JUC系列(六) 线程池

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：

降低资源的消耗
提高响应的速度
方面管理

线程的复用可以控制最大并发数量，管理线程

三大方法

下图来自阿里巴巴开发规约手册

代码实例

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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

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

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

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

七大参数

七大参数

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public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //核心线程池大小
                          int maximumPoolSize,// 最大核心线程数大小
                          long keepAliveTime,// 超时了没有人调用就会释放
                          TimeUnit unit,// 超时单位
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,// 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

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

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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

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

new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() 队列满了就抛出全部任务，执行结果

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

代码实例

代码语言：javascript复制

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 {
            //最大承载如何计算 ： 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();
        }
    }
}

最大负载

CPU密集型有几个核心就定义几个，可以保证效率最高

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    Runtime.getRuntime().availableProcessors() //获取cpu 核心数

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、

io threadpoolexecutor 阿里巴巴线程池

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