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  • Java 线程池 队列

    2014-10-29 23:48:29
    1.使用线程池的目的:

    原帖地址  http://automaticthoughts.iteye.com/blog/1612388

    1.使用线程池的目的:

    1.1减少使用与创建线程池的次数,每个线程都可以重复利用,可执行多个任务。
    1.2可以更具当前手机系统的内存大小,来动态调整线程池里面固定的线程数量,造成阻塞,排队,不会在线程上浪费过多的内存
    同时使用线程的时候,我们用的是用来请求服务器,造成服务器过大的负担
    2.线程池的使用
    在Java JDK1.5之后关于线程池的使用有了很大的改善,在Java.util.concurrent包中介绍了对于线程池的使用,XMPP协议的使用着,

    Asmack有3个关于线程池的使用的地方,一个是关于发送心跳包来维系与服务器的长链接的地方,一个是接收消息的阻塞线程队列,一个是发送

    Message 字节流的地方,
    Java中线程池的最顶部的接口是Executor,严格来将Executor并不是一个线程池,而是一个执行线程的工具,真正的线程池接口是

    ExecutorService
    Executor中几个比较重要的类相关介绍:
    ExecutorService,ScheduleExecutorService,ThreadPoolExecutor,ScheduledThreadPoolExecutor:
    ExecutorService:就是一个真正的线程池的接口
    ScheduleExecutorService:与Timer相似,用来解决需要重复执行的任务线程管理
    ThreadPoolExecutor:ExecutorService的默认实现类
    ScheduledThreadPoolExecutor:周期性重复调用的线程池管理,例如Android中的循环切换切换广告栏图片,这个任务就是循环重复的

    ,在执行完一次之后,需要重复循环调用Schedule本身就是目录或者时刻表的意思
    Executor类里面提供了一些静态的工厂类,用来创建不同需求的线程池
    2.1 newSingleThreadExecutor: 创建一个只存在单个线程的线程池,也就是单个线程执行所有的任务,如果唯一的那一条线程出现异

    常Interruput,那么会有一个新的线程来代替之前的线程,此线程池保证所有的任务按照任务的提交顺序执行
    2.2 newFixedThreadPool:创建固定大小的线程池,每次提交一个任务就在线程池中添加一条,知道线程池中的数量达到创建是设置的

    数目,线程池的大小一旦达到最大值就没办法改变,除非线程池中的某条线程出现异常,才会创建一个备胎,备胎就可以转正了,
    2.3 newCacheThreadPool:创建一个可以缓存的线程池,当需要处理的任务添加的时候能够智能的添加新线程来处理任务,那么就会回

    收部分不执行的线程,或者处于休闲状态的线程池(60秒的时间内,啥都没干的线程),线程池的大小完全依赖于JVM
    2.4 newScheduledThreaPool:创建一个没有大小限制的线程池,此线程中池用来周期性重复的执行某条线程

    3 关于ThreadPoolExecutor
    ThreadPoolExecutor的完整构造与签名是:ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,

    TimeUnit unit)
    构造函数中的参数意义:corePoolSize 线程池中保存的线程数量,包括空闲线程
    maximumPoolSize 线程池中保存线程的最大值
    keepAliveTime 当线程池中的线程数量大于corePoolSize ,终止多余的空闲线程,等待新任务的最长时间,其实表示的是多长时间把

    线程分类为空闲线程
    unit 构造函数中keepAliveTime的时间单位
    4 queue的三种类型
    排队通常有三种通用的策略:
    4.1直接提交
    工作队列的默认选项是 SynchronousQueue,它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此,如果不存在可用于立即运行任

    务的线程,则试图把任务加入队列将失败,因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提

    交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增

    长的可能性。
    4.2无界队列
    使用无界队列(例如,不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue)将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列

    中等待。这样,创建的线程就不会超过 corePoolSize。(因此,maximumPoolSize 的值也就无效了。)当每个任务完全独立于其他任务,即

    任务执行互不影响时,适合于使用无界队列;例如,在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求,当命令以超过队列所能处理的

