Java线程池的几种实现方法和区别介绍实例详解

下面通过实例代码为大家介绍Java线程池的几种实现方法和区别:

import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class TestThreadPool {
 // -newFixedThreadPool与cacheThreadPool差不多,也是能reuse就用,但不能随时建新的线程
 // -其独特之处:任意时间点,最多只能有固定数目的活动线程存在,此时如果有新的线程要建立,只能放在另外的队列中等待,直到当前的线程中某个线程终止直接被移出池子
 // -和cacheThreadPool不同,FixedThreadPool没有IDLE机制(可能也有,但既然文档没提,肯定非常长,类似依赖上层的TCP或UDP
 // IDLE机制之类的),所以FixedThreadPool多数针对一些很稳定很固定的正规并发线程,多用于服务器
 // -从方法的源代码看,cache池和fixed 池调用的是同一个底层池,只不过参数不同:
 // fixed池线程数固定,并且是0秒IDLE(无IDLE)
 // cache池线程数支持0-Integer.MAX_VALUE(显然完全没考虑主机的资源承受能力),60秒IDLE
 private static ExecutorService fixedService = Executors.newFixedThreadPool(6);
 // -缓存型池子,先查看池中有没有以前建立的线程,如果有,就reuse.如果没有,就建一个新的线程加入池中
 // -缓存型池子通常用于执行一些生存期很短的异步型任务
 // 因此在一些面向连接的daemon型SERVER中用得不多。
 // -能reuse的线程,必须是timeout IDLE内的池中线程,缺省timeout是60s,超过这个IDLE时长,线程实例将被终止及移出池。
 // 注意,放入CachedThreadPool的线程不必担心其结束,超过TIMEOUT不活动,其会自动被终止。
 private static ExecutorService cacheService = Executors.newCachedThreadPool();
 // -单例线程,任意时间池中只能有一个线程
 // -用的是和cache池和fixed池相同的底层池,但线程数目是1-1,0秒IDLE(无IDLE)
 private static ExecutorService singleService = Executors.newSingleThreadExecutor();
 // -调度型线程池
 // -这个池子里的线程可以按schedule依次delay执行,或周期执行
 private static ExecutorService scheduledService = Executors.newScheduledThreadPool(10);
 public static void main(String[] args) {
 DateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
 List<Integer> customerList = new ArrayList<Integer>();
 System.out.println(format.format(new Date()));
 testFixedThreadPool(fixedService, customerList);
 System.out.println("--------------------------");
 testFixedThreadPool(fixedService, customerList);
 fixedService.shutdown();
 System.out.println(fixedService.isShutdown());
 System.out.println("----------------------------------------------------");
 testCacheThreadPool(cacheService, customerList);
 System.out.println("----------------------------------------------------");
 testCacheThreadPool(cacheService, customerList);
 cacheService.shutdownNow();
 System.out.println("----------------------------------------------------");
 testSingleServiceThreadPool(singleService, customerList);
 testSingleServiceThreadPool(singleService, customerList);
 singleService.shutdown();
 System.out.println("----------------------------------------------------");
 testScheduledServiceThreadPool(scheduledService, customerList);
 testScheduledServiceThreadPool(scheduledService, customerList);
 scheduledService.shutdown();
 }
 public static void testScheduledServiceThreadPool(ExecutorService service, List<Integer> customerList) {
 List<Callable<Integer>> listCallable = new ArrayList<Callable<Integer>>();
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
  Callable<Integer> callable = new Callable<Integer>() {
  @Override
  public Integer call() throws Exception {
   return new Random().nextInt(10);
  }
  };
  listCallable.add(callable);
 }
 try {
  List<Future<Integer>> listFuture = service.invokeAll(listCallable);
  for (Future<Integer> future : listFuture) {
  Integer id = future.get();
  customerList.add(id);
  }
 } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
