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24张图带你彻底弄懂 Java 线程池 |
线程池 |
Java线程池是Java多线程编程的一个重要部分，特别是在并发编程和后台任务处理方面。线程池帮助我们优化线程的使用，特别是在面对大量的并发请求时。 |
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好，终于到 Java 的线程池了，这是 Java 并发编程中非常重要的一块内容，今天我们就通过图文的方式来彻底弄懂线程池的工作原理，以及在实际项目中该如何自定义适合业务的线程池。
线程池其实是一种池化的技术实现，池化技术的核心思想就是实现资源的复用，避免资源的重复创建和销毁带来的性能开销。线程池可以管理一堆线程，让线程执行完任务之后不进行销毁，而是继续去处理其它线程已经提交的任务。
使用线程池的好处
- 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
- 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
- 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。
Java 主要是通过构建 ThreadPoolExecutor 来创建线程池的。接下来我们看一下线程池是如何构造出来的
ThreadPoolExecutor 的构造方法：
- corePoolSize：线程池中用来工作的核心线程数量。
- maximumPoolSize：最大线程数，线程池允许创建的最大线程数。
- keepAliveTime：超出 corePoolSize 后创建的线程存活时间或者是所有线程最大存活时间，取决于配置。
- unit：keepAliveTime 的时间单位。
- workQueue：任务队列，是一个阻塞队列，当线程数达到核心线程数后，会将任务存储在阻塞队列中。
- threadFactory ：线程池内部创建线程所用的工厂。
- handler：拒绝策略；当队列已满并且线程数量达到最大线程数量时，会调用该方法处理任务。
线程池的构造其实很简单，就是传入一堆参数，然后进行简单的赋值操作。
说完线程池的核心构造参数，接下来来讲解这些参数在线程池中是如何工作的。
线程池刚创建出来是什么样子呢，如下图：
没错，刚创建出来的线程池中只有一个构造时传入的阻塞队列，里面并没有线程，如果想要在执行之前创建好核心线程数，可以调用 prestartAllCoreThreads 方法来实现，默认是没有线程的。
当有线程通过 execute 方法提交了一个任务，会发生什么呢？
首先会去判断当前线程池的线程数是否小于核心线程数，也就是线程池构造时传入的参数 corePoolSize。
如果小于，那么就直接通过 ThreadFactory 创建一个线程来执行这个任务，如图
当任务执行完之后，线程不会退出，而是会去阻塞队列中获取任务，如下图
接下来如果又提交了一个任务，也会按照上述的步骤去判断是否小于核心线程数，如果小于，还是会创建线程来执行任务，执行完之后也会从阻塞队列中获取任务。
这里有个细节，就是提交任务的时候，就算有线程池里的线程从阻塞队列中获取不到任务，如果线程池里的线程数还是小于核心线程数，那么依然会继续创建线程，而不是复用已有的线程。
如果线程池里的线程数不再小于核心线程数呢？那么此时就会尝试将任务放入阻塞队列中，入队成功之后，如图
这样，阻塞的线程就可以获取到任务了。
但是，随着任务越来越多，队列已经满了，任务放入失败，怎么办呢？
此时会判断当前线程池里的线程数是否小于最大线程数，也就是入参时的 maximumPoolSize 参数
如果小于最大线程数，那么也会创建非核心线程来执行提交的任务，如图
所以，就算队列中有任务，新创建的线程还是会优先处理这个提交的任务，而不是从队列中获取已有的任务执行，从这可以看出，先提交的任务不一定先执行。
假如线程数已经达到最大线程数量，怎么办呢？
此时就会执行拒绝策略，也就是构造线程池的时候，传入的 RejectedExecutionHandler 对象，来处理这个任务。
JDK 自带的 RejectedExecutionHandler 实现有 4 种
- AbortPolicy：丢弃任务，抛出运行时异常
- CallerRunsPolicy：由提交任务的线程来执行任务
- DiscardPolicy：丢弃这个任务，但是不抛异常
- DiscardOldestPolicy：从队列中剔除最先进入队列的任务，然后再次提交任务
线程池创建的时候，如果不指定拒绝策略就默认是 AbortPolicy 策略。
当然，你也可以自己实现 RejectedExecutionHandler 接口，比如将任务存在数据库或者缓存中，这样就可以从数据库或者缓存中获取被拒绝掉的任务了。
到这里，我们发现，线程池构造的几个参数 corePoolSize、maximumPoolSize、workQueue、threadFactory、handler 我们都在上述的执行过程中讲到了，那么还差两个参数 keepAliveTime 和 unit（unit 是 keepAliveTime 的时间单位）没讲到，所以 keepAliveTime 是如何起作用的呢，这个问题留到后面分析。
说完整个执行的流程，接下来看看 execute 方法的代码是如何实现的。
public void execute(Runnable command) {
// 首先检查提交的任务是否为null，是的话则抛出NullPointerException。
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 获取线程池的当前状态（ctl是一个AtomicInteger，其中包含了线程池状态和工作线程数）
int c = ctl.get();
// 1. 检查当前运行的工作线程数是否少于核心线程数（corePoolSize）
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 如果少于核心线程数，尝试添加一个新的工作线程来执行提交的任务
// addWorker方法会检查线程池状态和工作线程数，并决定是否真的添加新线程
if (addWorker(command, true))
return;
// 重新获取线程池的状态，因为在尝试添加线程的过程中线程池的状态可能已经发生变化
c = ctl.get();
}
// 2. 尝试将任务添加到任务队列中
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 双重检查线程池的状态
