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news 2025/7/21 23:31:04
男女做 自拍视频网站,火狐搜索引擎,wordpress 小工具开发,草包做视频网站day32 线程池 引入 一个线程完成一项任务所需时间为： 创建线程时间 - Time1线程中执行任务的时间 - Time2销毁线程时间 - Time3 注意：优化在Time1，Time3(创建销毁线程费时间) 为什么需要线程池 线程池技术正是关注如何缩短或调整Time1和Tim…

day32

线程池

引入

一个线程完成一项任务所需时间为：

  1. 创建线程时间 - Time1
  2. 线程中执行任务的时间 - Time2
  3. 销毁线程时间 - Time3

注意：优化在Time1，Time3(创建销毁线程费时间)

为什么需要线程池

  1. 线程池技术正是关注如何缩短或调整Time1和Time3的时间，从而提高程序的性能。项目中可以把Time1，T3分别安排在项目的启动和结束的时间段或者一些空闲的时间段
  2. 线程池不仅调整Time1，Time3产生的时间段，而且它还显著减少了创建线程的数目，提高线程的复用率
  3. 系统启动一个新线程的成本是比较高的，因为涉及与操作系统的交互，在这种情形下，使用线程池可以很好地提高性能，尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时，优先考虑使用线程池

为什么使用线程池？

1.优化并调成创建线程和销毁线程的事件

2.提高线程的复用率

3.有效控制项目中的线程目数

Java提供的线程池

ExecutorService：线程池的接口

Executors：创建各种线程池的工具类

理解：实现了ExcutorService接口；底层：死循环,监视有没有提交任务，所以pool.shutdown关闭

分类

1.单个线程的线程池

2.指定线程的线程池

3.可缓存线程的线程池

理解：先没有线程，等有任务就添加一定数量的线程，去分批次执行，等有线程空闲了就干掉

缺点：线程目数不可控

4.延迟任务的线程池

多少时间运行一次(TimeUnit提供了很多时间单位)

public class Test {public static void main(String[] args) {//创建单个线程的线程池//ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();//创建指定线程的线程池//ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);//创建可缓存线程的线程池，自动回收60s闲置线程ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();//循环创建任务对象，并提交给线程池for (int i = 1; i <= 100; i++) {pool.execute(new Task(i));//提交任务，i为任务编号（方便理解）}pool.shutdown();//关闭线程池}
}
class Task implements Runnable{private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-->" + i);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

public class Test01 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//获取延迟任务的线程池ScheduledExecutorService pool = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();//设置延迟时间（时间，时间单位）pool.awaitTermination(6, TimeUnit.SECONDS);//循环创建任务对象，并提交给线程池for (int i = 1; i <= 100; i++) {//创建任务对象Task task = new Task(i);//提交任务pool.execute(task);}//关闭线程池pool.shutdown();	}
}
public class Task implements Runnable{private int num;public Task(int num) {this.num = num;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理了第" + num + "个任务");}}

深入源码

ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);

ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();