 }
 System.out.println(customerList.toString());
 }
 public static void testSingleServiceThreadPool(ExecutorService service, List<Integer> customerList) {
 List<Callable<List<Integer>>> listCallable = new ArrayList<Callable<List<Integer>>>();
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
  Callable<List<Integer>> callable = new Callable<List<Integer>>() {
  @Override
  public List<Integer> call() throws Exception {
   List<Integer> list = getList(new Random().nextInt(10));
   boolean isStop = false;
   while (list.size() > 0 && !isStop) {
   System.out.println(Thread.currentThread().getId() + " -- sleep:1000");
   isStop = true;
   }
   return list;
  }
  };
  listCallable.add(callable);
 }
 try {
  List<Future<List<Integer>>> listFuture = service.invokeAll(listCallable);
  for (Future<List<Integer>> future : listFuture) {
  List<Integer> list = future.get();
  customerList.addAll(list);
  }
 } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
 }
 System.out.println(customerList.toString());
 }
 public static void testCacheThreadPool(ExecutorService service, List<Integer> customerList) {
 List<Callable<List<Integer>>> listCallable = new ArrayList<Callable<List<Integer>>>();
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
  Callable<List<Integer>> callable = new Callable<List<Integer>>() {
  @Override
  public List<Integer> call() throws Exception {
   List<Integer> list = getList(new Random().nextInt(10));
   boolean isStop = false;
   while (list.size() > 0 && !isStop) {
   System.out.println(Thread.currentThread().getId() + " -- sleep:1000");
   isStop = true;
   }
   return list;
  }
  };
  listCallable.add(callable);
 }
 try {
  List<Future<List<Integer>>> listFuture = service.invokeAll(listCallable);
  for (Future<List<Integer>> future : listFuture) {
  List<Integer> list = future.get();
  customerList.addAll(list);
  }
 } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
 }
 System.out.println(customerList.toString());
 }
 public static void testFixedThreadPool(ExecutorService service, List<Integer> customerList) {
 List<Callable<List<Integer>>> listCallable = new ArrayList<Callable<List<Integer>>>();
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
  Callable<List<Integer>> callable = new Callable<List<Integer>>() {
  @Override
  public List<Integer> call() throws Exception {
   List<Integer> list = getList(new Random().nextInt(10));
   boolean isStop = false;
   while (list.size() > 0 && !isStop) {
   System.out.println(Thread.currentThread().getId() + " -- sleep:1000");
   isStop = true;
   }
   return list;
  }
  };
  listCallable.add(callable);
 }
 try {
  List<Future<List<Integer>>> listFuture = service.invokeAll(listCallable);
  for (Future<List<Integer>> future : listFuture) {
  List<Integer> list = future.get();
  customerList.addAll(list);
  }
 } catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
 }
 System.out.println(customerList.toString());
 }
 public static List<Integer> getList(int x) {
 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
 list.add(x);
 list.add(x * x);
 return list;
 }
}

