工作三年,小胖不知道线程池的阻塞队列?真的菜!

欢迎来到狗哥多线程系列连载。本篇是线程相关的第八篇,前七篇分别是:

创建线程到底有几种方式?

线程有多少种状态?Runnable 一定在执行任务吗?

万字长文,Thread 类源码解析!

wait、notify/notifyAll 解析

线程之生产者消费者模式

狗哥肝了一下午的线程池

线程池的拒绝策略

线程池的内部结构

来源:拉勾教育Java 并发编程.png

如图所示,线程池的内部结构主要由线程池管理器、工作线程、任务队列以及任务四部分组成。

线程池的阻塞队列

先上张图,表格左侧是线程池,右侧为它们对应的阻塞队列,你可以看到 5 种线程池对应了 3 种阻塞队列。

图源:拉勾教育Java 并发编程~阻塞队列.png

下面逐一说下它们的特点:

  • LinkedBlockingQueue,底层是链表结构、采用先进先出原则,默认容量是 Integer.MAX_VALUE,几乎可以认为是无界队列(几乎不可能达到这个数)。而由于 FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor 的线程数是固定的,所以只能用容量无穷大的队列来存任务

  • SynchronousQueue,容量为 0,不做存储,只做转发。由于 CachedThreadPool 的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE,有任务提交就转发给线程或者创建新线程来执行,并不需要队列存储任务。所以在自定义使用 SynchronousQueue 的线程池应该把最大线程数设置得尽量大,避免任务数大于最大线程数时,没办法把任务放到队列中也没有足够线程来执行任务的情况。

  • DelayedWorkQueue,内部用的是堆数据结构,初始容量为 16,跟 hashmap 一样动态扩容,对任务延时长短进行排序

为什么不自动创建线程池?

阿里巴巴 Java 规约也约定了,手动创建线程池,效果会更好。为什么呢?回答这个问题之前,先来看看五种线程池初始化的方法:

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

// SingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0 L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue <
        Runnable > ()));
}

首先是 FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor,它两的问题在于都是用默认容量的无界队列 LinkedBlockingQueue,当任务处理慢时,队列迅速积压任务并占用大量内存,发生 OOM(内存溢出)。所以在使用时我们可以根据业务指定队列长度:

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 5,
    1 L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue < > (3),
    Executors.defaultThreadFactory(),
    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

然后是 CachedThreadPool,也可以发现一个问题:它默认的最大线程是 Integer.MAX_VALUE,当任务贼多时,它就会不断创建线程,而线程执行比较耗时来不及回收。最终也会造成 OOM,所以应该手动指定最大线程数。

// CachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60 L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue < Runnable > ());
}

最后是 ScheduledThreadPool 和 ScheduledThreadPoolExecutor,这两问题就更大了。首先最大线程数是 Integer.MAX_VALUE,然后阻塞队列是 DelayedWorkQueue,它也是无界队列,最终还是会造成 OOM。

// ScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

// ScheduledThreadPoolExecutor
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS, new DelayedWorkQueue());
}

小福利

如果看到这里,喜欢这篇文章的话,请帮点个好看。微信搜索一个优秀的废人,关注后回复电子书送你 100+ 本编程电子书 ,不只 Java 哦,详情看下图。回复 1024送你一套完整的 java 视频教程。

资源
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,128评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,316评论 3 388
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,737评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,283评论 1 287
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,384评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,458评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,467评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,251评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,688评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,980评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,155评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,818评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,492评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,382评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,020评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,044评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容