ThreadPoolExecutor参数的用法及说明

2023-03-14 17:03:02 threadpoolexecutor 参数 用法

ThreadPoolExecutor参数说明

一、ThreadPoolExecutor核心参数说明

1、corePoolSize：核心线程数

* 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行

* 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理

* 设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭

2、queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）

* 当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行

3、maxPoolSize：最大线程数

* 当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务

* 当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常

4、 keepAliveTime：线程空闲时间

* 当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize

* 如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0

5、allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时

6、rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器

* 两种情况会拒绝处理任务：

  • - 当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
  • - 当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务

* 线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常

* ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：

  • - AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
  • - CallerRunsPolicy 执行任务
  • - DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
  • - DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务

* 实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器

二、ThreadPoolExecutor执行顺序

线程池按以下行为执行任务

1. 当线程数小于核心线程数时，创建线程。

2. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。

3. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满

  • -1 若线程数小于最大线程数，创建线程
  • -2 若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务

三、ThreadPoolExecutor如何设置参数

1、默认值

* corePoolSize=1 * queueCapacity=Integer.MAX_VALUE * maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE * keepAliveTime=60s * allowCoreThreadTimeout=false * rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()

2、如何来设置

* 需要根据几个值来决定

  • - tasks ：每秒的任务数，假设为1000
  • - taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
  • - responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s

* 做几个计算

- corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？

* 一颗CPU核心同一时刻只能执行一个线程，然后操作系统切换上下文，核心开始执行另一个线程的代码，以此类推，超过cpu核心数，就会放入队列，如果队列也满了，就另起一个新的线程执行，所有推荐：corePoolSize = ((cpu核心数 * 2) + 有效磁盘数)，java可以使用Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取cpu核心数

- queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime

* 计算可得 queueCapacity = corePoolSize/0.1*1。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行

* 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。

- maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)

* 计算可得 maxPoolSize = (1000-corePoolSize)/10，即(每秒并发数-corePoolSize大小) / 10

* （最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数

  • - rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
  • - keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足

ThreadPoolExecutor参数allowCoreThreadTimeOut

ThreadPoolExecutor的执行流程有一点可能被吐槽过，就是只有缓存队列已经满了的时候才会使用到maxPoolSize创建新的线程.也就是说如果corePoolSize设为0的时候，要等到队列满了，才会创建线程去执行任务

之前有被问到，希望没有任务的时候线程池里的线程可以停掉。可能对性能和资源有过考虑的人都会想到这个问题吧

今天看jdk源码的时候发现了ThreadPoolExecutor在1.6的时候已经支持了

allowCoreThreadTimeOut参数就是为此设计的

    
    public void allowCoreThreadTimeOut(boolean value) {
        if (value && keepAliveTime <= 0)
            throw new IllegalArgumentException("Core threads must have nonzero keep alive times");
        if (value != allowCoreThreadTimeOut) {
            allowCoreThreadTimeOut = value;
            if (value)
                interruptIdleWorkers();
        }
    }

在ThreadPoolExecutor构造函数的注释上也有明确说明：corePoolSize 的数量会一直保持，即使这些线程是空闲的，除非设置了allowCoreThreadTimeOut


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

当然，在Executors的静态工厂里面的newCachedThreadPool提供了另外一种思路

coreSize为0
SynchronousQueue最多只能有一个任务在队列里面

也就是说这个线程池的任务会被立即分配一个线程去处理，如果没有空闲的线程会立即创建线程。

在空闲的时候，线程数量会减少直至为0，这一点倒是满足了要求。可是队列中最多只会缓存一个任务，当任务的处理速度慢于任务进入线程池的速度时，线程数量就会不断膨胀。如果maxPoolSize设置成一个比较小的数字时，可能就会有大量任务被拒绝策略处理。

所以正如注释中所说，newCachedThreadPool只适合于任务处理速度很快的场景下。比如做一些计算，不需要依赖其它服务


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

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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