if (! isRunning(recheck) && remove(command)) // 如果线程池已经停止，从队列中移除任务
reject(command);
// 如果线程池正在运行，但是工作线程数为0，尝试添加一个新的工作线程
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 3. 如果任务队列满了，尝试添加一个新的非核心工作线程来执行任务
else if (!addWorker(command, false))
// 如果无法添加新的工作线程（可能因为线程池已经停止或者达到最大线程数限制），则拒绝任务
reject(command);
}workerCountOf(c)<corePoolSize：判断是否小于核心线程数，是的话就通过 addWorker 方法，addWorker 用来添加线程并执行任务。workQueue.offer(command)：尝试往阻塞队列中添加任务。添加失败就会再次调用 addWorker 尝试添加非核心线程来执行任务；如果还是失败了，就会调用reject(command)来拒绝这个任务。
再来另画一张图总结一下 execute 的执行流程
线程池的核心功能就是实现线程的重复利用，那么线程池是如何实现线程的复用呢？
线程在线程池内部其实被封装成了一个 Worker 对象
Worker 继承了 AQS，也就是具有一定锁的特性。
创建线程来执行任务的方法，上面提到了，是通过 addWorker 方法。在创建 Worker 对象的时候，会把线程和任务一起封装到 Worker 内部，然后调用 runWorker 方法来让线程执行任务，接下来我们就来看一下 runWorker 方法。
final void runWorker(Worker w) {
// 获取当前工作线程
Thread wt = Thread.currentThread();
// 从 Worker 中取出第一个任务
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
// 解锁 Worker（允许中断）
w.unlock();
boolean completedAbruptly = true;
try {
// 当有任务需要执行或者能够从任务队列中获取到任务时，工作线程就会持续运行
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
// 锁定 Worker，确保在执行任务期间不会被其他线程干扰
w.lock();
// 如果线程池正在停止，并确保线程已经中断
// 如果线程没有中断并且线程池已经达到停止状态，中断线程
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
// 在执行任务之前，可以插入一些自定义的操作
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
// 实际执行任务
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
// 执行任务后，可以插入一些自定义的操作
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
// 清空任务，并更新完成任务的计数
task = null;
w.completedTasks++;
// 解锁 Worker
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
// 工作线程退出的后续处理
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}从这里就可以找出线程执行完任务不会退出的原因了，runWorker 内部使用了 while 死循环，当第一个任务执行完之后，会不断地通过 getTask 方法获取任务，只要能获取到任务，就会调用 run 方法继续执行任务，这就是线程能够复用的主要原因。
但是如果从 getTask 获取不到方法的话，就会调用 finally 中的 processWorkerExit 方法，将线程退出。
这里有个一个细节就是，因为 Worker 继承了 AQS，每次在执行任务之前都会调用 Worker 的 lock 方法，执行完任务之后，会调用 unlock 方法，这样做的目的就可以通过 Woker 的加锁状态判断出当前线程是否正在执行任务。
如果想知道线程是否正在执行任务，只需要调用 Woker 的 tryLock 方法，根据是否加锁成功就能判断，加锁成功说明当前线程没有加锁，也就没有执行任务了，在调用 shutdown 方法关闭线程池的时候，就时用这种方式来判断线程有没有在执行任务，如果没有的话，会尝试打断没有执行任务的线程。
前面我们讲到，线程在执行完任务之后，会继续从 getTask 方法中获取任务，获取不到就会退出。接下来我们就来看一看 getTask 方法的实现。
private Runnable getTask() {
// 标志，表示最后一个poll()操作是否超时
boolean timedOut = false;
// 无限循环，直到获取到任务或决定工作线程应该退出
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 如果线程池状态是SHUTDOWN或更高（如STOP）并且任务队列为空，那么工作线程应该减少并退出
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);
// 检查工作线程是否应当在没有任务执行时，经过keepAliveTime之后被终止
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
// 如果工作线程数超出最大线程数或者超出核心线程数且上一次poll()超时，并且队列为空或工作线程数大于1，
// 则尝试减少工作线程数
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
// 根据timed标志，决定是无限期等待任务，还是等待keepAliveTime时间
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : // 指定时间内等待
workQueue.take(); // 无限期等待
if (r != null) // 成功获取到任务
return r;
// 如果poll()超时，则设置timedOut标志
