1、new Thread的弊端
执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗?
```
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
).start();
```
那你就out太多了,new Thread的弊端如下:
a. 每次new Thread新建对象性能差。
b. 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。
c. 缺乏更多功能,如定时执行、定期执行、线程中断。
相比new Thread,Java提供的四种线程池的好处在于:
a. 重用存在的线程,减少对象创建、消亡的开销,性能佳。
b. 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争,避免堵塞。
c. 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
Java通过Executors提供四种线程池,分别为:
newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。示例代码如下:
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
try {
Thread.sleep(index * 1000);
}
catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(index);
}
});
}
线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程。
创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。示例代码如下:
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
fixedThreadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(index);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
}
因为线程池大小为3,每个任务输出index后sleep 2秒,所以每两秒打印3个数字。
定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()。可参考PreloadDataCache。
创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下:
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 3 seconds");
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
表示延迟3秒执行。
定期执行示例代码如下:
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");
}
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
表示延迟1秒后每3秒执行一次。
ScheduledExecutorService比Timer更安全,功能更强大
创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下:
ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(index);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
}
结果依次输出,相当于顺序执行各个任务。
现行大多数GUI程序都是单线程的。Android中单线程可用于数据库操作,文件操作,应用批量安装,应用批量删除等不适合并发但可能IO阻塞性及影响UI线程响应的操作。
线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
根 据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果;少了浪费了系统资源,多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量,其他线程排 队等候。一个任务执行完毕,再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程,线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时,如果线程池 中有等待的工作线程,就可以开始运行了;否则进入等待队列。
1.减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务。
2.可以根据系统的承受能力,调整线程池中工作线线程的数目,防止因为消耗过多的内存,而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存,线程开的越多,消耗的内存也就越大,最后死机)。
Java里面线程池的顶级接口是Executor,但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池,而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。
比较重要的几个类:
ExecutorService: 真正的线程池接口。
ScheduledExecutorService: 能和Timer/TimerTask类似,解决那些需要任务重复执行的问题。
ThreadPoolExecutor: ExecutorService的默认实现。
ScheduledThreadPoolExecutor: 继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现,周期性任务调度的类实现。
要配置一个线程池是比较复杂的,尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下,很有可能配置的线程池不是较优的,因此在Executors类里面提供了一些静态工厂,生成一些常用的线程池。
创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作,也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束,那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程,直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变,如果某个线程因为执行异常而结束,那么线程池会补充一个新线程。
创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程,
那么就会回收部分空闲(60秒不执行任务)的线程,当任务数增加时,此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制,线程池大小完全依赖于操作系统(或者说JVM)能够创建的最大线程大小。
创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
一、固定大小的线程池,newFixedThreadPool:
package app.executors;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
/**
* Java线程:线程池
*
* @author xiho
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个可重用固定线程数的线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);
// 创建线程
Thread t1 = new MyThread();
Thread t2 = new MyThread();
Thread t3 = new MyThread();
Thread t4 = new MyThread();
Thread t5 = new MyThread();
// 将线程放入池中进行执行
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
// 关闭线程池
pool.shutdown();
}
}
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在执行。。。");
}
}
输出结果:
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-3正在执行。。。
pool-1-thread-4正在执行。。。
pool-1-thread-2正在执行。。。
pool-1-thread-5正在执行。。。
改变ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5)中的参数:ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2),输出结果是:
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-2正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-2正在执行。。。
从以上结果可以看出,newFixedThreadPool的参数指定了可以运行的线程的最大数目,超过这个数目的线程加进去以后,不会运行。其次,加入线程池的线程属于托管状态,线程的运行不受加入顺序的影响。
二、单任务线程池,newSingleThreadExecutor:
仅仅是把上述代码中的ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2)改为ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
输出结果:
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-1正在执行。。。
可以看出,每次调用execute方法,其实最后都是调用了thread-1的run方法。
三、可变尺寸的线程池,newCachedThreadPool:
与上面的类似,只是改动下pool的创建方式:ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
输出结果:
pool-1-thread-1正在执行。。。
pool-1-thread-2正在执行。。。
pool-1-thread-4正在执行。。。
pool-1-thread-3正在执行。。。
pool-1-thread-5正在执行。。。
这种方式的特点是:可根据需要创建新线程的线程池,但是在以前构造的线程可用时将重用它们。
四、延迟连接池,newScheduledThreadPool:
public class TestScheduledThreadPoolExecutor {
public static void main(String[] args) {
ScheduledThreadPoolExecutor exec = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {//每隔一段时间就触发异常
@Override
publicvoid run() {
//throw new RuntimeException();
System.out.println("================");
}
}, 1000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {//每隔一段时间打印系统时间,证明两者是互不影响的
@Override
publicvoid run() {
System.out.println(System.nanoTime());
}
}, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
输出结果:
================
8384644549516
8386643829034
8388643830710
================
8390643851383
8392643879319
8400643939383
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