「多线程」深入了解多线程的原理

多线程

说在前面的话

使用多线程的目的

在多个cpu核心下，多线程的好处是显而易见的，不然多个CPU核心只跑一个线程其他的核心就都浪费了
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？

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
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

死锁
资源不足
并发错误
线程泄漏
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：

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。

深入了解多线程的原理

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