java線程池參數(shù)自定義設(shè)置詳解
引言
上一篇線程池+ FutureTask異步執(zhí)行多任務(wù)只介紹了怎么搭配使用線程池,但沒有說(shuō)明里面的線程池的參數(shù)是怎么設(shè)置的,那么本文就說(shuō)明一下。
這里把上篇文章的線程池參數(shù)設(shè)置貼出來(lái):
//給這個(gè)接口的線程池定義里邊的線程名字
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-start-runner-%d").build();
ExecutorService taskExe= new ThreadPoolExecutor(10,20,800L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(100),namedThreadFactory);
這些參數(shù)也不都是隨意設(shè)置的,而是有一定的考量思路,下面會(huì)一 一介紹
先介紹一下線程池的構(gòu)造函數(shù)
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
...
}
我們創(chuàng)建線程池一般是手動(dòng)設(shè)置線程池的參數(shù),已經(jīng)不建議使用Executors的FixedThreadPool 、SingleThreadPool、CachedThreadPool了
因?yàn)椋?/p>
- FixedThreadPool 、SingleThreadPool會(huì)的任務(wù)等待隊(duì)列均為
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),允許的隊(duì)列長(zhǎng)度為 Integer.MAX_VALUE,存在任務(wù)堆積導(dǎo)致OOM內(nèi)存溢出的隱患 - 而CachedThreadPool允許的最大線程數(shù)量為
Integer.MAX_VALUE,而且核心線程數(shù)為0,意味著 只要有任務(wù)進(jìn)來(lái),就會(huì)頻繁創(chuàng)建新線程,沒有任務(wù)之后又要關(guān)閉線程,耗費(fèi)性能。另一方面,由于允許創(chuàng)建大量的線程,也有導(dǎo)致OOM的潛在隱患
設(shè)置線程池參數(shù)需要參考幾個(gè)數(shù)值:
tasks:每秒任務(wù)數(shù),運(yùn)維反饋是平均每秒 38個(gè)
taskcost:每個(gè)任務(wù)花費(fèi)時(shí)間,0.2s
(3) responsetime:系統(tǒng)容忍(線程等待最長(zhǎng)時(shí)間)的最大時(shí)間1s
corePoolSize:核心線程數(shù)
核心線程會(huì)一直存活,不管空不空閑,但如果設(shè)置了setAllowCoreThreadTimeout(true)會(huì)讓核心線程在空閑超時(shí)后關(guān)閉
計(jì)算方式:corePoolSize=tasks/(1/taskcost) =tasks * taskcost =38*0.2=7.6 個(gè)
查閱了下文章,大佬說(shuō)計(jì)算密集型(遍歷+判斷的邏輯耗時(shí)占比多)的接口可將核心線程設(shè)置為:
corePoolSize=CPU核數(shù)+1 =8+1=9,設(shè)置為10就好了
如何查看CPU核數(shù):
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
設(shè)置得稍微大一點(diǎn),也能減少頻繁創(chuàng)建額外線程帶來(lái)的開銷
maxPoolSize:最大線程數(shù)
如果核心線程數(shù)不夠用,會(huì)創(chuàng)建額外的線程來(lái)執(zhí)行任務(wù)。
創(chuàng)建額外線程的條件(缺一不可):
- 現(xiàn)有的線程數(shù)< 最大線程數(shù)maxPoolSize and 現(xiàn)有線程數(shù) > corePoolSize核心線程數(shù)
- 任務(wù)隊(duì)列填滿了
最大線程數(shù)我們?cè)O(shè)置的相對(duì)隨意了些, 令maxPoolSize= 2* corePoolSize=20,大概能應(yīng)對(duì)突然暴增的業(yè)務(wù)查詢請(qǐng)求
keepAliveTime額外線程的可空閑時(shí)間
額外線程就是在核心線程數(shù)的基礎(chǔ)上 另外創(chuàng)建的線程
額外線程空閑了keepAliveTime的時(shí)間后,線程退出,直至現(xiàn)有的線程數(shù)量=corePoolSize核心線程數(shù)
TimeUnit.MILLISECONDS是毫秒單位
workQueue任務(wù)隊(duì)列
常見的有3種:
(1) 無(wú)限隊(duì)列LinkedBlockingQueue()
構(gòu)造函數(shù)是new LinkedBlockingQueue<Runnable>()
允許的任務(wù)等待隊(duì)列的最大長(zhǎng)度為:Integer.MAX_VALUE,即能無(wú)限的接收新的任務(wù),任何的拒絕策略也差不多沒有意義了。
另外,maximumPoolSize這個(gè)參數(shù)也沒有意義了,因?yàn)橹挥型瑫r(shí)滿足 核心線程數(shù)量夠了 + 任務(wù)隊(duì)列workQueue滿了 + 現(xiàn)有的線程數(shù)<maximumPoolSize最大線程數(shù),才會(huì)去創(chuàng)建額外的線程
- 好處是LinkedBlockingQueue在應(yīng)對(duì)突然暴增的請(qǐng)求時(shí),它不會(huì)拋異常拒絕
- 缺點(diǎn)是任務(wù)堆積過(guò)度沒有及時(shí)處理的話,容易導(dǎo)致內(nèi)存溢出
那咱們就不用這個(gè)隊(duì)列了吧
(2) 有界隊(duì)列