使用:LinkedBlockingQueue实现线程池讲解

//例如:corePoolSize=3,maximumPoolSize=6,LinkedBlockingQueue(10)

//RejectedExecutionHandler默认处理方式是:ThreadPoolExecutor.AbortPolicy

//ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, 1L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(10));

//1.如果线程池中(也就是调用executorService.execute)运行的线程未达到LinkedBlockingQueue.init(10)的话,当前执行的线程数是:corePoolSize(3) 

//2.如果超过了LinkedBlockingQueue.init(10)并且超过的数>=init(10)+corePoolSize(3)的话,并且小于init(10)+maximumPoolSize. 当前启动的线程数是:(当前线程数-init(10))

//3.如果调用的线程数超过了init(10)+maximumPoolSize 则根据RejectedExecutionHandler的规则处理。

关于:RejectedExecutionHandler几种默认实现讲解

//默认使用:ThreadPoolExecutor.AbortPolicy,处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException。
      RejectedExecutionHandler policy=new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy();
//     //在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中,线程调用运行该任务的execute本身。此策略提供简单的反馈控制机制,能够减缓新任务的提交速度。
//     policy=new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();
//     //在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中,不能执行的任务将被删除。
//     policy=new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();
//     //在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中,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)。
//     policy=new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy();

希望本篇文章对您有所帮助

时间: 2017-04-18

详谈Java几种线程池类型介绍及使用方法

一.线程池使用场景 •单个任务处理时间短 •将需处理的任务数量大 二.使用Java线程池好处 1.使用new Thread()创建线程的弊端: •每次通过new Thread()创建对象性能不佳. •线程缺乏统一管理,可能无限制新建线程,相互之间竞争,及可能占用过多系统资源导致死机或oom. •缺乏更多功能,如定时执行.定期执行.线程中断. 2.使用Java线程池的好处: •重用存在的线程,减少对象创建.消亡的开销,提升性能. •可有效控制最大并发线程数,提高系统资源的使用率,同时避免过多资源竞

java的线程池框架及线程池的原理

java 线程池详解 什么是线程池? 提供一组线程资源用来复用线程资源的一个池子 为什么要用线程池? 线程的资源是有限的,当处理一组业务的时候,我们需要不断的创建和销毁线程,大多数情况下,我们需要反复的进行大量的创建和销毁工作,这个动作对于服务器而言,也是很浪费的一种情况,这时候我们可以利用线程池来复用这一部分已经创建过的线程资源,避免不断的创建和销毁的动作. 线程池的原理 创建好固定数量的线程,吧线程先存下来,有任务提交的时候,把资源放到等待队列中,等待线程池中的任务队列不断的去消费处理这个队

浅谈java常用的几种线程池比较

1. 为什么使用线程池 诸如 Web 服务器.数据库服务器.文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.请求以某种方式到达服务器,这种方式可能是通过网络协议(例如 HTTP.FTP 或 POP).通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库.不管请求如何到达,服务器应用程序中经常出现的情况是:单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的. 构建服务器应用程序的一个简单模型是:每当一个请求到达就创建一个新线程,然后在新线程中为请求服务.实际上对于原型开发这

Java 线程池框架

一.线程池结构图 二.示例 定义线程接口 public class MyThread extends Thread { @Override publicvoid run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行"); } } 1:newSingleThreadExecutor ExecutorService pool = Executors. newSingleThreadExecutor(); Th

Java 线程池原理深入分析

Java 线程池原理 Executor框架的两级调度模型 在HotSpot VM的模型中,Java线程被一对一映射为本地操作系统线程.JAVA线程启动时会创建一个本地操作系统线程,当JAVA线程终止时,对应的操作系统线程也被销毁回收,而操作系统会调度所有线程并将它们分配给可用的CPU. 在上层,JAVA程序会将应用分解为多个任务,然后使用应用级的调度器(Executor)将这些任务映射成固定数量的线程:在底层,操作系统内核将这些线程映射到硬件处理器上. Executor框架类图 在前面介绍的JA

Java 线程池详解及创建简单实例

Java 线程池 最近在改进项目的并发功能,但开发起来磕磕碰碰的.看了好多资料,总算加深了认识.于是打算配合查看源代码,总结并发编程的原理. 准备从用得最多的线程池开始,围绕创建.执行.关闭认识线程池整个生命周期的实现原理.后续再研究原子变量.并发容器.阻塞队列.同步工具.锁等等主题.java.util.concurrent里的并发工具用起来不难,但不能仅仅会用,我们要read the fucking source code,哈哈.顺便说声,我用的JDK是1.8. Executor框架 Exec

Java 线程池详解及实例代码

线程池的技术背景 在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源.在Java中更是如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收. 所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁.如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因. 例如Android中常见到的很多通用组件一般都离不开"池"的概念,如各种图片

Java 线程池详解

系统启动一个线程的成本是比较高的,因为它涉及到与操作系统的交互,使用线程池的好处是提高性能,当系统中包含大量并发的线程时,会导致系统性能剧烈下降,甚至导致JVM崩溃,而线程池的最大线程数参数可以控制系统中并发线程数不超过次数. 一.Executors 工厂类用来产生线程池,该工厂类包含以下几个静态工厂方法来创建对应的线程池.创建的线程池是一个ExecutorService对象,使用该对象的submit方法或者是execute方法执行相应的Runnable或者是Callable任务.线程池本身在不

