我们先看 Java 开发手册上说的:
我们可以看一下源码:
这里的 ThreadPoolExecutor 的构造函数如下:
/** * Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial * parameters and default thread factory and rejected execution handler. * It may be more convenient to use one of the {@link Executors} factory * methods instead of this general purpose constructor. * * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even * if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set * @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the * pool * @param keepAliveTime when the number of threads is greater than * the core, this is the maximum time that excess idle threads * will wait for new tasks before terminating. * @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument * @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are * executed. This queue will hold only the {@code Runnable} * tasks submitted by the {@code execute} method. * @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br> * {@code corePoolSize < 0}<br> * {@code keepAliveTime < 0}<br> * {@code maximumPoolSize <= 0}<br> * {@code maximumPoolSize < corePoolSize} * @throws NullPointerException if {@code workQueue} is null */ public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); }
其中,RejectedExecutionHandler(拒绝策略)指的是当阻塞队列满了之后,线程数量也达到最大值,无法再接受新任务的时候,可以根据饱和策略对新任务作出相应的处理。原生JDK线程池提供了4种饱和策略:
AbortPolicy:直接抛出异常。
CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。
DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。
DiscardPolicy:不处理,丢弃掉
除此之外,我们还可以自定义饱和策略满足业务场景的需求,比如:
public class LogPolicy implements RejectedExecutionHandler { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { if (!executor.isShutdown()) { // 持久化不能处理的任务 insertToDB(r); } } }
以上是ThreadPoolExecutor构造函数的参数详细解析和作用。
Executors的创建线程池的方法,创建出来的线程池都实现了ExecutorService接口。常用方法有以下几个:
newFiexedThreadPool(int Threads):创建固定数目线程的线程池。
newCachedThreadPool():创建一个可缓存的线程池,调用execute 将重用以前构造的线程(如果线程可用)。如果没有可用的线程,则创建一个新线程并添加到池中。终止并从缓存中移除那些已有 60 秒钟未被使用的线程。
newSingleThreadExecutor()创建一个单线程化的Executor。
newScheduledThreadPool(int corePoolSize) 创建一个支持定时及周期性的任务执行的线程池,多数情况下可用来替代Timer类。
类看起来功能还是比较强大的,又用到了工厂模式、又有比较强的扩展性,重要的是用起来还比较方便,如:
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(nThreads) ;
即可创建一个固定大小的线程池。
线程池执行器将会根据corePoolSize和maximumPoolSize自动地调整线程池大小。
当在execute(Runnable)方法中提交新任务并且少于corePoolSize线程正在运行时,即使其他工作线程处于空闲状态,也会创建一个新线程来处理该请求。如果有多于corePoolSize但小于maximumPoolSize线程正在运行,则仅当队列已满时才会创建新线程。通过设置corePoolSize和maximumPoolSize相同,您可以创建一个固定大小的线程池。通过将maximumPoolSize设置为基本上无界的值,例如Integer.MAX_VALUE,您可以允许池容纳任意数量的并发任务。通常,核心和最大池大小仅在构建时设置,但也可以使用setCorePoolSize和setMaximumPoolSize进行动态更改。
这段话详细了描述了线程池对任务的处理流程,这里用个图总结一下
newCachedThreadPool是Executors工厂类的一个静态函数,用来创建一个可以无限扩大的线程池。
而Executors工厂类一共可以创建四种类型的线程池,通过Executors.newXXX即可创建。下面就分别都介绍一下。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads){ return new ThreadPoolExecutor(nThreads,nThreads,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
它是一种固定大小的线程池;
corePoolSize和maximunPoolSize都为用户设定的线程数量nThreads;
keepAliveTime为0,意味着一旦有多余的空闲线程,就会被立即停止掉;但这里keepAliveTime无效;
阻塞队列采用了LinkedBlockingQueue,它是一个无界队列;
由于阻塞队列是一个无界队列,因此永远不可能拒绝任务;
由于采用了无界队列,实际线程数量将永远维持在nThreads,因此maximumPoolSize和keepAliveTime将无效。
public static ExecutorService newCachedThreadPool(){ return new ThreadPoolExecutor(0,Integer.MAX_VALUE,60L,TimeUnit.MILLISECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>()); }
它是一个可以无限扩大的线程池;
它比较适合处理执行时间比较小的任务;
corePoolSize为0,maximumPoolSize为无限大,意味着线程数量可以无限大;
keepAliveTime为60S,意味着线程空闲时间超过60S就会被杀死;
采用SynchronousQueue装等待的任务,这个阻塞队列没有存储空间,这意味着只要有请求到来,就必须要找到一条工作线程处理他,如果当前没有空闲的线程,那么就会再创建一条新的线程。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(){ return new ThreadPoolExecutor(1,1,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
它只会创建一条工作线程处理任务;
采用的阻塞队列为LinkedBlockingQueue;
它用来处理延时任务或定时任务。
它接收SchduledFutureTask类型的任务,有两种提交任务的方式:
scheduledAtFixedRate
scheduledWithFixedDelay
SchduledFutureTask接收的参数:
time:任务开始的时间
sequenceNumber:任务的序号
period:任务执行的时间间隔
它采用DelayQueue存储等待的任务
DelayQueue内部封装了一个PriorityQueue,它会根据time的先后时间排序,若time相同则根据sequenceNumber排序;
DelayQueue也是一个无界队列;
工作线程的执行过程:
工作线程会从DelayQueue取已经到期的任务去执行;
执行结束后重新设置任务的到期时间,再次放回DelayQueue
在阿里巴巴Java开发手册中提到,使用Executors创建线程池可能会导致OOM(OutOfMemory ,内存溢出),但是并没有说明为什么,那么接下来我们就来看一下到底为什么不允许使用Executors?