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
// 如果在等待任务时线程被中断，重置timedOut标志并重新尝试获取任务
timedOut = false;
}
}
}前面就是线程池的一些状态判断，这里有一行代码
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;这行代码是用来判断当前过来获取任务的线程是否可以超时退出。如果 allowCoreThreadTimeOut 设置为 true 或者线程池当前的线程数大于核心线程数，也就是 corePoolSize，那么该获取任务的线程就可以超时退出。
怎么做到超时退出呢，就是这行核心代码
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();会根据是否允许超时来选择调用阻塞队列 workQueue 的 poll 方法或者 take 方法。如果允许超时，则调用 poll 方法，传入 keepAliveTime，也就是构造线程池时传入的空闲时间，这个方法的意思就是从队列中阻塞 keepAliveTime 时间来获取任务，获取不到就会返回 null；如果不允许超时，就会调用 take 方法，这个方法会一直阻塞获取任务，直到从队列中获取到任务为止。
从这里就可以看到 keepAliveTime 是如何使用的了。
所以到这里，大家应该知道线程池中的线程为什么可以做到空闲一定时间就退出了吧？
其实最主要就是利用了阻塞队列的 poll 方法，这个方法可以指定超时时间，一旦线程达到了 keepAliveTime 还没有获取到任务，就会返回 null，一旦 getTask 方法返回 null，线程就会退出。
这里也有一个细节，就是判断当前获取任务的线程是否可以超时退出的时候，如果将 allowCoreThreadTimeOut 设置为 true，那么所有线程走到这个 timed 都是 true，所有线程包括核心线程都可以做到超时退出。如果线程池需要将核心线程超时退出，就可以通过 allowCoreThreadTimeOut 方法将 allowCoreThreadTimeOut 变量设置为 true。
整个 getTask 方法以及线程超时退出的机制如图所示
线程池内部有 5 个常量来代表线程池的五种状态
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;- RUNNING：线程池创建时就是这个状态，能够接收新任务，以及对已添加的任务进行处理。
- SHUTDOWN：调用 shutdown 方法，线程池就会转换成 SHUTDOWN 状态，此时线程池不再接收新任务，但能继续处理已添加的任务到队列中。
- STOP：调用 shutdownNow 方法，线程池就会转换成 STOP 状态，不接收新任务，也不能继续处理已添加的任务到队列中任务，并且会尝试中断正在处理的任务的线程。
- TIDYING：SHUTDOWN 状态下，任务数为 0， 其他所有任务已终止，线程池会变为 TIDYING 状态；线程池在 SHUTDOWN 状态，任务队列为空且执行中任务为空，线程池会变为 TIDYING 状态；线程池在 STOP 状态，线程池中执行中任务为空时，线程池会变为 TIDYING 状态。
- TERMINATED：线程池彻底终止。线程池在 TIDYING 状态执行完
terminated()方法就会转变为 TERMINATED 状态。
线程池状态具体是存在 ctl 成员变量中的，ctl 中不仅存储了线程池的状态还存储了当前线程池中线程数的大小
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));最后画个图来总结一下这 5 种状态的流转
其实，在线程池运行过程中，绝大多数操作执行前都得判断当前线程池处于哪种状态，再来决定是否继续执行该操作。
线程池提供了 shutdown 和 shutdownNow 两个方法来关闭线程池。
shutdown 方法
/**
* 启动一次顺序关闭，在这次关闭中，执行器不再接受新任务，但会继续处理队列中的已存在任务。
* 当所有任务都完成后，线程池中的线程会逐渐退出。
*/
public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; // ThreadPoolExecutor的主锁
mainLock.lock(); // 加锁以确保独占访问
try {
checkShutdownAccess(); // 检查是否有关闭的权限
advanceRunState(SHUTDOWN); // 将执行器的状态更新为SHUTDOWN
interruptIdleWorkers(); // 中断所有闲置的工作线程
onShutdown(); // ScheduledThreadPoolExecutor中的挂钩方法，可供子类重写以进行额外操作
} finally {
mainLock.unlock(); // 无论try块如何退出都要释放锁
}
tryTerminate(); // 如果条件允许，尝试终止执行器
}就是将线程池的状态修改为 SHUTDOWN，然后尝试打断空闲的线程（如何判断空闲，上面在说 Worker 继承 AQS 的时候说过），也就是在阻塞等待任务的线程。
shutdownNow 方法
/**
* 尝试停止所有正在执行的任务，停止处理等待的任务，
* 并返回等待处理的任务列表。
*
* @return 从未开始执行的任务列表
*/
public List<Runnable> shutdownNow() {
List<Runnable> tasks; // 用于存储未执行的任务的列表
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; // ThreadPoolExecutor的主锁
mainLock.lock(); // 加锁以确保独占访问
try {
checkShutdownAccess(); // 检查是否有关闭的权限
advanceRunState(STOP); // 将执行器的状态更新为STOP
interruptWorkers(); // 中断所有工作线程
tasks = drainQueue(); // 清空队列并将结果放入任务列表中
} finally {
mainLock.unlock(); // 无论try块如何退出都要释放锁
}
tryTerminate(); // 如果条件允许，尝试终止执行器
return tasks; // 返回队列中未被执行的任务列表
