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2022年06月29日
大家好,又要到软帝知识课堂的时候,我今天想给大家讲解一下 Java线程池相关知识点。
当我们在寻找Java工作的时候,一定会问到的知识点是线程池,当面临面试的时候,对于这个问题,有的人能够讲解五分钟,有的人能够讲解半个小时甚至一个小时,这其中存在怎样的区别呢?这里面主要就是知识的深度。以下这几个常常会面临的高频面试题,你会吗?
1.线程池各个参数的作用,简单阐述一下线程池工作流程。
2.常见的线程池有哪些,分别适用于什么场景?
3.利用无界队列的线程会导致内存飙升吗?
首先我们先来了解一下线程池的概念
线程池就是管理现成的池子,对于那些手工创建、运行现成,利用线程池来说,其具备的主要有点有下面几点
· 1.能够降低线程创建和销毁线程造成的开销
· 2.能够一定程度的改善响应速度。当任务达到的时候,相对手工创建一个线程,更为快速的方法当然是从线程池中拿线程。
· 3.提高线程可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控
· JAVA线程图的创建
不管是构建创建何种类型线程池(FixedThreadPool、CachedThreadPool…),均会调用ThreadPoolExecutor构造函数,下面详细解读各个参数的作用
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
corePoolSize:核心线程最大数量,通俗点来讲就是,线程池中常驻线程的最大数量
maximumPoolSize:线程池中运行最大线程数(包括核心线程和非核心线程)
keepAliveTime:线程池中空闲线程(仅适用于非核心线程)所能存活的最长时间
unit:存活时间单位,与keepAliveTime搭配使用
线程池执行流程
· 当提交一个新任务,线程池的处理流程如下:
·
· 判断线程池中核心线程数是否已达阈值corePoolSize,若否,则创建一个新核心线程执行任务
·
·
· 若核心线程数已达阈值corePoolSize,判断阻塞队列workQueue是否已满,若未满,则将新任务添加进阻塞队列
·
·
· 若满,再判断,线程池中线程数是否达到阈值maximumPoolSize,若否,则新建一个非核心线程执行任务。若达到阈值,则执行线程池饱和策略。
·
· 线程池饱和策略分为一下几种:
· AbortPolicy:直接抛出一个异常,默认策略
· DiscardPolicy: 直接丢弃任务
· DiscardOldestPolicy:抛弃下一个将要被执行的任务(最旧任务)
· CallerRunsPolicy:主线程中执行任务
· 从流程角度,更形象的图:
· 从结构角度,更形象的图:
· 几种常用的线程池
· 几种典型的工作队列
· ArrayBlockingQueue:使用数组实现的有界阻塞队列,特性先进先出
· LinkedBlockingQueue:使用链表实现的阻塞队列,特性先进先出,可以设置其容量,默认为Interger.MAX_VALUE,特性先进先出
· PriorityBlockingQueue:使用平衡二叉树堆,实现的具有优先级的无界阻塞队列
· DelayQueue:无界阻塞延迟队列,队列中每个元素均有过期时间,当从队列获取元素时,只有
· 过期元素才会出队列。队列头元素是最块要过期的元素。
· SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列,每个插入操作,必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态
· 几种典型的线程池
· SingleThreadExecutor
· public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
· 创建单个线程。它适用于需要保证顺序地执行各个任务;并且在任意时间点,不会有多个线程是活动的应用场景。
· SingleThreadExecutor的corePoolSize和maximumPoolSize被设置为1,使用无界队列LinkedBlockingQueue作为线程池的工作队列。
·
· 当线程池中没有线程时,会创建一个新线程来执行任务。
· 当前线程池中有一个线程后,将新任务加入LinkedBlockingQueue
· 线程执行完第一个任务后,会在一个无限循环中反复从LinkedBlockingQueue 获取任务来执行。
· 使用场景:适用于串行执行任务场景
· FixedThreadPool
· public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
· corePoolSize等于maximumPoolSize,所以线程池中只有核心线程,使用无界阻塞队列LinkedBlockingQueue作为工作队列。
· FixedThreadPool是一种线程数量固定的线程池,当线程处于空闲状态时,他们并不会被回收,除非线程池被关闭。当所有的线程都处于活动状态时,新的任务都会处于等待状态,直到有线程空闲出来。
· 如果当前运行的线程数少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务。
· 在线程数目达到corePoolSize后,将新任务放到LinkedBlockingQueue阻塞队列中。
· 线程执行完(1)中任务后,会在循环中反复从LinkedBlockingQueue获取任务来执行。
· 使用场景:适用于处理CPU密集型的任务,确保CPU在长期被工作线程使用的情况下,尽可能的少的分配线程,即适用执行长期的任务。
· CachedThreadPool
· public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
· 核心线程数为0,总线程数量阈值为Integer.MAX_VALUE,即可以创建无限的非核心线程。最新 Java 面试题出炉!看看吧。
· 执行流程
· 先执行SynchronousQueue的offer方法提交任务,并查询线程池中是否有空闲线程来执行SynchronousQueue的poll方法来移除任务。如果有,则配对成功,将任务交给这个空闲线程
· 当线程池中的线程空闲时,会执行SynchronousQueue的poll方法等待执行SynchronousQueue中新提交的任务。若等待超过60s,空闲线程就会终止
· 流程形象图
·
· 结构形象图
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· 使用场景:执行大量短生命周期任务。因为maximumPoolSize是无界的,所以提交任务的速度 > 线程池中线程处理任务的速度就要不断创建新线程;每次提交任务,都会立即有线程去处理,因此CachedThreadPool适用于处理大量、耗时少的任务。
· ScheduledThreadPool
· public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
· 线程总数阈值为Integer.MAX_VALUE,工作队列使用DelayedWorkQueue,非核心线程存活时间为0,所以线程池仅仅包含固定数目的核心线程。
· 两种方式提交任务:
· scheduleAtFixedRate: 按照固定速率周期执行
· scheduleWithFixedDelay:上个任务延迟固定时间后执行
· 使用场景:周期性执行任务,并且需要限制线程数量的场景
· 面试题:使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗?
· 答案 :会的,newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列LinkedBlockingQueue,如果线程获取一个任务后,任务的执行时间比较长,会导致队列的任务越积越多,导致机器内存使用不停飙升, 最终导致OOM。