我们先来一个简单的例子,模拟一下使用Executors导致OOM的情况。
/** * @author Hollis */ public class ExecutorsDemo { private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(15); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { executor.execute(new SubThread()); } } } class SubThread implements Runnable { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { //do nothing } } }
通过指定JVM参数:-Xmx8m -Xms8m 运行以上代码,会抛出OOM:
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371) at com.hollis.ExecutorsDemo.main(ExecutorsDemo.java:16) 以上代码指出,ExecutorsDemo.java的第16行,就是代码中的executor.execute(new SubThread());。
通过上面的例子,我们知道了Executors创建的线程池存在OOM的风险,那么到底是什么原因导致的呢?我们需要深入Executors的源码来分析一下。
其实,在上面的报错信息中,我们是可以看出蛛丝马迹的,在以上的代码中其实已经说了,真正的导致OOM的其实是LinkedBlockingQueue.offer方法。
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371) at com.hollis.ExecutorsDemo.main(ExecutorsDemo.java:16)
如果读者翻看代码的话,也可以发现,其实底层确实是通过LinkedBlockingQueue实现的:
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
如果读者对Java中的阻塞队列有所了解的话,看到这里或许就能够明白原因了。
Java中的BlockingQueue主要有两种实现,分别是ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue。
ArrayBlockingQueue是一个用数组实现的有界阻塞队列,必须设置容量。
LinkedBlockingQueue是一个用链表实现的有界阻塞队列,容量可以选择进行设置,不设置的话,将是一个无边界的阻塞队列,最大长度为Integer.MAX_VALUE。
这里的问题就出在:不设置的话,将是一个无边界的阻塞队列,最大长度为Integer.MAX_VALUE。也就是说,如果我们不设置LinkedBlockingQueue的容量的话,其默认容量将会是Integer.MAX_VALUE。
而newFixedThreadPool中创建LinkedBlockingQueue时,并未指定容量。此时,LinkedBlockingQueue就是一个无边界队列,对于一个无边界队列来说,是可以不断的向队列中加入任务的,这种情况下就有可能因为任务过多而导致内存溢出问题。
上面提到的问题主要体现在newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor两个工厂方法上,并不是说newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool这两个方法就安全了,这两种方式创建的最大线程数可能是Integer.MAX_VALUE,而创建这么多线程,必然就有可能导致OOM。
避免使用Executors创建线程池,主要是避免使用其中的默认实现,那么我们可以自己直接调用ThreadPoolExecutor的构造函数来自己创建线程池。在创建的同时,给BlockQueue指定容量就可以了。
private static ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(10));
这种情况下,一旦提交的线程数超过当前可用线程数时,就会抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException,这是因为当前线程池使用的队列是有边界队列,队列已经满了便无法继续处理新的请求。但是异常(Exception)总比发生错误(Error)要好。
除了自己定义ThreadPoolExecutor外。还有其他方法。这个时候第一时间就应该想到开源类库,如apache和guava等。
作者推荐使用guava提供的ThreadFactoryBuilder来创建线程池。
public class ExecutorsDemo { private static ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder() .setNameFormat("demo-pool-%d").build(); private static ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 200, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { pool.execute(new SubThread()); } } }
通过上述方式创建线程时,不仅可以避免OOM的问题,还可以自定义线程名称,更加方便的出错的时候溯源。
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消息队列MQ:Kafka、MetaQ,RocketMQ
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