《多线程》第8节：线程池

Posted 2022-12-17

系统启动一个线程的成本是比较高的，因为启动线程的操作要与操作系统交互。如果程序中需要创建大量生存期较短的线程，那么使用线程池将会大幅度提高程序的运行效率。线程池中保存了一定数目可重复使用的线程，因此可以在使用时直接从线程池中获得一个线程，用完之后还可以把线程放回线程池以便后面再次使用。

线程池在系统启动时就创建大量线程，程序将一个Runnable或Callable实现类对象传递给线程池，线程池就会启动一个空闲线程来执行它们的run()方法或call()方法。当run()方法或call()方法执行完之后，线程并不会死亡，而是再次返回线程池中等待执行下一个对象的run()方法或call()方法。

使用线程池还有一个好处就是能够控制系统中并发线程的数量。当系统包含大量并发线程时，会导致系统性能下降，而线程池的最大线程数参数控制系统中并发线程不会超过设定值。

14.8.1使用Executors产生线程池

Java语言使用ExecutorService和ScheduledExecutorService这两个接口来表示线程池，而使用Executors类生成线程池。Executors位于java.util.concurrent包下，这个类提供了一些静态方法来产生线程池，这些方法如表14-6所示。

表14-6 Executors类的方法

方法	功能
newCachedThreadPool()	创建一个具有缓存功能的线程池，系统根据需要创建线程，这些线程将会被缓存在线程池中
newFixedThreadPool(int nThreads)	创建一个可重用的、具有固定线程数的线程池
newSingleThreadExecutor()	创建一个只有单线程的线程池，它相当于调用newFixedThread Pool()方法时传入参数为1
newScheduledThreadPool(int corePoolSize)	创建具有指定线程数的线程池，它可以在指定的时长后执行线程任务
newSingleThreadScheduledExecutor()	创建只有一个线程的线程池，它可以在指定的时长后后执行线程任务
newWorkStealingPool(int parallelism)	创建持有足够线程的线程池来支持给定的并行级别
newWorkStealingPool()	该方法是前一个方法的简化版本，相当于为前一个方法传入4作为参数

以上这些方法中，newScheduledThreadPool()newSingleThreadScheduledExecutor()这两个方法的返回值是ScheduledExecutorService类型，其他方法的返回值是ExecutorService类型。

ExecutorService代表尽快执行的线程池，也就是说只要把代表任务的Runnable对象或Callable对象交给线程池，线程池就会尽快执行该任务。ExecutorService提供了三个版本的submit()方法用于把任务提交给线程池，如表14-7所示。

表14-7 ExecutorService提交任务的方法

编号	方法
1	Future<?> submit(Runnable task)
2	<T> Future<T> submit(Runnable task, T result)
3	<T> Future<T> submit(Callable<T> task)

1号版本的submit()方法作用是是将task提交给线程池，线程池会尽快执行任务。这个方法的返回值类型是Future，程序员可以用这个Future类型的返回值获得线程执行的返回值。由于run()方法没有返回值，所以用Future的get()方法所获得的返回值为null，但能用Future的isDone()和isCancelled()方法得到线程的执行状态。

2号版本的submit()方法与前一个版本作用一样，区别只在于程序员可以把Future的返回值显示的指定为result。

3号版本的submit()方法用于把一个Callable对象提交给线程池，线程池会尽快执行任务，而Future的get()方法能够获得call()方法的返回值。

与ExecutorService不同，ScheduledExecutorService表示可以在指定延迟后或周期性执行任务的线程池，它提供了如表14-8所示的4个方法用于向线程池提交任务。

表14-8 ScheduledExecutorService提交任务的方法

编号	方法
1	ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,long delay, TimeUnit unit)
2	<V> ScheduledFuture<V> schedule(Callable<V> callable, long delay, TimeUnit unit)
3	ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,long initialDelay,                                              long period, TimeUnit unit)
4	ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,long initialDelay, long delay, TimeUnit unit)

以上这些方法中，1号方法是让command任务在指定的delay延迟后执行。2号方法是让callable任务在指定的delay延迟后执行。3号方法是让command任务在指定的delay延迟后执行，并且以period为周期重复执行。4号方法是让command任务在指定的delay延迟后执行，并且以period为周期重复执行，每两次执行任务之间也会有delay时间长度的间隔。