new LinkedBlockingQueue(int capacity):固定容量的阻塞隊(duì)列new ArrayBlockingQueue<Integer>(int capacity,true);其中true是公平鎖,只能FIFO排隊(duì)一 一執(zhí)行;false允許任務(wù)插隊(duì),會(huì)存在晚來(lái)的任務(wù)先執(zhí)行的情況PriorityBlockingQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator):默認(rèn)會(huì)創(chuàng)建長(zhǎng)度為11的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列,第二個(gè)參數(shù)comparator會(huì)按照我們指定的方式進(jìn)行排序
我們的任務(wù)基本的執(zhí)行順序基本也是先進(jìn)先出,直接用了new LinkedBlockingQueue(int capacity),把容量設(shè)置得大一點(diǎn),那樣就不會(huì)輕易的填滿隊(duì)列導(dǎo)致頻繁地創(chuàng)建額外的線程,減少線程頻繁切換
(3) SynchronousQueue
new SynchronousQueue():隊(duì)列長(zhǎng)度為0,要添加新任務(wù)必須得有空閑的線程才能添加,因此要求 maximumPoolSize盡可能的大,還得 配置拒絕策略
最終, 我們選擇了new LinkedBlockingQueue(int capacity)作為任務(wù)隊(duì)列
任務(wù)隊(duì)列的長(zhǎng)度
queueCapacity = (coreSize/taskcost) * responsetime=8/0.2*1=80,隊(duì)列長(zhǎng)度設(shè)置為100也可
RejectedExecutionHandler拒絕策略
- AbortPolicy:拋異常
- DiscardPolicy:丟任務(wù)
- DiscardOldestPolicy:將隊(duì)列頭部的任務(wù)丟了,也就是把最早進(jìn)入隊(duì)列等待的任務(wù)丟了
- CallerRunsPolicy:將新任務(wù)(皮球)踢回給主線程執(zhí)行,讓主線程在接下來(lái)的時(shí)間能無(wú)法提交新任務(wù),典型的踢皮球策略
我們選擇了默認(rèn)的AbortPolicy拋異常:
拋異常的話,需要上游系統(tǒng)截獲異常,并告知用戶請(qǐng)求繁忙稍等一下
如果是DiscardPolicy丟任務(wù)的話我猜大概率是用戶得不到響應(yīng)吧,沒這么搞過(guò)
線程工廠
它還是很有必要設(shè)置的,因?yàn)橄到y(tǒng)的線程池不止一個(gè),不設(shè)置一下線程工廠,不給線程定義個(gè)名字的話,很難看到是哪個(gè)線程池的線程在跑,因?yàn)榫€程的名字都被寫死成pool-1-thread-1、pool-1-thread-2、pool-2-thread-1…
那么,問(wèn)題來(lái)了:如何判斷線程池里邊的指定線程是否在執(zhí)行任務(wù)?
更多關(guān)于線程池參數(shù)自定義的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
關(guān)于Java整合RocketMQ實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)消費(fèi)詳解
這篇文章主要介紹了關(guān)于Java整合RocketMQ實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)消費(fèi)詳解,RocketMQ作為一款純java、分布式、隊(duì)列模型的開源消息中間件,支持事務(wù)消息、順序消息、批量消息、定時(shí)消息、消息回溯等,需要的朋友可以參考下2023-05-05
Java中數(shù)組和List的互相轉(zhuǎn)換問(wèn)題小結(jié)
這篇文章主要介紹了Java中數(shù)組和List的互相轉(zhuǎn)換問(wèn)題小結(jié),本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2024-03-03
Javaweb EL自定義函數(shù)開發(fā)及代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了Javaweb EL自定義函數(shù)開發(fā)及代碼實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-06-06
如何使用Spring?integration在Springboot中集成Mqtt詳解
MQTT是多個(gè)客戶端通過(guò)一個(gè)中央服務(wù)器傳遞信息的多對(duì)多協(xié)議,能高效地將信息分發(fā)給一個(gè)或多個(gè)訂閱者,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何使用Spring?integration在Springboot中集成Mqtt的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-02-02
java中并發(fā)Queue種類與各自API特點(diǎn)以及使用場(chǎng)景說(shuō)明
這篇文章主要介紹了java中并發(fā)Queue種類與各自API特點(diǎn)以及使用場(chǎng)景說(shuō)明,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-06-06
myBatis組件教程之緩存的實(shí)現(xiàn)與使用
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于myBatis組件教程之緩存的實(shí)現(xiàn)與使用的相關(guān)資料,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2018-11-11
SpringBoot中使用MyBatis-Plus詳細(xì)步驟
MyBatis-Plus是MyBatis的增強(qiáng)工具,簡(jiǎn)化了MyBatis的使用,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2025-01-01