三种线程池底层都是ThreadPoolExecutor类的对象

-- 分析ThreadPoolExecutor类的构造方法源码--------------------------------
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,		------------- 核心线程数量 int maximumPoolSize,	------------- 最大线程数量 long keepAliveTime,		------------- 闲置时间，作用于核心线程数与最大线程数之间的线程TimeUnit unit,			------------- keepAliveTime的时间单位(可以是毫秒、秒....)BlockingQueue<Runnable> workQueue, -- 任务队列ThreadFactory threadFactory, -------- 线程工厂RejectedExecutionHandler handler ---- 达到了线程界限和队列容量时的处理方案(拒绝策略)
) {}
执行步骤:1.创建线程池后2.任务提交后，查看是否有核心线程：3.1 没有 -> 就创建核心线程 -> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池中3.2 有 -> 查看是否有闲置核心线程：4.1 有 -> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池4.2 没有 -> 查看当前核心线程数是否核心线程数量：5.1 否 -> 就创建核心线程 -> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池中5.2 是 -> 查看任务列表是否装载满：6.1 没有 -> 就放入列表中，等待出现闲置线程6.2 装满 -> 查看是否有普通线程(核心线程数到最大线程数量之间的线程)7.1 没有 -> 就创建普通线程 -> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池中7.2 有 -> 查看是否有闲置普通线程7.1.1 有 -> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池中7.1.2 没有 -> 查看现在所有线程数量是否为最大线程数：8.1 是 -> 执行处理方案（默认处理抛出异常）8.2 否 ->就创建普通线程-> 执行任务 -> 执行完毕后又回到线程池中     			
注：1.为了更好的理解，在这里区分核心线程和普通线程，实际上区分的这么清楚，都是线程2.默认的处理方案就是抛出RejectedExecutionException
总结：核心线程满载 -> 任务队列 -> 普通线程 -> 拒绝策略-- 分析单个线程的线程池的源码 --------------------------------
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
new ThreadPoolExecutor(1, -- 核心线程数量 1, -- 最大线程数量 0L, -- 闲置时间TimeUnit.MILLISECONDS, -- 时间单位(毫秒)new LinkedBlockingQueue<Runnable>() -- 无界任务队列，可以无限添加任务
)  
-- 分析指定线程的线程池的源码 --------------------------------
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);
new ThreadPoolExecutor(nThreads, -- 核心线程数量 nThreads, -- 最大线程数量 0L, -- 闲置时间TimeUnit.MILLISECONDS, -- 时间单位(毫秒)new LinkedBlockingQueue<Runnable>()-- 无界任务队列，可以无限添加任务
)
-- 创建可缓存线程的线程池 -----------------------------------
new ThreadPoolExecutor(0, -- 核心线程数量 Integer.MAX_VALUE,-- 最大线程数量 60L, -- 闲置时间TimeUnit.SECONDS, -- 时间单位(秒)new SynchronousQueue<Runnable>() -- 直接提交队列(同步队列)：没有容量队列

任务队列详解

队列名称详解
LinkedBlockingQueue无界任务队列使用无界任务队列，线程池的任务队列可以无限制的添加新的任务，而线程池创建的最大线程数量就是你corePoolSize设置的数量，也就是说在这种情况下maximumPoolSize这个参数是无效的，哪怕你的任务队列中缓存了很多未执行的任务，当线程池的线程数达到corePoolSize后，就不会再增加了；若后续有新的任务加入，则直接进入队列等待，当使用这种任务队列模式时，一定要注意你任务提交与处理之间的协调与控制，不然会出现队列中的任务由于无法及时处理导致一直增长，直到最后资源耗尽的问题
SynchronousQueue 同步任务队列 直接提交任务队列使用直接提交任务队列，队列没有容量，每执行一个插入操作就会阻塞，需要再执行一个删除操作才会被唤醒，反之每一个删除操作也都要等待对应的插入操作。 任务队列为SynchronousQueue，创建的线程数大于maximumPoolSize时，直接执行了拒绝策略抛出异常。 使用SynchronousQueue队列，提交的任务不会被保存，总是会马上提交执行。如果用于执行任务的线程数量小于maximumPoolSize，则尝试创建新的线程，如果达到maximumPoolSize设置的最大值，则根据你设置的handler执行拒绝策略。因此这种方式你提交的任务不会被缓存起来，而是会被马上执行，在这种情况下，你需要对你程序的并发量有个准确的评估，才能设置合适的maximumPoolSize数量，否则很容易就会执行拒绝策略；
ArrayBlockingQueue有界任务队列使用有界任务队列，若有新的任务需要执行时，线程池会创建新的线程，直到创建的线程数量达到corePoolSize时，则会将新的任务加入到等待队列中。若等待队列已满，即超过ArrayBlockingQueue初始化的容量，则继续创建线程，直到线程数量达到maximumPoolSize设置的最大线程数量，若大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。在这种情况下，线程数量的上限与有界任务队列的状态有直接关系，如果有界队列初始容量较大或者没有达到超负荷的状态，线程数将一直维持在corePoolSize以下，反之当任务队列已满时，则会以maximumPoolSize为最大线程数上限。
PriorityBlockingQueue优先任务队列使用优先任务队列，它其实是一个特殊的无界队列，它其中无论添加了多少个任务，线程池创建的线程数也不会超过corePoolSize的数量，只不过其他队列一般是按照先进先出的规则处理任务，而PriorityBlockingQueue队列可以自定义规则根据任务的优先级顺序先后执行。

