一、什么是线程池?
核心思想: 线程池是一种基于“池化”思想来管理线程的工具。它预先创建好一定数量的线程,放入一个“池子”中,当有任务需要执行时,就从池子中取出一个空闲线程来执行任务,任务执行完毕后,线程并不被销毁,而是返回池中等待执行下一个任务。
为什么需要线程池?
在深入原理之前,我们先想想如果不使用线程池,我们如何处理多任务:
// 原始方式:为每个任务创建一个新线程
for (int i = 0; i < 100; i++) {
    new thread(() -> {
        // 执行任务
        system.out.println("执行任务:" + thread.currentthread().getname());
    }).start();
}这种方式存在几个严重问题:
- 资源消耗大:创建和销毁线程是非常消耗cpu和内存的。当任务数量非常多时,频繁地创建和销毁线程会严重影响性能。
- 管理困难:无法控制线程的数量,如果并发任务过多,会创建大量线程,导致系统负载过高,甚至崩溃。
- 稳定性差:缺乏统一的管理,线程之间的竞争和不可预知的行为会增加系统的不稳定性。
线程池的优势:
- 降低资源消耗:通过复用已创建的线程,避免了频繁创建和销毁线程的开销。
- 提高响应速度:当任务到达时,无需等待线程创建就能立即执行。
- 提高线程的可管理性:线程是稀缺资源,线程池可以统一进行分配、调优和监控。可以控制最大并发数,防止无限制创建线程。
- 提供更强大的功能:线程池提供了定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
二、线程池的核心工作原理
要理解线程池的工作原理,我们需要深入到它的内部组件和执行流程。其核心模型可以用下图清晰地展示:

下面我们来详细拆解图中的每一步。
核心组件
- 核心线程池 (corepoolsize):线程池中常驻的“核心部队”。即使它们处于空闲状态,也不会被销毁(除非设置了allowcorethreadtimeout为true)。
- 任务队列 (workqueue):一个阻塞队列,用于存放待执行的任务。当核心线程都在忙时,新来的任务会被放在这个队列里排队等候。
- 最大线程池 (maximumpoolsize):线程池允许创建的最大线程数量。这是线程池的“扩编上限”。
- 非核心线程:当任务队列满了,并且当前线程数小于最大线程数时,线程池会创建新的线程来处理任务。这些线程是“临时工”,空闲一段时间后(由keepalivetime决定)会被销毁。
- 拒绝策略 (rejectedexecutionhandler):当任务队列已满,并且线程数已达到最大值时,线程池会采取一种策略来处理新提交的任务。
工作流程详解(结合上图)
- 提交任务
- 当一个新任务被提交到线程池时,线程池的处理决策流程开始。
 
- 判断核心线程- 如果当前运行的线程数 小于 corepoolsize(核心线程数),那么无论是否有空闲线程,线程池都会立即创建一个新的核心线程来执行这个任务。
- 如果核心线程数已满,则进入下一步。
 
- 如果当前运行的线程数 小于 
- 尝试入队- 线程池会尝试将任务放入任务队列 (workqueue) 进行排队。
- 如果任务队列未满,任务成功入队,等待核心线程空闲下来后从队列中取出执行。
- 如果任务队列已满,则进入下一步。
 
- 线程池会尝试将任务放入任务队列 (
- 判断最大线程- 如果任务队列已满,但当前运行的线程数 小于 maximumpoolsize(最大线程数),线程池会创建一个新的非核心线程来立即执行这个任务(注意,它执行的是刚提交的这个新任务,而不是队列里的旧任务)。
- 如果当前线程数已经达到 maximumpoolsize,则进入下一步。
 
- 如果任务队列已满,但当前运行的线程数 小于 
- 执行拒绝策略- 当线程池和队列都已经“满负荷”工作时,新提交的任务将被拒绝,线程池会调用rejectedexecutionhandler来处理这个任务。
 
