debug("join() {} + {} = {}", n, t1, result);
        return result;
    }
}

然后提交给 ForkJoinPool 来执行

public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
    System.out.println(pool.invoke(new AddTask1(5)));
}

结果

[ForkJoinPool-1-worker-0] - fork() 2 + {1} 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() 5 + {4} 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 2 + {1} = 3 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() 4 + {3} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - fork() 3 + {2} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 3 + {2} = 6 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() 4 + {3} = 10 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() 5 + {4} = 15 
15

用图来表示

改进

class AddTask3 extends RecursiveTask<Integer> {
    
    int begin;
    int end;
    
    public AddTask3(int begin, int end) {
        this.begin = begin;
        this.end = end;
    }
    
    @Override
    public String toString() {
        return "{" + begin + "," + end + '}';
    }
    
    @Override
    protected Integer compute() {
        // 5, 5
        if (begin == end) {
            log.debug("join() {}", begin);
            return begin;
        }
        // 4, 5
        if (end - begin == 1) {
            log.debug("join() {} + {} = {}", begin, end, end + begin);
            return end + begin;
        }
        
        // 1 5
        int mid = (end + begin) / 2; // 3
        AddTask3 t1 = new AddTask3(begin, mid); // 1,3
        t1.fork();
        AddTask3 t2 = new AddTask3(mid + 1, end); // 4,5
        t2.fork();
        log.debug("fork() {} + {} = ?", t1, t2);
        int result = t1.join() + t2.join();
        log.debug("join() {} + {} = {}", t1, t2, result);
        return result;
    }
}

然后提交给 ForkJoinPool 来执行

public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
    System.out.println(pool.invoke(new AddTask3(1, 10)));
}

结果

[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 + 2 = 3 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 4 + 5 = 9 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 3 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() {1,3} + {4,5} = ? 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() {1,2} + {3,3} = ? 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() {1,2} + {3,3} = 6 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() {1,3} + {4,5} = 15 
15

用图来表示

", begin);
return begin;
}
// 4, 5
if (end - begin == 1) {
log.debug(“join() {} + {} = {}”, begin, end, end + begin);
return end + begin;
}

    // 1 5
    int mid = (end + begin) / 2; // 3
    AddTask3 t1 = new AddTask3(begin, mid); // 1,3
    t1.fork();
    AddTask3 t2 = new AddTask3(mid + 1, end); // 4,5
    t2.fork();
    log.debug("fork() {} + {} = ?", t1, t2);
    int result = t1.join() + t2.join();
    log.debug("join() {} + {} = {}", t1, t2, result);
    return result;
}

}

然后提交给 ForkJoinPool 来执行

```java
public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
    System.out.println(pool.invoke(new AddTask3(1, 10)));
}

结果

[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 + 2 = 3 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 4 + 5 = 9 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 3 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() {1,3} + {4,5} = ? 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() {1,2} + {3,3} = ? 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() {1,2} + {3,3} = 6 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() {1,3} + {4,5} = 15 
15

用图来表示

[外链图片转存中…(img-YcLwQDFh-1709118397717)]

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45968392/article/details/136353747

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！