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建站知识

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JUC系列(六)线程池-创新互联

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⏩当前专栏:JUC系列

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线程池

池化技术、

程序的运行 本质: 占用系统的资源 ! 优化资源的使用 =>池化技术

线程池,连接池,内存吃,对象池, 频繁的创建销毁 十分的浪费资源

线程池的好处:

  1. 降低资源的消耗
  2. 提高响应的速度
  3. 方面管理

线程的复用 可以控制大并发数量,管理线程

三大方法

下图来自 阿里巴巴开发规约手册

image-20220302213232478

代码实例

public class poolDemo {public static void main(String[] args) {//单个线程
        ExecutorService Threadpool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        // 创建一个固定的线程池大小
        //ExecutorService Threadpool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        //可以伸缩的 遇强则强
        // ExecutorService Threadpool = Executors.newCachedThreadPool();

        try {for (int i = 0; i< 10; i++) {Threadpool.execute(() ->{System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
        } finally {//线程池使用完毕 一定要关闭
            Threadpool.shutdown();
        }
    }
}

三大方法的创建代码

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

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

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue());
}
七大参数

七大参数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //核心线程池大小
                          int maximumPoolSize,// 大核心线程数大小
                          long keepAliveTime,// 超时了没有人调用就会释放
                          TimeUnit unit,// 超时单位
                          BlockingQueueworkQueue,// 阻塞队列
                          ThreadFactory threadFactory, // 线程工厂,创建线程的
                          RejectedExecutionHandler handler// 拒绝策略
                         ) 
  

这七个参数分别有什么作用呢,思路图

image-20220303182515651

手动创建线程池,不用封装好的方法,使用原生的线程池方法

ThreadPoolExecutor threadpool = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        5,
        3,
        TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingDeque<>(3),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        // 这个时候 举例子,银行的人满了 这种方式就是 不处理 抛出异常
        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);
线程池四种拒绝策略
  • new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() 银行的人满了 这种方式就是 不处理 抛出异常

    执行效果

    image-20220303183829048

  • new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() 银行人满了,哪里来的去哪里,回到调用线程输出,不会异常

    执行结果

    image-20220303183923829

  • new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() 队列满了 就抛出全部任务,

    执行结果

    image-20220303184035431

  • new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() 尝试和最早的线程竞争 查看是否有位置,没有就抛出任务

    执行结果

    image-20220303184127445

代码实例

public class poolDemo {public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor threadpool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
        );


        //单个线程
        //ExecutorService Threadpool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        // 创建一个固定的线程池大小
        //ExecutorService Threadpool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        //可以伸缩的 遇强则强
        // ExecutorService Threadpool = Executors.newCachedThreadPool();

        try {//大承载如何计算 : 阻塞队列+max数量
            //超过的话就会 爆出异常 :RejectedExecutionException
            for (int i = 1; i<= 15; i++) {threadpool.execute(() ->{System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "=>ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
        } finally {//线程池使用完毕 一定要关闭
            threadpool.shutdown();
        }
    }
}
大负载
  1. CPU密集型 有几个核心就定义几个,可以保证效率最高

    Runtime.getRuntime().availableProcessors() //获取cpu 核心数
  2. IO 密集型 判断程序中 十分消耗IO资源的线程,如: 程序 有 15个大型任务,io 十分占中资源,那么设定的比任务数量大 就可以保证一定性能、

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