}就是将线程池的状态修改为 STOP，然后尝试打断所有的线程，从阻塞队列中移除剩余的任务，这也是为什么 shutdownNow 不能执行剩余任务的原因。
所以也可以看出 shutdown 方法和 shutdownNow 方法的主要区别就是，shutdown 之后还能处理在队列中的任务，shutdownNow 直接就将任务从队列中移除，线程池里的线程就不再处理了。
在项目中使用线程池的时候，一般需要对线程池进行监控，方便出问题的时候快速定位。线程池本身提供了一些方法来获取线程池的运行状态。
- getCompletedTaskCount：已经执行完成的任务数量
- getLargestPoolSize：线程池里曾经创建过的最大的线程数量。这个主要是用来判断线程是否满过。
- getActiveCount：获取正在执行任务的线程数据
- getPoolSize：获取当前线程池中线程数量的大小
除了线程池提供的上述已经实现的方法，同时线程池也预留了很多扩展方法。比如在 runWorker 方法里面，执行任务之前会回调 beforeExecute 方法，执行任务之后会回调 afterExecute 方法，而这些方法默认都是空实现，小伙伴们可以自己继承 ThreadPoolExecutor 来重写这些方法，实现自己想要的功能。
在 Java 程序中，其实经常需要用到多线程来处理一些业务，但是不建议单纯继承 Thread 或者实现 Runnable 接口来创建线程，这样会导致频繁创建及销毁线程，同时创建过多的线程也可能引发资源耗尽的风险。
所以使用线程池是一种更合理的选择，方便管理任务，同时实现线程的重复利用。所以线程池一般适合需要异步或者多线程处理任务的场景。
以下是几个线程池使用场景的简单示例：
模拟一个简单的Web服务器，接受请求并使用线程池进行处理。
import java.util.concurrent.*;
public class SimpleWebServer {
private static final int NTHREADS = 100;
private static final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
public static void main(String[] args) {
while (true) {
// 接收请求
Runnable request = new Runnable() {
public void run() {
// 处理请求
System.out.println("Request handled by " + Thread.currentThread().getName());
}
};
exec.execute(request);
}
}
}使用线程池进行并行的数值计算。
import java.util.concurrent.*;
public class ParallelCalculation {
private static final int NTHREADS = 4;
private static final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
public static void main(String[] args) {
Callable<Double> task = new Callable<Double>() {
@Override
public Double call() {
// 这里模拟一些数值计算
return Math.random() * 100;
}
};
List<Future<Double>> results = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
results.add(exec.submit(task));
}
for (Future<Double> result : results) {
try {
System.out.println(result.get());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
exec.shutdown();
}
}模拟处理异步任务。
import java.util.concurrent.*;
public class AsynchronousTaskProcessor {
private static final ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
public static void main(String[] args) {
exec.execute(() -> {
// 执行某些异步任务
System.out.println("Async task started");
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Async task completed");
});
System.out.println("Main thread continues to execute other operations.");
exec.shutdown();
}
}在上面的示例中，我们使用了 JDK 内部提供的 Executors 工具类来快速创建线程池。
1）固定线程数量的线程池：核心线程数与最大线程数相等
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}2）单个线程数量的线程池
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}3）接近无限大线程数量的线程池
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}4）带定时调度功能的线程池
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}虽然 JDK 提供了快速创建线程池的方法，但其实不推荐使用 Executors 来创建线程池，因为从上面构造线程池的代码可以看出，newFixedThreadPool 线程池由于使用了 LinkedBlockingQueue，队列的容量默认无限大，实际使用中出现任务过多时会导致内存溢出；newCachedThreadPool 线程池由于核心线程数无限大，当任务过多的时候会导致创建大量的线程，可能机器负载过高导致服务宕机。
这也是面试常问的一道八股文，大家需要注意。