对优先队列的使用说明：

public class Test {public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new PriorityBlockingQueue<>(), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());for (int i = 1; i <= 10; i++) {pool.execute(new Task(i));}pool.shutdown();}
}
class Task implements Runnable,Comparable<Task>{private int priority;public Task(int priority) {this.priority = priority;}@Overridepublic void run() {try {Thread.sleep(1000);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " priority：" + this.priority);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}//当前对象和其他对象做比较，当前优先级大就返回-1，优先级小就返回1,值越小优先级越高@Overridepublic int compareTo(Task o) {return (this.priority>o.priority)?-1:1;}
}
总结：除了第一个任务直接创建线程执行外，其他的任务都被放入了优先任务队列，按优先级进行了重新排列执行，且线程池的线程数一直为corePoolSize，也就是只有一个。
代码实现
无界队列

理解：这个队列没有上限

继承关系：LinkedBlockingQueue -> AbstractQueue -> AbstractCollection

小结：

1.LinkedBlockingQueue是Collection集合家族的一员

2.Collection集合家族（List、Set、Queue）

3.LinkedBlockingQueue数据结构单向链表

缺点：LinkedBlockingQueue可能造成内存溢出

有界队列

继承关系：ArrayBlockingQueue -> AbstractQueue -> AbstractCollection

小结：

1.ArrayBlockingQueue是Collection集合家族的一员

2.Collection集合家族（List、Set、Queue）

3.ArrayBlockingQueue数据结构一维数组

public class Test01 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//创建无界队列LinkedBlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();//创建有界队列//ArrayBlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(6);//添加元素queue.put("aaa");queue.put("bbb");queue.put("ccc");queue.put("ddd");queue.put("eee");queue.put("fff");//删除元素queue.remove("ccc");//遍历队列Iterator<String> it = queue.iterator();while (it.hasNext()) {String string = it.next();System.out.println(string);}	}
}
优先队列

继承关系：ArrayBlockingQueue -> AbstractQueue -> AbstractCollection

小结：

1.ArrayBlockingQueue是Collection集合家族的一员

2.Collection集合家族（List、Set、Queue）

3.ArrayBlockingQueue数据结构一维数组

public class Test03 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//创建优先队列PriorityBlockingQueue<Task> queue = new PriorityBlockingQueue<>();//无参构造底层使用的是元素的内置比较器//添加元素queue.add(new Task(3));queue.add(new Task(1));queue.add(new Task(4));queue.add(new Task(2));//遍历取出队列while(!queue.isEmpty()){//删除第一元素Task poll = queue.poll();System.out.println(poll.getPriority());}}
}

Task类

public class Task implements Runnable,Comparable<Task>{private int priority;//优先级别public Task(int priority) {this.priority = priority;}@Overridepublic void run() {System.out.println("任务被处理了");}//当前对象和其他对象做比较，当前优先级大就返回-1，优先级小就返回1,值越小优先级越高@Overridepublic int compareTo(Task o) {return Integer.compare(this.priority, o.priority);}public int getPriority() {return priority;}
}

总结

1.Java自带的线程池
单个线程的线程池
指定线程个数的线程池
可缓存的线程池
延迟任务的线程池

2.线程池的7大参数
核心线程数
最大线程数
任务队列（有界、无界、同步、优先队列）
拒绝策略
闲置时间
时间单位
线程工厂

3.线程池的调用步骤（核心线程、任务队列、普通线程、拒绝策略）

4.任务队列及底层原理（有界、无界、同步、优先队列）

http://www.tj-hxxt.cn/news/18354.html

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