【Java并发】聊聊创建线程池的几种方式以及实际生产如何应用

上一篇文章,主要讲述了如果通过线程池进行执行任务,以及相关的核心流程,线程执行框架本身提供了一系列的类,封装了线程创建、关闭、执行、管理等跟业务逻辑无关的代码逻辑,一方面将业务和非业务逻辑进行解耦合,另一方面也可以达到复用。

Executor、ExecutorService、Executors

Executor和 ExecutorService都是接口,前者定义了execute方法,后者添加了一些基础的线程关闭提交等方法。Executors是一个工具类。用来创建执行器。

public interface Executor {void execute(Runnable command);
}

在这里插入图片描述

newFixedThreadPool

newFixedThreadPool 是一个创建固定线程池的,核心线程和最大都是nThreads,可以看出都是核心线程池,所以线程都不会销毁。但是工作队列 LinkedBlockingQueue 却是一个无界队列,默认是 Integer.MAX_VALUE。所以如果是使用这种方式,虽然工作线程是固定的数量,但是任务队列是无界的,如果人多比较多,那么处理慢的话,队列可能快速挤压,撑爆内存OOM。永远不会执行拒绝策略。

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

newSingleThreadExecutor

创建一个单线程进行处理,核心线程就是1,最大线程数也是1。但是任务队列也是Integer的最大值。

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

newCachedThreadPool

核心线程是0,最大线程是Integer的最大值,超过60S就会销毁。但是任务队列是长度为0的阻塞队列,不存储任何的等待执行的任务,如果线程池有空闲线程,那么空闲线程进行处理,没有的话,就会创建新的线程进行处理。

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

newScheduledThreadPool

newScheduledThreadPool 定时或者周期性的执行任务,线程池的核心线程大小为corePoolSize ,最大线程池大小为 Integer.MAX_VALUE

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

在阿里的手册中,也标记的有 1.要使用线程池进行处理任务,2.不要使用Executors去创建任务。Fixed 和single的任务队列是Integer的最大值,有大量请求的时候可能OOM, cache的最大线程池是Integer.MaxValue值,会频繁创建线程。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
上述的方式其实就有问题,没有定义任务队列的大小,如果任务过多的时候,其实会撑爆内存,OOM。

OOM问题

执行之后,会循环1亿次,然后因为使用的是cached所以会不断的创建线程处理任务。最终

Exception in thread “pool-1-thread-63” java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

	private void oom1() throws InterruptedException {ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();for (int i = 0; i < 100000000; i++) {threadPool.execute(() -> {String payload = IntStream.rangeClosed(1, 1000000).mapToObj(__ -> "a").collect(Collectors.joining("")) + UUID.randomUUID().toString();try {TimeUnit.HOURS.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(payload);});}threadPool.shutdown();threadPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);}

实际应用

所以在实际的开发中,如果需要使用多线程进行处理任务,那么一定不要使用juc内置的方法,而要根据自己业务的QPS 衡量下 应该设置的核心、最大、回收策略、工作队列的类型等。一般都需要设置有届的工作队列和可控的线程数,
1.手动创建 2.定义自定义的线程名

    public static MdcThreadPoolExecutor newCustomThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, int capacity, String featureOfGroup) {return new MdcThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,0L, new LinkedBlockingQueue<>(capacity), featureOfGroup);}private MdcThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,long keepAliveTime, BlockingQueue<Runnable> workQueue, String featureOfGroup) {super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MILLISECONDS, workQueue,new NamedThreadFactory(featureOfGroup));this.featureOfGroup = featureOfGroup;}ExecutorService service = MdcThreadPoolExecutor.newCustomThreadPool(6, 6, 50, "xxxx");public class NamedThreadFactory implements ThreadFactory {private final String namePrefix;private final AtomicInteger nextId = new AtomicInteger(1);public NamedThreadFactory(String featureOfGroup) {namePrefix = "NamedThreadFactory's " + featureOfGroup + "-Worker-";}@Overridepublic Thread newThread(Runnable task) {String name = namePrefix + nextId.getAndDecrement();Thread thread = new Thread(null, task, name, 0);if (thread.isDaemon()) {thread.setDaemon(false);}if (thread.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) {thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);}return thread;}
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/217421.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

手摸手Element-ui组件化开发

前端环境准备 编码工具: VSCode 依赖管理:NPM 项目构建: Vuecli NPM的全称是Node Package Manager&#xff0c;是一个NodeJS包管理和分发工具&#xff0c;已经成为了非官方的发布Node模块&#xff08;包&#xff09;的标准。2020年3月17日&#xff0c;Github宣布收购npm&am…