    平均数连续到达时,此策略允许无界线程具有增长的可能性。
    4.3有界队列
    当使用有限的 maximumPoolSizes 时,有界队列(如 ArrayBlockingQueue)有助于防止资源耗尽,但是可能较难调整和控

    制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷:使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销,

    但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞(例如,如果它们是 I/O 边界),则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小

    型队列通常要求较大的池大小,CPU 使用率较高,但是可能遇到不可接受的调度开销,这样也会降低吞吐量。

    5 BlockingQueue的选择
    5.1使用直接提交策略,也即SynchronousQueue。在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。
    5.2使用无界队列策略,即LinkedBlockingQueue 这个就拿newFixedThreadPool来说,根据前文提到的规则:
    如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选添加新的线程,而不进行排队。那么当任务继续增加,会发生什么呢?
    5.3有界队列,使用ArrayBlockingQueue。

    展开全文
  • } Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器,这个队列是没有限定大小的,可以无限向里面submit任务。 当线程池处理的太慢的时候,队列里的内容会积累,积累到一定程度就...


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    本文转自公众号:码洞

    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
            return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                          0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                          new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }
    

    Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器,这个队列是没有限定大小的,可以无限向里面submit任务。

    当线程池处理的太慢的时候,队列里的内容会积累,积累到一定程度就会内存溢出。即使没有内存溢出,队列的延迟势必会变大,而且如果进程突然遇到退出信号,队列里的消息还没有被处理就被丢弃了,那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响。

    那如何解决线程池的过饱问题呢?从队列入手,无外乎两种方法

    1. 增加消费者,增加消费者处理效率

    2. 限制生产者生产速度

    增加消费者就是增加线程池大小,增加消费者处理效率就是优化逻辑处理。但是如果遇到了IO瓶颈,消费者处理的效率完全取决于IO效率,在消费能力上已经优化到了极限还是处理不过来怎么办?或者系统突然遇到用户高峰,我们所配置的线程池大小不够用怎么办?

    这时候我们就只能从生产者入手,限制生产者的生产速度。那如何限制呢?

    public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
            if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
            this.capacity = capacity;
            last = head = new Node<E>(null);
     }

    LinkedBlockingQueue提供了capacity参数可以限制队列的大小,当队列元素达到上线的时候,生产者线程会阻塞住,直到队列被消费者消费到有空槽的时候才会继续下去。这里似乎只要给队列设置一个大小就ok了。

    但是实际情况并不是我们所想的那样。

    public void execute(Runnable command) {
            int c = ctl.get();
            if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
                if (addWorker(command, true))
                    return;
                c = ctl.get();
            }
            if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {  # here
                int recheck = ctl.get();
                if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                    reject(command);
                else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                    addWorker(null, false);
            }
            else if (!addWorker(command, false))
                reject(command); # here
        }

    翻开源码可以发现生产者向队列里塞任务用的方法是workQueue.offer(),这个方法在遇到队列满时是不会阻塞的,而是直接返回一个false,表示抛弃了这个任务。然后生产者调用reject方法,进入拒绝处理逻辑。

    接下来我们看看这个reject方法到底干了什么

    final void reject(Runnable command) {
            handler.rejectedExecution(command, this);
    }

    我们看到JDK默认提供了4中拒绝策略的实现。

    1. AbortPolicy 默认策略,抛出RejectedExecutionException异常

    2. CallerRunsPolicy 让任务在生产者线程里执行,这样可以降低生产者的生产速度也不会将生产者的线程堵住

    3. DiscardPolicy 直接抛弃任务,不抛异常

    4. DiscardOldestPolicy 直接抛弃旧任务,不抛异常

    一般比较常用的是CallerRunPolicy,比较优雅的解决了过饱问题。如果你觉得这种方式不那么优雅的话,还可以使用下面的几种方式。这几种方式都是通过处理RejectExecution来实现生产者的阻塞的目的。

    public class BlockWhenQueueFullHandler implements RejectedExecutionHandler {
    
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            pool.getQueue().put(new FutureTask(r));
        }
    
    }

    这种方案是使用put方法会阻塞生产者线程的原理达到了目的。

    public class BlockWhenQueueFull implements RejectedExecutionHandler {
    
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            try {
                long waitMs = 10;
                Thread.sleep(waitMs);
            } catch (InterruptedException e) {}
            executor.execute(r);
        }
    
