java多线程学习笔记之自定义线程池

当我们使用 线程池的时候，可以使用 newCachedThreadPool（）或者 newFixedThreadPool(int)等方法，其实我们深入到这些方法里面，就可以看到它们的是实现方式是这样的。

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

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

包括其他几种不同类型的线程池，其实都是通过 ThreadPoolExecutor这个核心类来创建的，如果我们要自定义线程池，那么也是通过这个类来实现的。

该类有四个构造方法，查看源码可以看到，头三个构造方法，其实都是调用的第四个构造方法，所以我们就解释一下第四个构造方法的参数含义。

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
               int maximumPoolSize,
               long keepAliveTime,
               TimeUnit unit,
               BlockingQueue<Runnable> workQueue,
               ThreadFactory threadFactory,
               RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize：核心线程池的大小，在线程池被创建之后，其实里面是没有线程的。（当然，调用prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法会预创建线程，而不用等着任务的到来）。当有任务进来的时候，才会创建线程。当线程池中的线程数量达到corePoolSize之后，就把任务放到 缓存队列当中。（就是 workQueue）。

maximumPoolSize：最大线程数量是多少。它标志着这个线程池的最大线程数量。如果没有最大数量，当创建的线程数量达到了 某个极限值，到最后内存肯定就爆掉了。

keepAliveTime：当线程没有任务时，最多保持的时间，超过这个时间就被终止了。默认情况下，只有 线程池中线程数量 大于 corePoolSize时，keepAliveTime值才会起作用。也就说说，只有在线程池线程数量超出corePoolSize了。我们才会把超时的空闲线程给停止掉。否则就保持线程池中有 corePoolSize 个线程就可以了。

Unit：参数keepAliveTime的时间单位，就是 TimeUnit类当中的几个属性。

如下图：

workQueue：用来存储待执行任务的队列，不同的线程池它的队列实现方式不同（因为这关系到排队策略的问题）比如有以下几种

ArrayBlockingQueue：基于数组的队列，创建时需要指定大小。

LinkedBlockingQueue：基于链表的队列，如果没有指定大小，则默认值是 Integer.MAX_VALUE。（newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor使用的就是这种队列）。

SynchronousQueue：这种队列比较特殊，因为不排队就直接创建新线程把任务提交了。（newCachedThreadPool使用的就是这种队列）。

threadFactory:线程工厂，用来创建线程。

Handler：拒绝执行任务时的策略，一般来讲有以下四种策略，

（1） ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 丢弃任务，并抛出 RejectedExecutionException 异常。

（2） ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：该任务被线程池拒绝，由调用 execute方法的线程执行该任务。

（3） ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy ： 抛弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务。

（4） ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy，丢弃任务，不过也不抛出异常。

看一个demo ，示例代码地址：src/thread_runnable/CustomThreadPool.java

class CustomTask implements Runnable{
  private int id;
  public CustomTask(int id) {
    this.id = id;
  }

  @Override
  public void run() {
    // TODO Auto-generated method stub
    System.out.println("#" + id + "  threadId=" + Thread.currentThread().getName() );
    try {
      TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
    }catch(InterruptedException e){
      e.printStackTrace();
    }
  }

}

public class CustomThreadPool {
  public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
      BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
      ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 60, TimeUnit.MICROSECONDS, queue);

      for (int i=0; i<7; i++){
        Runnable task = new CustomTask(i);
        pool.execute(task);
      }

      pool.shutdown();
  }

}

输出结果：

从这个例子，可以看出，虽然我们有7个任务，但是实际上，只有三个线程在运行。

那么当我们提交任务给线程池之后，它的处理策略是什么呢？

（1），如果当前线程池线程数目小于 corePoolSize（核心池还没满呢），那么就创建一个新线程去处理任务。

（2），如果核心池已经满了，来了一个新的任务后，会尝试将其添加到任务队列中，如果成功，则等待空闲线程将其从队列中取出并且执行，如果队列已经满了，则继续下一步。

（3），此时，如果线程池线程数量 小于 maximumPoolSize，则创建一个新线程执行任务，否则，那就说明线程池到了最大饱和能力了，没办法再处理了，此时就按照拒绝策略来处理。（就是构造函数当中的Handler对象）。

（4），如果线程池的线程数量大于corePoolSize，则当某个线程的空闲时间超过了keepAliveTime，那么这个线程就要被销毁了，直到线程池中线程数量不大于corePoolSize为止。

举个通俗易懂的例子，公司要设立一个项目组来处理某些任务，hr部门给的人员编制是10个人（corePoolSize）。同时给他们专门设置了一间有15个座位（maximumPoolSize）的办公室。最开始的时候来了一个任务，就招聘一个人。就这样，一个一个的招聘，招满了十个人，不断有新的任务安排给这个项目组，每个人也在不停的接任务干活。不过后来任务越来越多，十个人无法处理完了。其他的任务就只能在走廊外面排队了。后来任务越来越多，走廊的排队队伍也挤不下。然后只好找找一些临时工来帮助完成任务。因为办公室只有15个座位，所以它们最多也就只能找5个临时工。可是任务依旧越来越多，根本处理不完，那没办法，这个项目组只好拒绝再接新任务。（拒绝的方式就是 Handler），最后任务渐渐的少了，大家都比较清闲了。所以就决定看大家表现，谁表现不好，谁就被清理出这个办公室（空闲时间超过 keepAliveTime），直到 办公室只剩下10个人（corePoolSize），维持固定的人员编制为止。

关于线程池，ThreadPoolExecutor还提供了一些需要注意的方法：

（1） shutdown()，平滑的关闭线程池。（如果还有未执行完的任务，就等待它们执行完）。

（2） shutdownNow()。简单粗暴的关闭线程池。（没有执行完的任务也直接关闭）。

（3） setCorePoolSize()。设置/更改核心池的大小。

（4） setMaximumPoolSize（），设置/更改线程池中最大线程的数量限制。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。