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深入了解多线程的原理

时间:2019-08-20 19:43:18来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:80次「手机版」
 

多线程

说在前面的话

使用多线程的目的

  1. 在多个cpu核心下,多线程的好处显而易见的,不然多个CPU核心只跑一个线程其他的核心就都浪费了
  2. 即便不考虑多核心,在单核下,多线程也是有意义的,因为在一些操作,比如IO操作阻塞的时候,是不需要CPU参与的,这时候CPU就可以另开一个线程去做别的事情,等待IO操作完成再回到之前的线程继续执行即可

为什么要使用线程池,能为我们带来什么好处?

  1. 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
  2. 提高相应速度:当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立刻执行
  3. 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。

使用线程池的风险

  1. 死锁
  2. 资源不足
  3. 并发错误
  4. 线程泄漏
  5. 请求过载

线程池的使用

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,maximumPoolSize,keepAliveTime,unit,workqueue,threadFactory,handler);

创建一个线程池需要输入几个参数:

  • corePoolSize(线程池的基本大小):当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即便其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。
  • runnableTaskQueue(任务队列):用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择一下几种阻塞队列:

    1. Arrayblockingqueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。
    2. LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO(先进先出)排序元素,吞吐量通常高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.NewFixedThreadPool()使用了这个队列。
    3. SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等待另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常高于LikedBlockingQueue,静态工厂方法Executor.newcachedThreadPool使用了这个队列。
    4. priorityBlockingQueue:一个具有优先级的无限阻塞队列。
  • maximumPoolSize(线程池最大大小):线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。

  • ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意思的名字,DEBUG和定位问题时非常有帮助。
  • RejectedexecutionHandler(饱和策略):当队列和线程都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采用一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy,表示无法处理新任务时抛出异常。以下为JDK1.5提供的四种策略。

    1. AbortPolicy:直接抛出异常。
    2. CallerRunsPolicy:只用调用哲所在线程来运行任务。
    3. DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。
    4. DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。
    5. 当前也可以根据应用场景需求来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
  • KeepAliveTime(线程活动保持时间):线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大这个时间,提高线程的利用率

  • TimeUnit(线程活动保持时间的单位):可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS,千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS,千分之一微秒)。

向线程池提交任务

我们可以使用execute提交的任务,但是execute方法没有返回值,所以无法判断任务知否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。

threadsPool.execute(new Runnable(){
    @Override
    public void run(){

        //TODO Auto-generated method stub
    }
});

我们也可以使用submit方法来提交任务,它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功,通过future的get方法来获取返回值,get方法会阻塞住知道任务完成,而使用get(long timeout,TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立马返回,这时有可能任务没有执行完。

try{
    Object s=future.get();
    }catch(InterruptedException e){
        //处理中断异常
    }catch(ExecutionException e){
        //处理无法执行任务异常
    }finally{
        //关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

线程池的关闭

我们可以通过调用线程池的shutdown或者shutdownNow方法来关闭线程池,但是它们的实现原理不同,shutdown的原理是只是将线程池的状态设置为SHUTDOWN状态,然后中断所有没有正在执行任务的线程。shutdownNow的原理是遍历线程池中的工作线程,然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。shutdownNow会首先将线程池的状态设置为STOP,然后尝试停止所有的正在执行或者暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表。

只要调用了这两个关闭方法的其中一个,isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池,应该由提交到线程池的任务特性决定,通常调用shutdown来关闭线程池,如果任务不一定要执行完,则可以调用shutdownNow。

线程池的实现原理

流程分析:线程池的主要工作流程如下图:

image

合理的配置线程池

要想合理的配置线程池,就必须首先分析任务特性,可以从以下几个角度来进行分析:

1. 任务的性质:CPU密集型任务,IO密集型任务和混合型任务

2. 任务的优先级:高,中和低

3. 任务的执行时间:长,中和短

4. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量,如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作,线程并不是一直在执行任务,则配置尽可能多的线程,如2Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率,如果这两个任务执行时间相差太大,则没有必要进行分解。我们可以通过runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级搞得任务先得到执行,需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理,或者也可以使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务,因为线程提交sql后需要等待数据库返回结果,如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置越大,这样才能更好的利用CPU。

建议使用有界队列,有界队列能增加系统的稳定性和预警能力,可以根据需求设大一点,比如说几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了,不断的抛出抛弃任务的异常,通过排查发现是数据库出现了问题,导致执行SQL变得非常缓慢,因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的,所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住,任务压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列,线程池的队列就会越来越多,有可能会撑满内存,导致整个系统不可用,而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的,二我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务,但是出现这样问题时也会影响到其他的任务。

线程池的监控

通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用

- taskCount:线程池需要执行的任务数量

- completedTaskCount:线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。

- largestPoolSize:线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小,则表示线程池曾经满了。

- getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话,池里的线程不会自动销毁,所以这个大小只增不减。

- getActiveCount:获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute,afterExecute和terminated 方法,我们可以在任务执行前,执行后和线程关闭前干一些事。如监控任务的平均执行时间,最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。

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