线程
线程的几种状态
public enum State {
//创建后尚未启动的线程处于这种状态。
NEW,
//Runable包括了操作系统现线程状态中的Runing和Ready,也就是处于次状态的线程有可能正在执行,也有可能正在等待着CPU为它分配执行时间。
RUNNABLE,
//线程被阻塞了,“阻塞状态”与“等待状态”的区别是:“阻塞状态”在等待的时候有一个排它锁,这个事件将在另外一个线程放弃这个锁的时候发生;“等待状态”则是等待一段世间,或者唤醒动作的发生。在程序等待进入同步区域的时候,线程进入这种状态。
BLOCKED,
//处于这种状态的线程不会被分配CPU执行时间,它们要等待被其他线程显式的唤醒。
WAITING,
//处于这种状态的县城也不会被分配CPU执行时间,不过无需等待被其它线程显式的唤醒,在一定时间之后它们会由系统自动唤醒,在一定时间之后它们会由系统自动唤醒。
TIMED_WAITING,
//已终止线程的线程状态,线程已经结束执行。
TERMINATED;
}
实现线程的几种方式(4种)
1)继承Thread类,实现run方法
public class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(i);
}
}
}
MyThread myThread = new MyThread();
myThread.start();
System.out.println("------------");
2)实现Runnable接口,实现run方法
public class MyRunable implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"----"+i);
}
}
}
Thread thread = new Thread(new MyRunable());
thread.start();
System.out.println("------------");
3)实现Callable接口,实现call方法
和上面的方式相比,这种有返回结果
public class MyCallable implements Callable<Integer> {
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sum += i;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "----" + i);
}
return sum;
}
}
MyCallable myCallable = new MyCallable();
FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask(myCallable);
Thread thread = new Thread(futureTask);
thread.start();
System.out.println("---------------");
Integer result = futureTask.get();//get方法是阻塞方法,只有当自定义的线程运行完才会得到结果
System.out.println("result: " + result);
4)线程池创建线程
//创建线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
//为线程池中的线程分配任务
MyCallable myCallable = new MyCallable();
Future<Integer> result = pool.submit(myCallable);
//关闭线程池
pool.shutdown();
System.out.println(result.get());
线程池
线程池工作原理
1 先向核心线程 提交任务
2 如果核心线程满了 把任务放在队列中
3 如果队列也满了 ,那就扩招 非核心线程执行提交的任务,此任务不进队列
4 最大线程 和 任务队列都满了,就执行拒绝策略
线程池的核心参数
以下面为例
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);//一个池子有5个线程
跟一下newFixedThreadPool方法
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
继续跟
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
继续跟
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
此时ThreadPoolExecuter的7个参数就出来了
1)int corePoolSize
线程池中常驻的核心线程数
2)int maximumPoolSize
线程池中允许同时容纳执行的最大线程数,此值必须大于等于1
3)long keepAliveTime
多余的空闲线程的存活时间,当前池中线程数量超过corePoolSize时,当空闲时间达到keepAliveTime时,多余线程会被销毁直到只剩下corePoolSize
4)TimeUnit unit
keepAliveTime的单位
5)BlockingQueue<Runnable> workQueue
任务队列,被提交但尚未被执行的任务
6)ThreadFactory threadFactory
表示生成线程池中工作线程的线程工程,用于创建线程,一般默认即可
7)RejectedExecutionHandler handler
拒绝策略,表示当队列满了,并且工作线程大于等于线程池的最大线程数(maximumPoolSize )时如何来拒绝请求执行的runable的策略
自定义线程池的原因
自定义线程池
代码
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3), Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
其中
corePoolSize=2
maximumPoolSize=5
keepAliveTime=2
TimeUnit=秒
workQueue=new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3) ,里面的构造方法传入3,否则默认为Integer.max(源码)
threadFactory=Executors.defaultThreadFactory() 一般就用Executors的默认的线程工厂
handler=new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() 这个是线程池默认的拒绝策略
为什么这么配?
corePoolSize=2 maximumPoolSize=5 这两个数怎来的?
如果是CPU密集型,maximumPoolSize=CPU核数+1
CPU核数怎么看:
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
如果是IO密集型,maximumPoolSize=2*CPU (这个不太准备,自行百度)
参考:
什么是CPU密集型、IO密集型?
什么是CPU密集型、IO密集型?_Java技术栈,分享最主流的Java技术-CSDN博客_io密集型和cpu密集型
拒绝策略
- 1) new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()(默认)
---->这种拒绝策略当达到maximumPoolSize+队列最大值后就会中断报异常
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3), Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
此定义的线程为最大线程数为5,阻塞队列为3,也就是最大运行同时提交8个线程,如果我同时提交8个线程,那没有问题,运行5个,3个在队列中,没有问题
如果我现在同时运行9个,那就会触发拒绝策略,测试代码如下
public class Start {
public static void main(String[] args) {
//自定义线程池,最大线程数为5,等待队列最大为3,最大运行同时提交最大线程数为5+3=8
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3), Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
try {
for (int i = 0; i < 9; i++) {
int finalI = i;
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);//睡3秒,才能达到并发目的
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + finalI);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
executorService.shutdown();
}
}
}
- 2)new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
----> 该策略既不会抛抛弃任务,也不会抛出异常,而是将某些任务退到调用者,从而降低新任务的流量。
例如下面的测试代码,线程池最大运行8个(5个运行,3个等待),第九个就回退给main方法区运行
public static void main(String[] args) {
//自定义线程池,最大线程数为5,等待队列最大为3,最大运行同时提交最大线程数为5+3=8
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3), Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
try {
for (int i = 0; i < 9; i++) {
int finalI = i;
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);//睡3秒,才能达到并发目的
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + finalI);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
executorService.shutdown();
}
}
}
- 3)new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
---->该策略默默的丢弃无法处理的任务,不予任何处理也不抛弃异常。如果运行任务丢失,这是最好的一种策略。
例如下面测试代码,丢弃了第9个任务
public class Start {
public static void main(String[] args) {
//自定义线程池,最大线程数为5,等待队列最大为3,最大运行同时提交最大线程数为5+3=8
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3), Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
try {
for (int i = 0; i < 9; i++) {
int finalI = i;
executorService.execute(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);//睡3秒,才能达到并发目的
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + finalI);
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
executorService.shutdown();
}
}
}
- 4)new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
---->抛弃队列中等待最久的任务,然后把当前任务加入到队列中尝试再次提交当前任务(换句话说:长江后浪推前浪,把前浪拍死在沙滩上)
类似上面new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()