    }

    这种方案显而易见,用sleep达到了阻塞的目的。

    public class BoundedExecutor {
        private final Executor exec;
        private final Semaphore semaphore;
    
        public BoundedExecutor(Executor exec, int bound) {
            this.exec = exec;
            this.semaphore = new Semaphore(bound);
        }
    
        public void submitTask(final Runnable command)
                throws InterruptedException, RejectedExecutionException {
            semaphore.acquire();
            try {
                exec.execute(new Runnable() {
                    public void run() {
                        try {
                            command.run();
                        } finally {
                            semaphore.release();
                        }
                    }
                });
            } catch (RejectedExecutionException e) {
                semaphore.release();
                throw e;
            }
        }}

    这种方案是通过信号量的大小都限制队列的大小,也不需要特别限定executor队列大小了

    同样的原理还可以使用wait/notifyAll机制来达到一样的目的。

    END

    展开全文
  • 作者:刘宇。一、什么是LinkedBlockingQueue?二、LinkedBlockingQueue类图三、BlockingQueue的方法四、...链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,但是在大多数并发应用程序中,其可预知的性能要低。

    CSDN博客地址:https://blog.csdn.net/liuyu973971883
    文章来源:转载,原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_41622183/article/details/88792358,感谢这位老哥的辛勤付出,写的非常棒,各位看完别忘了给这位老哥点个赞啊。如有侵权,请联系删除。

    一、什么是LinkedBlockingQueue?

    • LinkedBlockingQueue内部由单链表实现,按 FIFO(先进先出)排序元素。
    • 链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,但是在大多数并发应用程序中,其可预知的性能要低。
    • 添加元素和获取元素都使用了ReentrantLock锁,读写分离的,读写操作可以并行执行。
    • 如果不指定容量,默认为Integer.MAX_VALUE,也就是无界队列。通常建议手动设置一个大小。

    二、LinkedBlockingQueue类图

    在这里插入图片描述

    从上图我们可以很清楚的看到 LinkedBlockingQueue 类中关系,Collection 接口我想大家都很熟悉,平时我们在开发中最常用的 List,Set 顶层也是该接口。按照 java 的语言风格,基本是不断抽象出公共接口,子接口或抽象类则在原有的基础上提供独有的方法。

    三、BlockingQueue的方法

    LinkedBlockingQueue 是 BlockingQueue 的实现类,那我们需要先看看 BlockingQueue 提供了哪些方法。

    public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {
    
        //将对象塞入队列,如果塞入成功返回true, 否则返回false。
        boolean add(E e);
    
        //将对象塞入到队列中,如果设置成功返回true, 否则返回false
        boolean offer(E e);
    
        //将元素塞入到队列中,如果队列中已经满了,
        //则该方法会一直阻塞,直到队列中有多余的空间。
        void put(E e) throws InterruptedException;
    
        //将对象塞入队列并设置时间
        //如果塞入成功返回 true, 否则返回 false.
        boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException;
    
        //从队列中取对象,如果队列中没有对象,
        //线程会一直阻塞,直到队列中有对象,并且该方法取得了该对象。
        E take() throws InterruptedException;
    
        //在给定的时间里,从队列中获取对象,
        //时间到了直接调用普通的poll方法,为null则直接返回null。
        E poll(long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException;
    
        //获取队列中剩余长度。
        int remainingCapacity();
    
        //从队列中移除指定的值。
        boolean remove(Object o);
    
        //判断队列中包含该对象。
        public boolean contains(Object o);
    
        //将队列中对象,全部移除,并加到传入集合中。
        int drainTo(Collection<? super E> c);
    
        //指定最多数量限制,将队列中对象,全部移除,并加到传入的集合中。
        int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);
    }
    