【从浅识到熟知Linux】基本指令之基本权限

&#x1f388;归属专栏&#xff1a;从浅学到熟知Linux &#x1f697;个人主页&#xff1a;Jammingpro &#x1f41f;每日一句&#xff1a;用博客整理整理之前学过的知识&#xff0c;是个不错的选择。 文章前言&#xff1a;本文介绍Linux中的基本权限及相关指令用法并给出示例和…

30㎡新中式大横厅|方寸之间,诉说东方写意生活。福州中宅装饰,福州装修

今天要分享的是一个新中式风格的客厅装修&#xff0c;它的开间是4.5米&#xff0c;进深是6.5米。设计中有许多亮点&#xff0c;让我们一起来看看。 1️⃣ 首先&#xff0c;这个客厅采用了双眼皮无主灯吊顶的设计&#xff0c;让整个空间看起来更加高挑宽敞。吊顶的边缘线条简洁明…

【数据结构】堆(C语言)

今天我们来学习堆&#xff0c;它也是二叉树的一种&#xff08;我滴神树&#xff01;&#xff09; 目录 堆的介绍&#xff1a;堆的代码实现&#xff1a;堆的结构体创建&#xff1a;堆的初始化&#xff1a;堆的销毁&#xff1a;堆的push&#xff1a;堆的pop&#xff1a;判空 &am…

2022年MathorCup大数据竞赛B题北京移动用户体验影响因素研究求解全过程文档及程序

2022年MathorCup高校数学建模挑战赛—大数据竞赛 B题 北京移动用户体验影响因素研究 原题再现&#xff1a; 移动通信技术飞速发展&#xff0c;给人们带来了极大便利&#xff0c;人们也越来越离不开移动通信技术带来的各种便捷。随着网络不断的建设&#xff0c;网络覆盖越来越…

定制手机套餐---python序列

if __name__ __main__:print("定制手机套餐")print("")#定义电话时长&#xff1a;字典callTimeOptions{1:0分钟,2:50分钟,3:100分钟,4:300分钟,5:不限量}callTimeInputinput("请输入电话时长的选择编号&#xff1a;")callTimeResultcallTimeOpt…

【数据结构】用C语言实现顺序栈(附完整运行代码)

&#x1f984;个人主页:修修修也 &#x1f38f;所属专栏:数据结构 ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 一.了解项目功能 在本次项目中我们的目标是实现一个顺序栈: 该顺序栈使用动态内存分配空间,可以用来存储任意数量的同类型数据. 顺序栈结构体需要包含三个要素:存放数据的数组…

TCP/IP协议:最流行的电子邮件协议SMTP(简单邮件传输协议)详解

SMTP 是一种电子邮件协议&#xff0c;用于通过互联网从一个电子邮件帐户向另一个电子邮件帐户发送电子邮件。它是TCP/IP协议应用层的一部分。作为一种电子邮件协议&#xff0c;它建立了不同电子邮件客户端和帐户之间轻松信息交换的规则。这样&#xff0c;简单邮件传输协议就可以…

车载通信架构 —— 传统车内通信网络CAN(可靠性为王)

车载通信架构 —— 传统车内通信网络CAN(可靠性为王) 我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力,任何消耗你的人和事,多看一眼都是你的不对。非…

03 _ 系统设计目标(一):如何提升系统性能?

提到互联网系统设计&#xff0c;可能听到最多的词就是“三高”&#xff0c;也就是“高并发”“高性能”“高可用”&#xff0c;它们是互联网系统架构设计永恒的主题。这里将整体探讨下高并发系统设计的目标&#xff0c;然后在此基础上&#xff0c;探讨下&#xff1a;如何提升系…

力扣二叉树--总结篇(1)

前言 七天写了二十道题&#xff0c;前面感觉不错&#xff0c;后面越来越写不出来&#xff0c;刷题的心境和效果已然发生了变化。写个阶段总结&#xff0c;及时调整。 内容 先是二叉树的遍历 前序&#xff0c;中序&#xff0c;后序&#xff0c;即对应的递归&#xff0c;迭代…

CDA一级备考思维导图

CDA一级备考思维导图 第一章 数据分析概述与职业操守1、数据分析概念、方法论、角色2、数据分析师职业道德与行为准则3、大数据立法、安全、隐私 CDA一级复习备考资料共计七个章节&#xff0c;如需资料&#xff0c;请留言&#xff0c;概览如下图&#xff1a; 第一章 数据分析…