【进阶之路】线程池配置与调优的一些高级选项（一）

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这一篇的内容主要来自于《java并发编程实战》，有一说一，看这种写的很专业的书不是很轻松，也没办法直接提高多少开发的能力，但是却能更加夯实基础，就像玩war3，熟练的基本功并不能让你快速地与对方拉开差距，但是却能再每一次团战中积累优势。

一、线程池的基础

1、线程池的相关属性：

corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
workQueue任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
- ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
- LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出）排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列
- 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，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程做些更有意义的事情，比如设置daemon和优先级等等
RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
- 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。

也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。

keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。

2、线程池的执行流程

1 如果运行的线程少于corePoolSize，则会添加新的线程，而不进行排队。
2 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
3 如果无法将请求加入队列（队列已满），则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，如果超过，在这种情况下，新的任务将被拒绝。

3、线程池排队有三种通用策略

同步移交。队列的默认选项是同步移交，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。同步移交通常要求无界的maximumPoolSizes以避免拒绝新提交的任务。

但是，同步移交不适合管理资源的分配，除非特殊情况不推荐使用

无界队列。使用的是LinkedBlockingQueue类实现，不需要事先制定大小，也是按照“先进先出”算法处理任务。无界队列很好理解，就是和有界队列相反，使用无界队列的线程池，当有新任务提交时，如果线程池里有空闲线程，就分配线程立刻执行任务，否则就把任务放到无界任务队列中等待，如果线程池中一直没有空闲线程，但是新的任务又一直不停的提交上来，那么这些任务全部会被挂到等待队列中，一直到内存全部消耗完。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低CPU使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。

我们最后可以这样理解：


使用无界队列可能会耗尽系统资源。
使用有界队列可能不能很好的满足性能，需要调节线程数和队列大小。
线程数也有开销，所以需要根据不同应用进行调节。

二、设置线程池的大小

线程池的大小一直是大家很关心的问题，理想的大小取决于被提交任务的类型以及所部署的系统，代码中通常不会固定线程池的大小，而通过某种配置，或者Runtime.getRuntime().availableProcessors() 来动态计算。

Runtime.getRuntime().availableProcessors()这个代码大家可能不算太熟悉，这个方法可以获取CPU的数目。

如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N 1(或者是N)，线程的应用场景：主要是复杂算法
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N 1(或者是2N)，线程的应用场景：主要是：数据库数据的交互，文件上传下载，网络数据传输等等。

综合起来最佳线程数目 = （（线程等待时间线程CPU时间）/线程CPU时间 1）* CPU数目。至于 1的原因，则是当线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费（剩余价值压榨的满满的）。当然，CPU并不是唯一影响线程池大小的资源，还应该考虑内存、文件句柄、套接字句柄、数据库连接等原因。

举个例子，比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为12，那么根据上面这个公式估算得到： ((0.5 1.5)/0.5 1)12=60

除了线程池大小上的显示设置以外，还可能由于其他资源上的约束而存在一些隐式限制，如应用程序使用一个包含10个连接的JDBC连接池，并且每个任务需要一个数据库连接，那么线程池就最好只有10个连接，因为当超过10个任务时，新的任务就需要其他任务释放连接。

三、避免线程池的饥饿死锁

1、线程的饥饿死锁

线程池中，如果任务依赖于其他任务，那么就有可能产生死锁。在单线程的Executor中，如果一个任务将另一个任务提交到同一个Executor，并且等待这个被提交的任务的结果，那么就通常会产生死锁，这种情况被称为线程的饥饿死锁。

对于线程池来说，只要池任务开始了无限期阻塞，例如某个任务的目的是等待一些资源或条件，但是只有另一个池任务的执行才能使那些条件成立。除非能保证线程池足够大，否则会发生线程饥饿死锁。

下文清晰地展示了线程饥饿死锁的示例，队列为阻塞队列，因为线程池为是单线程的，当队列为空时，getHeader 将会一直阻塞等待 putHeader 执行。这就是任务之间相互依赖的饥饿死锁。

代码语言：javascript复制

public class ThreadDeadlock {
    //创建一个队列、假设是存放头文件的地方
    private static BlockingQueue root = new ArrayBlockingQueue(10);
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个固定线程的线程池
        ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();
        service.submit(new getHeader());
        service.submit(new putHeader(1));
        service.shutdown();
    }
    static class putHeader implements Callable {
        private int val;
        public putHeader(int value) {
            val = value;
        }
        @Override
        public Object call() throws Exception {
            System.out.println("放置头文件");
            //往阻塞队列增加元素
            root.put(1);
            return "头文件";
        }
    }
    static class getHeader implements Callable {
        @Override
        public Object call() throws Exception {
            System.out.println("获取头文件");
            //取出阻塞队列的值，如果没有则会阻塞
            int value = (int) root.take();
            return "头文件";
        }
    }
}

2、运行时间较长的任务

如果任务阻塞的时间过长，那么即使不出现死锁，线程池的响应性也会变得更糟。执行时间较长的任务不会造成线程池的堵塞，甚至还会增加执行时间较短任务的服务时间。如果线程池中的线程数量远小于在稳定状态下执行的任务的数量，那么到最后可能所有的线程都会运行这些执行时间较长的任务，从而影响整体的响应性。

可以通过限定任务等待资源的时间，不要去无限制地等待。在平台类库的大多数可阻塞方法中，都同时定义了限时版本和无限时版本，列如Thread.join、BlockingQueue.out、CountDownLatch.await以及Selector.select等。如果等待超时，那么可以把任务标识为失败，然后中止任务或者将任务重新放回队列。这样，无论任务的最终结果是否是成功，这种办法都能保证任务可以顺利执行而不会被阻塞住，并将线程释放出来执行一些能更快完成的任务。

当然了，如果线程池中总是充满了被阻塞的任务，也说明线程池设计的规模小了。

我是南橘，一名学习时长两年的程序员，希望这篇文章能帮助到大家。下面是我的微信二维码，有兴趣的朋友可以一起交流学习。

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