通过上面分析提到，通过 Executors 这个工具类来创建的线程池其实都无法满足实际的使用场景，那么在实际的项目中，到底该如何构造线程池呢，该如何合理的设置参数？
线程数的设置主要取决于业务是 IO 密集型还是 CPU 密集型。
CPU 密集型：指的是任务主要使用来进行大量的计算，没有什么导致线程阻塞。一般这种场景的线程数设置为 CPU 核心数+1。
IO 密集型：当执行任务需要大量的 io，比如磁盘 io，网络 io，可能会存在大量的阻塞，所以在 IO 密集型任务中使用多线程可以大大地加速任务的处理。一般线程数设置为 2*CPU 核心数
Java 中用来获取 CPU 核心数的方法是：Runtime.getRuntime().availableProcessors();
一般建议自定义线程工厂，构建线程的时候设置线程的名称，这样在查日志的时候就方便知道是哪个线程执行的代码。
一般需要设置有界队列的大小，比如 LinkedBlockingQueue 在构造的时候可以传入参数来限制队列中任务数据的大小，这样就不会因为无限往队列中扔任务导致系统的 oom。
OK，我们来通过自定义 ThreadPoolExecutor 改造一下前面使用 Executors 的例子。
Web服务器通常需要处理I/O操作，比如网络I/O，因此它们被视为I/O密集型任务。因此，我们将线程数设置为2 * CPU核心数。
import java.util.concurrent.*;
public class SimpleWebServer {
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = 2 * CPU_COUNT;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 2 * CPU_COUNT + 1;
private static final ThreadPoolExecutor exec = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000)
);
public static void main(String[] args) {
while (true) {
Runnable request = () -> System.out.println("Request handled by " + Thread.currentThread().getName());
exec.execute(request);
}
}
}并行计算任务主要用于计算，没有I/O阻塞，所以它们是CPU密集型的。线程数设置为CPU核心数 + 1。
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
public class ParallelCalculation {
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAX_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2;
private static final ThreadPoolExecutor exec = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
10L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000)
);
public static void main(String[] args) {
Callable<Double> task = () -> Math.random() * 100;
List<Future<Double>> results = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
results.add(exec.submit(task));
}
for (Future<Double> result : results) {
try {
System.out.println(result.get());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
exec.shutdown();
}
}异步任务通常涉及到I/O操作，比如数据库查询或文件读写，因此它们被视为I/O密集型任务。因此，我们将线程数设置为2 * CPU核心数。
import java.util.concurrent.*;
public class AsynchronousTaskProcessor {
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = 2 * CPU_COUNT;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 2 * CPU_COUNT + 2;
private static final ThreadPoolExecutor exec = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000)
);
public static void main(String[] args) {
exec.execute(() -> {
System.out.println("Async task started");
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Async task completed");
});
System.out.println("Main thread continues to execute other operations.");
exec.shutdown();
}
}本文主要介绍了线程池的原理以及使用场景，线程池主要是通过阻塞队列来实现的，线程池的使用场景主要是异步或者多线程处理任务的场景。线程池的使用可以通过 Executors 来快速创建，但是不推荐使用，因为 Executors 创建的线程池都有一些缺陷，比如无界队列可能导致内存溢出，无限大的线程数可能导致机器负载过高。所以在实际的项目中，建议自定义线程池 ThreadPoolExecutor，根据业务场景来合理的设置线程数，队列大小等参数。
编辑：沉默王二，部分内容来自于读者三友的公众号文章 https://mp.weixin.qq.com/s/lVem8mGANea8aUYF3XCO7Q，写得非常不错，强烈推荐。
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