    四、LinkedBlockingQueue讲解

    看完上面的代码,我们基本知道了 LinkedBlockingQueue 队列有什么方法,简单说就是实现 BlockingQueue 接口的提供的方法。

    1、内部使用到的锁

    • notEmpty 对象在队列从取出值时,如果队列中没有值了,那线程将会堵塞,等待有值进入队列后唤醒线程取值。
    • notFull 对象对象,如果塞值进队列时,队列已经满了,那线程将会堵塞,直到队列中值被消费,唤醒线程去塞入值。
    /** 显示锁,在将对象从队列中取出时加的锁 */
    private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
    /**线程间通信,从队列中取对象,如果队列为空时,就阻塞 */
    private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
    /** 显示锁,在将对象塞入队列时加的锁 */
    private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
    /**线程间通信,塞对象入队列,如果队列满时时,就阻塞*/
    private final Condition notFull = putLock.newCondition();
    

    2、多种入队方法比较

    入队方法 是否阻塞 适合队列
    offer 有界队列
    put 都可以

    其实入队方法还要个 add 的,但是它还是调用 offer 的入队方法,这里就不介绍。offer 入队方式比较适合有界队列,offer 在队列满的时候,入队失败会返回 false,而 put 的方法在队列满的时候,会将线程阻塞。

    3、源码解析

    3.1、put方法

    入队方法,该方法会阻塞

    public void put(E e) throws InterruptedException {
    	//对象为空时抛出异常
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        int c = -1;
        //节点
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        //入队锁
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        //原子类,用于比较是否超过队列边界
        final AtomicInteger count = this.count;
        //显示锁,上可中断锁
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
        	//判断队列是否已经满,满了就乖乖阻塞	
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            //入队操作
            enqueue(node);
            //自增(线程安全)
            c = count.getAndIncrement();
            //判断队列是否超过边界
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
        	//释放锁
            putLock.unlock();
        }
        //唤醒其他阻塞的线程
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }
    

    3.2、offer方法

    入队方法

    public boolean offer(E e) {
    	//对象为空时抛出异常
    	if (e == null) throw new NullPointerException();
    	//原子量,用于自增
    	final AtomicInteger count = this.count;
    	//判断队列是否已经满了,满了直接返回 false
    	if (count.get() == capacity)
    	    return false;
    	int c = -1;
    	Node<E> node = new Node<E>(e);
    	//入队锁
    	final ReentrantLock putLock = this.putLock;
    	//显示锁
    	putLock.lock();
    	try {
    		//判断队列是否已经满了
    	    if (count.get() < capacity) {
    	    //入队
    	        enqueue(node);
    	        //自增
    	        c = count.getAndIncrement();
    	        //入队后再判断队列是否已满
    	        if (c + 1 < capacity)
    	            notFull.signal();
    	    }
    	} finally {
    	//解锁
    	    putLock.unlock();
    	}
    	//唤醒消费线程
    	if (c == 0)
    	    signalNotEmpty();
    	return c >= 0;
    }
    

    3.3、take方法

    出队方法,该方法会阻塞

    public E take() throws InterruptedException {
    	E x;
    	int c = -1;
    	final AtomicInteger count = this.count;
    	final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    	//可中断锁
    	takeLock.lockInterruptibly();
    	try {
    		//当队列为空时,阻塞等待
    	    while (count.get() == 0) {
    	        notEmpty.await();
    	    }
    	    //出队操作
    	    x = dequeue();
    	    //自减
    	    c = count.getAndDecrement();
    	    //判断队列中是否有对象,有就唤醒之前阻塞的线程
    	    if (c > 1)
    	        notEmpty.signal();
    	} finally {
    	//解锁
    	    takeLock.unlock();
    	}
    	if (c == capacity)
    	    signalNotFull();
    	return x;
    }
    

    3.4、poll方法

    出队方法

    public E poll() {
    	final AtomicInteger count = this.count;
    	//队列为空时,返回空
    	if (count.get() == 0)
    	    return null;
    	E x = null;
    	int c = -1;
    	final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
    	//加锁
    	takeLock.lock();
    	try {
    		//判断队列中是否有对象
    	    if (count.get() > 0) {
    	    //出队操作
    	        x = dequeue();
    	        //自减
    	        c = count.getAndDecrement();
    	        //唤醒其他出队操作阻塞的线程
    	        if (c > 1)
    	            notEmpty.signal();
    	    }
    	} finally {
    	//解锁
    	    takeLock.unlock();
    	}
    	//唤醒其他队列满时阻塞的线程
    	if (c == capacity)
    	    signalNotFull();
    	return x;
    }
    
    展开全文
  • 队列中的元素都是按照过期时间顺序排序的,队列头部放的是即将过期的元素。该队列中的元素必须实现Delayed接口,getDelay定义了剩余到期时间,compareTo方法定义了元素排序规则。该队列不允许存放null元素。延时...

