线程池ThreadPoolExecutor使用简介(转)

一、简介 
线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor,常用构造方法为:

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, 
long keepAliveTime, TimeUnit unit, 
BlockingQueue workQueue, 
RejectedExecutionHandler handler) 
corePoolSize: 线程池维护线程的最少数量 
maximumPoolSize:线程池维护线程的最大数量 
keepAliveTime: 线程池维护线程所允许的空闲时间 
unit: 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位 
workQueue: 线程池所使用的缓冲队列 
handler: 线程池对拒绝任务的处理策略

一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池,任务就是一个 Runnable类型的对象,任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。

当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时:

如果此时线程池中的数量小于corePoolSize,即使线程池中的线程都处于空闲状态,也要创建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize,但是缓冲队列 workQueue未满,那么任务被放入缓冲队列。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量小于maximumPoolSize,建新的线程来处理被添加的任务。 
如果此时线程池中的数量大于corePoolSize,缓冲队列workQueue满,并且线程池中的数量等于maximumPoolSize,那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。

也就是:处理任务的优先级为: 
核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize,如果三者都满了,使用handler处理被拒绝的任务。

当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时,如果某线程空闲时间超过keepAliveTime,线程将被终止。这样,线程池可以动态的调整池中的线程数。

unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性: 
NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。

workQueue我常用的是:java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue

handler有四个选择: 
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() 
抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常 
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() 
重试添加当前的任务,他会自动重复调用execute()方法 
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() 
抛弃旧的任务 
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() 
抛弃当前的任务

二、一般用法举例

package demo;

import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit; public class TestThreadPool2
{
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10; public static void main(String[] args)
{
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++)
{
try
{
// 产生一个任务,并将其加入到线程池
String task = "task@ " + i;
System.out.println("put " + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task)); // 便于观察,等待一段时间
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
} /**
* 线程池执行的任务
*/
class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable
{
private static final long serialVersionUID = 0;
private static int consumeTaskSleepTime = 2000;
// 保存任务所需要的数据
private Object threadPoolTaskData; ThreadPoolTask(Object tasks)
{
this.threadPoolTaskData = tasks;
} public void run()
{
// 处理一个任务,这里的处理方式太简单了,仅仅是一个打印语句
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
System.out.println("start .." + threadPoolTaskData); try
{
// //便于观察,等待一段时间
Thread.sleep(consumeTaskSleepTime);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
threadPoolTaskData = null;
} public Object getTask()
{
return this.threadPoolTaskData;
}
}

说明: 
1、在这段程序中,一个任务就是一个Runnable类型的对象,也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。 
2、一般来说任务除了处理方式外,还需要处理的数据,处理的数据通过构造方法传给任务。 
3、在这段程序中,main()方法相当于一个残忍的领导,他派发出许多任务,丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。 
这个小组里面队员至少有两个,如果他们两个忙不过来,任务就被放到任务列表里面。 
如果积压的任务过多,多到任务列表都装不下(超过3个)的时候,就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑,不能雇佣太多的队员,至多只能雇佣 4个。 
如果四个队员都在忙时,再有新的任务,这个小组就处理不了了,任务就会被通过一种策略来处理,我们的处理方式是不停的派发,直到接受这个任务为止(更残忍!呵呵)。 
因为队员工作是需要成本的,如果工作很闲,闲到 3SECONDS都没有新的任务了,那么有的队员就会被解雇了,但是,为了小组的正常运转,即使工作再闲,小组的队员也不能少于两个。 
4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制,改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。 
5、通过调整4中所指的数据,再加上调整任务丢弃策略,换上其他三种策略,就可以看出不同策略下的不同处理方式。 
6、对于其他的使用方法,参看jdk的帮助,很容易理解和使用。

另一个例子:

package demo;

import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ThreadPoolExecutorTest
{ private static int queueDeep = 4; public void createThreadPool()
{
/*
* 创建线程池,最小线程数为2,最大线程数为4,线程池维护线程的空闲时间为3秒,
* 使用队列深度为4的有界队列,如果执行程序尚未关闭,则位于工作队列头部的任务将被删除,
* 然后重试执行程序(如果再次失败,则重复此过程),里面已经根据队列深度对任务加载进行了控制。
*/
ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); // 向线程池中添加 10 个任务
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
try
{
Thread.sleep(1);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep)
{
System.out.println("队列已满,等3秒再添加任务");
try
{
Thread.sleep(3000);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
TaskThreadPool ttp = new TaskThreadPool(i);
System.out.println("put i:" + i);
tpe.execute(ttp);
} tpe.shutdown();
} private synchronized int getQueueSize(Queue queue)
{
return queue.size();
} public static void main(String[] args)
{
ThreadPoolExecutorTest test = new ThreadPoolExecutorTest();
test.createThreadPool();
} class TaskThreadPool implements Runnable
{
private int index; public TaskThreadPool(int index)
{
this.index = index;
} public void run()
{
System.out.println(Thread.currentThread() + " index:" + index);
try
{
Thread.sleep(3000);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
}
http://blog.chinaunix.net/uid-20577907-id-3519578.html
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