- 当线程池和队列都已经“满负荷”工作时,新提交的任务将被拒绝,线程池会调用
补充:线程回收
当线程池中的线程数量超过了corepoolsize,并且这些“多余”的非核心线程空闲时间超过了keepalivetime,它们就会被终止,直到线程数量恢复到corepoolsize的大小。
三、java中的线程池实现 (threadpoolexecutor)
在java中,线程池的核心类是 java.util.concurrent.threadpoolexecutor。我们通常通过executors工厂类来创建配置好的线程池,但更推荐直接使用threadpoolexecutor的构造函数来精细控制参数。
核心构造函数
public threadpoolexecutor(
    int corepoolsize,         // 核心线程数
    int maximumpoolsize,      // 最大线程数
    long keepalivetime,       // 非核心线程空闲存活时间
    timeunit unit,            // 存活时间单位
    blockingqueue<runnable> workqueue, // 任务队列
    threadfactory threadfactory,       // 线程工厂(用于创建线程)
    rejectedexecutionhandler handler   // 拒绝策略
)常见的任务队列 (workqueue)
- synchronousqueue:一个不存储元素的队列。每个插入操作必须等待另一个线程的移除操作。这样,提交的任务不会被排队,而是直接创建新线程或执行拒绝策略。- executors.newcachedthreadpool()使用它。
- linkedblockingqueue:一个基于链表的无界队列(除非构造时指定容量)。如果使用无界队列,那么- maximumpoolsize参数就失效了,因为队列永远不会满,所以只会创建- corepoolsize个线程。
- arrayblockingqueue:一个基于数组的有界队列。可以有效地防止资源耗尽。
内置的拒绝策略
- threadpoolexecutor.abortpolicy(默认):直接抛出- rejectedexecutionexception异常。
- threadpoolexecutor.callerrunspolicy:由调用者所在线程(比如主线程)来执行该任务。这提供了一种简单的反馈控制机制,可以降低新任务的提交速度。
- threadpoolexecutor.discardpolicy:默默丢弃无法处理的任务,不抛异常。
- threadpoolexecutor.discardoldestpolicy:丢弃队列中最旧的一个任务,然后尝试重新提交当前任务。
四、通过executors工具类创建的常见线程池
- newfixedthreadpool(固定大小线程池)- corepoolsize=- maximumpoolsize= n
- workqueue=- linkedblockingqueue(无界队列)
- 特点:线程数量固定。适用于为了满足资源管理的需求,需要限制当前线程数量的场景。注意:使用无界队列,如果任务过多,可能导致内存溢出(oom)。
 
- newcachedthreadpool(可缓存线程池)- corepoolsize= 0
- maximumpoolsize=- integer.max_value(几乎是无限的)
- keepalivetime= 60秒
- workqueue=- synchronousqueue
- 特点:线程数量几乎无限制,空闲线程会被回收。适用于执行很多短期异步任务的小程序,或负载较轻的服务器。注意:最大线程数非常大,可能创建大量线程,导致cpu和内存耗尽。
 
- newsinglethreadexecutor(单线程线程池)- corepoolsize=- maximumpoolsize= 1
- workqueue=- linkedblockingqueue(无界队列)
- 特点:只有一个线程工作。适用于需要保证任务顺序执行,并且在任意时间点不会有多个线程活动的场景。
- newscheduledthreadpool(定时任务线程池)
- 用于在给定的延迟后运行任务,或者定期执行任务。
 
五、最佳实践与总结
- 理解参数:根据任务的特性(cpu密集型、io密集型)合理设置corepoolsize、maximumpoolsize和workqueue。- cpu密集型:线程数 ≈ cpu核数 + 1
- io密集型:线程数可以设置得多一些,如 2 * cpu核数
 
- 推荐手动创建:避免使用executors的便捷方法,而是直接使用threadpoolexecutor构造函数,这样可以更明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。
- 给线程池命名:通过自定义threadfactory,为线程设置有意义的名字,便于出错时回溯。
- 合理选择拒绝策略:根据业务重要性选择合适的拒绝策略。
总结一下:线程池是一个“生产者-消费者”模型的优雅实现。生产者提交任务(runnable对象),消费者(池中的线程)从任务队列中获取并执行任务。通过预先创建和复用线程,以及对线程数量的管理,它极大地提升了多线程程序的性能、稳定性和可管理性。理解其核心工作原理是编写高效、健壮并发程序的关键。
到此这篇关于java线程池核心工作原理解析的文章就介绍到这了,更多相关java线程池内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网!
 
             我要评论
我要评论 
                                             
                                             
                                             
                                             
                                            
发表评论