    Java线程池队列DelayQueue的使用及详细介绍-刘宇

    作者:刘宇
    CSDN博客地址:https://blog.csdn.net/liuyu973971883
    有部分资料参考,如有侵权,请联系删除。如有不正确的地方,烦请指正,谢谢。

    一、什么是DelayQueue?

    DelayQueue顾名思义,它是个无边界延迟队列,它的底层是基于PriorityBlockingQueue实现的。该队列中的元素都是按照过期时间顺序排序的,队列头部放的是即将过期的元素。该队列中的元素必须实现Delayed接口,getDelay定义了剩余到期时间,compareTo方法定义了元素排序规则。该队列不允许存放null元素。延时队列实现了Iterator接口,但Iterator()遍历顺序不保证是元素的实际存放顺序。

    总结:

    • DelayQueue队列是无边界
    • 队列中按照过期时间排序
    • 队列中的元素必须实现Delayed接口
    • 不允许存放null元素
    • poll方法获取元素时,立即返回,如果没有过期的元素则返回null
    • take方法获取元素时,如果没有过期的元素则会进行阻塞
    • peek方法获取元素时,立即返回,不会删除该元素,即使没有过期的元素也会获取到
    • 使用Iterator可以立即返回该队列中的元素,但是不保证顺序

    二、案例

    package com.brycen.part3.threadpool.collections;
    
    import java.util.Iterator;
    import java.util.concurrent.*;
    
    public class DelayQueueExample {
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            DelayQueue<DelayElement> delayQueue = new DelayQueue<>();
            delayQueue.add(new DelayElement<String>("test1",1000));
            delayQueue.add(new DelayElement<String>("test2",800));
            delayQueue.add(new DelayElement<String>("test3",2000));
            delayQueue.add(new DelayElement<String>("test4",3000));
    
            System.out.println("队列大小:"+delayQueue.size());
            //立即返回,同时删除元素,如果没有过期元素则返回null
            System.out.println("poll方法获取:"+delayQueue.poll());
            //立即返回,不会删除元素,如果没有过期元素也会返回该元素,只有当队列为null时才会返回null
            System.out.println("peek方法获取:"+delayQueue.peek());
            //进行阻塞
            System.out.println("take方法获取:"+delayQueue.take().getData());
    
            //立即返回,但不能保证顺序
            Iterator<DelayElement> iterator = delayQueue.iterator();
            while (iterator.hasNext()){
                DelayElement element = iterator.next();
                System.out.println("iterator获取:"+element.getData());
            }
        }
    
        static class DelayElement<E> implements Delayed{
            private final long expireTime;
            private final E e;
    
            public DelayElement(E e,long delay) {
                this.expireTime = System.currentTimeMillis()+delay;
                this.e = e;
            }
    
            @Override
            public long getDelay(TimeUnit unit) {
                //判断是否过期
                return unit.convert(expireTime-System.currentTimeMillis(),TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
    
            @Override
            public int compareTo(Delayed delayed) {
                //排序规则:按照过期时间排序
                DelayElement that = (DelayElement)delayed;
                if (this.expireTime<that.expireTime){
                    return -1;
                }else if (this.expireTime>that.expireTime){
                    return 1;
                }else {
                    return 0;
                }
            }
    
            public E getData() {
                return e;
            }
        }
    }
    

    运行结果:

    队列大小:4
    poll方法获取:null
    peek方法获取:com.brycen.part3.threadpool.collections.ArrayBlockingQueueExample$DelayElement@2437c6dc
    take方法获取:test2
    iterator获取:test1
    iterator获取:test4
    iterator获取:test3
    
    展开全文
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