用完一个线程池后，应该调用该线程池的shutdown()方法，该方法将启动线程池的关闭操作。调用shutdown()方法后的线程池不再接收新任务，但会将以前所有已提交任务执行完成。当线程池中的所有任务都执行完成后，池中的所有线程都会死亡,另外也可以调用线程池的shutdownNow()方法来关闭线程池，该方法试图停止所有正在执行的活动任务，暂停处理正在等待的任务，并返回等待执行的任务列表。

使用线程池来执行线程任务的步骤如下。

1. 调用Executors类的静态工厂方法创建一个ExecutorService对象，该对象代表一个线程池
2. 创建Runnable实现类或Callable实现类的实例，作为线程执行任务
3. 调用ExecutorService对象的submit()方法来提交Runnable实例或Callable实例
4. 当不想提交任何任务时，调用ExecutorService对象的shutdown()方法来关闭线程池

下面的【例14_17】展示了如何使用线程池处理任务。

【例14_17 线程池】

Exam14_17.java

import java.util.concurrent.*;
class Task implements Runnable
    @Override
    public void run() 
        try 
            for (int i=1;i<=5;i++)
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"："+i);
                Thread.sleep(200);
            
        catch (InterruptedException e)
            e.printStackTrace();
        
    

public class Exam14_17 
    public static void main(String[] args)
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        Task task1 = new Task();
        Task task2 = new Task();
        pool.submit(task1);//把任务提交给线程池
        pool.submit(task2);//把任务提交给线程池
        pool.shutdown();//①关闭线程池
    

【例14_17】的main()方法中，把两个任务task1和task2提交给线程池，线程池就会立刻分配线程执行这两个任务，之后关闭线程池。【例14_17】的运行结果如图14-16所示。

图14-16【例14_17】运行结果

从图14-16可以看出：语句①在两个任务刚被提交给线程池的时候就调用shutdown()方法关闭线程池，但线程池中的线程仍然顺利的执行了两个任务。这是因为shutdown()方法的作用并不是停止线程的执行，而是“拒绝”新的任务进入池内。当线程池中的线程开始执行任务后，即使调用了shutdown()方法，线程池中的线程也不会中止执行，线程会全部执行完毕。

14.8.2 FolkJoinPool线程池

当今的计算机已经向着“多核化”的方向发展，很多计算机都有不止一个CPU。如果要以最快的速度执行完任务，最好的方式就是把一个任务分解成多个小任务分配给多个CPU执行，然后把每个小任务的执行结果组合成整个任务的执行结果。

Java语言中，ForkJoinPool就是一种能把一个任务分解成多个小任务的线程池。ForkJoinPool是ExecutorService接口的实现类，它有以下两个构造方法：

public ForkJoinPool(int parallelism)

public ForkJoinPool()

第一个构造方法创建一个包含parallelism个并行线程的线程池，而第二个构造方法也是创建一个线程池，它的并行线程数量是Runtime.getRuntime().availableProcessors()的返回值，这个返回值实际上就是系统逻辑CUP的数量。从JDK1.8开始，ForkJoinPool又增加了一个commonPool()静态方法来获得ForkJoinPool对象，通过这个方法获得的ForkJoinPool对象被称为通用池。通用池的运行状态不会受shutdown()或shutdownNow()方法的影响。但如果程序员调用System.exit(0)来终止虚拟机，通用池以及通用池中正在执行的任务都会被自动终止。

创建了ForkJoinPool 实例之后，就可调用ForkJoinPool 的submit()或 invoke()方法来执行指定的任务了。这两个方法的参数类型都是ForkJoinTask，ForkJoinTask代表一个可以并行、合并的任务，它的fork()方法用于将新创建的子任务放入当前线程的工作队列中。ForkJoinTask是一个抽象类,并且它还有两个抽象子类：RecursiveAction和RecursiveTask。其中RecursiveTask代表有返回值的任务，而RecursiveAction代表没有返回值的任务，下面的【例14_18】演示了如何把一个大任务拆分成小任务并交给ForkJoinPool线程池执行。