Java 数据库连接池详解及简单实例

Java 数据库连接池详解 数据库连接池的原理是: 连接池基本的思想是在系统初始化的时候,将数据库连接作为对象存储在内存中,当用户需要访问数据库时,并非建立一个新的连接,而是从连接池中取出一个已建立的空闲连接对象.使用完毕后,用户也并非将连接关闭,而是将连接放回连接池中,以供下一个请求访问使用.而连接的建立.断开都由连接池自身来管理.同时,还可以通过设置连接池的参数来控制连接池中的初始连接数.连接的上下限数以及每个连接的最大使用次数.最大空闲时间等等.也可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的

基于tomcat的连接数与线程池详解

前言 在使用tomcat时,经常会遇到连接数.线程数之类的配置问题,要真正理解这些概念,必须先了解Tomcat的连接器(Connector). 在前面的文章 详解Tomcat配置文件server.xml 中写到过:Connector的主要功能,是接收连接请求,创建Request和Response对象用于和请求端交换数据:然后分配线程让Engine(也就是Servlet容器)来处理这个请求,并把产生的Request和Response对象传给Engine.当Engine处理完请求后,也会通过Conn

nginx源码分析线程池详解

nginx源码分析线程池详解 一.前言 nginx是采用多进程模型,master和worker之间主要通过pipe管道的方式进行通信,多进程的优势就在于各个进程互不影响.但是经常会有人问道,nginx为什么不采用多线程模型(这个除了之前一篇文章讲到的情况,别的只有去问作者了,HAHA).其实,nginx代码中提供了一个thread_pool(线程池)的核心模块来处理多任务的.下面就本人对该thread_pool这个模块的理解来跟大家做些分享(文中错误.不足还请大家指出,谢谢) 二.thread_

Java 线程优先级详解及实例

Java 线程优先级详解及实例 操作系统基本采用时分的调度运行线程,操作系统会分出一个个时间片,线程会被分配到若干个时间片,当线程的时间片用完了就会发生线程调度,并且等待着下次调度,线程被分配到的时间片多少也就决定了线程使用处理器资源的多少,而线程优先级就是决定线程能够分配多少处理器资源的线程属性. 在Java多线程中,通过一个整形变量priority来控制优先级,优先级的范围从1-10.默认是5,优先级越高越好. public class Priority { public static vo

java多线程教程之如何使用线程池详解

为什么要用线程池? 诸如 Web 服务器.数据库服务器.文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面临处理来自某些远程来源的大量短小的任务.请求以某种方式到达服务器,这种方式可能是通过网络协议(例如 HTTP.FTP 或 POP).通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库.不管请求如何到达,服务器应用程序中经常出现的情况是:单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的. 只有当任务都是同类型并且相互独立时,线程池的性能才能达到最佳.如果将运行时间较长的与运行时间较短的任务混合在一起,那么除

Node.js事件循环(Event Loop)和线程池详解

Node的"事件循环"(Event Loop)是它能够处理大并发.高吞吐量的核心.这是最神奇的地方,据此Node.js基本上可以理解成"单线程",同时还允许在后台处理任意的操作.这篇文章将阐明事件循环是如何工作的,你也可以感受到它的神奇. 事件驱动编程 理解事件循环,首先要理解事件驱动编程(Event Driven Programming).它出现在1960年.如今,事件驱动编程在UI编程中大量使用.JavaScript的一个主要用途是与DOM交互,所以使用基于事件

C#多线程ThreadPool线程池详解

简单说明一下: 线程池可以看做容纳线程的容器:一个应用程序最多只能有一个线程池:ThreadPool静态类通过QueueUserWorkItem()方法将工作函数排入线程池: 每排入一个工作函数,就相当于请求创建一个线程: 线程池的作用: 1.线程池是为突然大量爆发的线程设计的,通过有限的几个固定线程为大量的操作服务,减少了创建和销毁线程所需的时间,从而提高效率. 2.如果一个线程的时间非常长,就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作,而是不宜.),况且我们还不能控制线程池中线程的开始.挂起.和