哈喽,大家好,我是了不起。
高考结束了,依然祝高考学子们取得好成绩,然后报考计算机专业,然后快点毕业,来接收哥哥姐姐们留下的代码文明。。。。
接到某城举报,某迪泄露高考题目。
最近生产环境各种问题,几百台设备停摆,真的是亚历山大。接手了别人的代码,只能硬着头皮改了,一不留神就恰班到10点多了。
今天还是说一下线程池的两个思考。
池子
我们常用的线程池,
1. JDK的ThreadPoolExecutor.
2. CompletableFutures 默认使用了ForkJoinPool.commonPool()。
CompletableFuture.supplyAsync(()->{ return "hello word";});
3. 还有Tomcat中的线程池
org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue
org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor
线程池维护多个线程,等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法,一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价,另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题,保证了对内核的充分利用。
JDK 线程池
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize, //核心线程数
int maximumPoolSize,//最大线程数
long keepAliveTime, //大于核心线程数量的线程存活时间,如果没有新任务就会关闭
TimeUnit unit, // 时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue, //线程等待队列
ThreadFactory threadFactory,//创建线程的工厂
RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略
) {
JDK线程池执行任务:
- 提交任务给线程池后,线程池会检查线程池中正在运行的线程数量,如果线程数量小于核心线程,则创建一个新的线程来处理任务。
- 如果线程池中线程数量达到和corePoolSize的大小,则将线程放入等待队列BlockingQueue中。
- 如果提交任务时连等待队列都已经满了的话,线程池会继续创建新的线程来处理任务,直到线程池数量达到maximumPoolSize。
- 如果线程数量达到了最大容量,则会执行拒绝策略。
这里需要注意直接使用LinkedBlockingQueue阻塞队列作为线程池会存在一个问题,当workcount > corePool时优先进入队列排队, 当请求并发过多时会导致请求缓慢,队列太长可能会出现内存溢出(先排队再涨线程池)
Tomcat线程池
下面时Tomcat线程池的构造方法
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
this.ctl = new AtomicInteger(ctlOf(-536870912, 0));
this.mainLock = new ReentrantLock();
this.workers = new HashSet();
this.termination = this.mainLock.newCondition();
this.submittedCount = new AtomicInteger(0);
this.lastContextStoppedTime = new AtomicLong(0L);
this.lastTimeThreadKilledItself = new AtomicLong(0L);
this.threadRenewalDelay = 1000L;
if (corePoolSize >= 0 && maximumPoolSize > 0 && maximumPoolSize >= corePoolSize && keepAliveTime >= 0L) {
if (workQueue != null && threadFactory != null && handler != null) {
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
this.prestartAllCoreThreads();
} else {
throw new NullPointerException();
}
} else {
throw new IllegalArgumentException();
}
}
Tomcat主要针对web接口请求,不能因为LinkedBlockingQueue的排队导致接口出现大量延迟和缓慢, 从而使用了tomcat的TaskQueue,TaskQueue继承了JDK的LinkedBlockingQueue 并扩展了JDK线程池的功能。
主要有一下几点优化:
- Tomcat的ThreadPoolExecutor使用的TaskQueue,是无界的LinkedBlockingQueue,但是通过taskQueue的offer方法覆盖了LinkedBlockingQueue的offer方法,修改了线程池增长规则,使得线程池能在任务较多的情况下增长线程池数量。(先涨线程池再排队。)
- Tomcat的ThreadPoolExecutor改写了execute方法,当任务被reject时,捕获异常,会强制入队
public void execute(Runnable command, long timeout, TimeUnit unit) {
this.submittedCount.incrementAndGet();
try {
this.executeInternal(command);
} catch (RejectedExecutionException var9) {
if (!(this.getQueue() instanceof TaskQueue)) {
this.submittedCount.decrementAndGet();
throw var9;
}
TaskQueue queue = (TaskQueue)this.getQueue();
try {
if (!queue.force(command, timeout, unit)) {
this.submittedCount.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException(sm.getString("threadPoolExecutor.queueFull"));
}
} catch (InterruptedException var8) {
this.submittedCount.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException(var8);
}
}
}
那个线程池适合
我们看看AI如何回复
了不起认为大多数情况下使用JDK的线程池就够用了,如果觉得线程数据处理不过来,需要多一点线程直接增加核心线程数量设置就可以了。针对资源比较紧张,对线程使用代价比较高时可以考虑。
tomcat对线程池做过优化,也必然是有一定的考量,对于线程资源的使用频率比较高的情况下可以使用。
了不起之前也有对应的不同的例子来说明不同点。这里再放出来让大家体会一下!
JDK线程池,线程资源较珍贵
- 有一家工厂建立,开始的时候只有10个工人,然后工厂的活越来越多,招聘新的工人肯定不是最好的策略,所以多出来的活暂时只能等着,进行排队。(这个例子中工厂的活多了,立马去招人肯定是不可能,只能先排单)
- 后面工厂的业务越来越多,任务挤压过多,原来的工人干活已经不能满足业务需求了。为了最大化效益,招聘新的工人势在必行,于是就招聘了新的工人,所有的工人一起来干活,加快效率。
- 当工厂的工人数量达到饱和之后,仍然不停的新增业务,此时工厂已经饱和,没有办法再继续接单。那么只能采取别的方案(拒绝策略),找别的工厂干,或者新建工厂。
- 当后面业务量比较小的时候,新招的工人就会慢慢的裁剪(线程一段时间不使用就会关掉!)。
Tomcat线程池,线程资源使用比较频繁
- 某学校有一个食堂,大厅里面日常至少摆100把椅子(min-spare)供学生们吃饭。
- 然而当同时吃饭的同学大于100人的时候,食堂会增加一些椅子(创建线程),并且这些椅子也不会立马收回去,一段时间没有人使用才会收回。
- 但是食堂里面最多可以摆500把椅子(maxThreads)。然后超过500人吃饭同时吃饭的话,其他人就只能在大厅里面排队等别人吃完。食堂大厅里面可以容纳1000人进行排队等候(maxConnections)。
- 当食堂大厅1000人都排满了,那么就只能到食堂外面排队了,外面排队最多一直能排200人(acceptCount)。这个时候如果再有人过来要吃饭,而且还排不上队,就会等到不耐烦(time out),也会有人来告诉后来的同学,别来了人都满了,上其他地方吃饭去吧。(reject)
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