Java ExecutorService四种线程池及ThreadPoolExecutor机制

一、为什么使用线程池

使用new Thread执行多个线程有如下一些问题：

每次new Thread新建对象性能差。

线程缺乏统一管理，可能无限制新建线程，相互之间竞争，及可能占用过多系统资源导致死机或oom。

缺乏更多功能，如定时执行、定期执行、线程中断。

相比new Thread，Java提供的四种线程池的好处在于：

重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。

可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。

提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。

二、怎么使用线程池

java中提供的四种线程池都是Executors提供的，共计四种。

1, newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：

ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

final int index = i;

try {

Thread.sleep(index * 1000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

cachedThreadPool.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

System.out.println(index);

}

});

}

线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。

2, newFixedThreadPool

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);

for (int i = 0; i < 10; i++) {

final int index = i;

fixedThreadPool.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

System.out.println(index);

Thread.sleep(2000);

} catch (InterruptedException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

});

}

因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。 定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()。可参考PreloadDataCache。

3, newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：

ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {

@Override

public void run() {

System.out.println("delay 3 seconds");

}

}, 3, TimeUnit.SECONDS);

表示延迟3秒执行。

定期执行示例代码如下：

scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {

@Override

public void run() {

System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");

}

}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);

表示延迟1秒后每3秒执行一次。

4, newSingleThreadExecutor

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：

ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

final int index = i;

singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

System.out.println(index);

Thread.sleep(2000);

} catch (InterruptedException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

});

}

结果依次输出，相当于顺序执行各个任务。 现行大多数GUI程序都是单线程的。Android中单线程可用于数据库操作，文件操作，应用批量安装，应用批量删除等不适合并发但可能IO阻塞性及影响UI线程响应的操作。

三、分析四种线程池

先看下四种线程池的构建代码：

1, newCachedThreadPool

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

2, newFixedThreadPool

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

3, newScheduledThreadPool

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
    }

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue());
    }

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }

4, newSingleThreadExecutor

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

从上面可以看出这四种构造方法最终都是返回了ThreadPoolExecutor对象，下面重点分析下它，看下它的构造方法：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程池大小

int maximumPoolSize,//最大线程池大小

long keepAliveTime,//线程池中超过corePoolSize数目的空闲线程最大存活时间；可以allowCoreThreadTimeOut(true)成为核心线程的有效时间

TimeUnit unit,//keepAliveTime的时间单位

BlockingQueue<Runnable> workQueue,//阻塞任务队列

ThreadFactory threadFactory,//线程工厂

RejectedExecutionHandler handler) {//当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时，任务会交给RejectedExecutionHandler来处理

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;

}

重点讲解：

其中比较容易让人误解的是：corePoolSize，maximumPoolSize，workQueue之间关系。

当线程池小于corePoolSize时，新提交任务将创建一个新线程执行任务，即使此时线程池中存在空闲线程。

当线程池达到corePoolSize时，新提交任务将被放入workQueue中，等待线程池中任务调度执行。

当workQueue已满，且maximumPoolSize>corePoolSize时，新提交任务会创建新线程执行任务。

当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理。

当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时，关闭空闲线程。

当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，线程池中corePoolSize线程空闲时间达到keepAliveTime也将关闭。

那么学会使用ThreadPoolExecutor的参数后，我们就可以不用局限于最上面那四种线程池，可以按照需要来构建自己的线程池。

另外，通过ThreadFactory可以实现对线程的命名，具体代码如下：

executor = Executors.newCachedThreadPool(new ThreadFactory() {

final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);

public Thread newThread(Runnable runnable) {

// Use our own naming scheme for the threads.

Thread thread = new Thread(Thread.currentThread().getThreadGroup(), runnable,

"pool-spark" + threadNumber.getAndIncrement(), 0); //这里实现命名

// Make workers daemon threads.

thread.setDaemon(true);

if (thread.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) {

thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);

}

return thread;

}

});