【例14_18 ForkJoinPool线程池1】

Exam14_18.java

import java.util.concurrent.*;
class PrintTask extends RecursiveAction//可拆解的任务
private static int THRESHOLD = 50;//每个小任务最多打印50个数字
    private int start;//要打印的第一个数字
    private int end;
    public PrintTask(int start,int end)
        this.start = start;
        this.end = end;
    
    @Override
    protected void compute() 
        if(end-start<THRESHOLD)//要打印的数字量小于等于50
            for (int i=start;i<end;i++)
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"："+i);
            
        else//要打印的数字量大于50
            //拆解任务
            int middle = (start+end)/2;
            PrintTask left = new PrintTask(start,middle);
            PrintTask right = new PrintTask(middle,end);
            //把两个拆分出的小任务放入工作队列
            left.fork();
            right.fork();
        
    

public class Exam14_18 
    public static void main(String[] args) 
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        PrintTask task = new PrintTask(0,300);
        pool.submit(task);//把任务提交给线程池
        try 
            pool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);//①等待2秒钟
        catch (InterruptedException e)
            e.printStackTrace();
        
        pool.shutdown();
    

【例14_18】中，PrintTask表示一个可拆分的任务，它负责打印[start,end)这个区间内的整数。如果要打印的数字超过50个，则把任务拆分成两小任务，每个小任务各打印一半，如果每个小任务要打印的数字仍然超过50个，则继续拆分，直到任务小到打印数字不超过50个为止。需要注意：ForkJoinPool表示的线程池在调用shutdown()方法后会立刻结束池中线程的运行，因此语句①调用sleep()方法等待了2秒钟以保证池中线程全部执行完毕。【例14_18】的运行结果图14-17所示。

图14-17【例14_18】运行结果

由于运行结果很长，图14-17仅展示了运行结果的一部分。从图14-7可以看出：线程池启动了4个线程来完成这个任务，线程数量之所以是4，是因为线程数量一般与逻辑CPU数量相等，而逻辑CPU又是物理CPU数量的2倍。此外还可以看出：虽然打印了0~299这300个数字，但并不是按顺序连续打印的，这恰好证明了多个线程是并行执行的。

【例14_18】中的任务没有返回值，如果一个任务是有返回值的，可以让任务类继承RecursiveTask，这个类是一个泛型类，类型参数就是返回值的类型。下面的【例14_19】展示了使用RecursiveTask类定义一个任务，这个任务要计算1~100累加和。

【例14_19 ForkJoinPool线程池2】

Exam14_19.java

import java.util.concurrent.*;
class AddTask extends RecursiveTask<Integer> //可拆解的任务
    private static int THRESHOLD = 20;//每个小任务最多累加20个数字
    private int start;
    private int end;
    public AddTask(int start,int end)
        this.start = start;
        this.end = end;
    
    @Override
    protected Integer compute() 
        int sum = 0;
        if(end-start<THRESHOLD)
            for (int i=start;i<end;i++)
              sum = sum + i;
            
            return sum;
        else
            //拆解任务
            int middle = (start+end)/2;
            AddTask left = new AddTask(start,middle);
            AddTask right = new AddTask(middle,end);
            //把两个拆分出的小任务放入工作队列
            left.fork();
            right.fork();
            return  left.join()+right.join();//把两个任务的累加和加起来
        
    

public class Exam14_19 
    public static void main(String[] args) 
        //创建通用池
        ForkJoinPool pool = ForkJoinPool.commonPool();
        AddTask task = new AddTask(1,101);//①
        //把任务提交到线程池，并把运行结果保存到future中
        Future<Integer> future = pool.submit(task);
        try 
            System.out.println("累加结果为："+future.get());
         catch (Exception e) 
            e.printStackTrace();
        
        pool.shutdown();//关闭线程池
    

【例14_19】与【例14_18】很相似，任务只是把打印数字改成了累加数字。需要注意：compute()方法在进行累加时不会把end这个数字加进去，所以语句①在给构造方法传递参数时第二个参数的值是101而不是100。此外，本例中的pool对象是一个通用池，因此在线程运行结束前调用shutdown()方法并不会终止池中线程的运行。【例14_19】的运行结果如图14-18所示。

图14-18【例14_19】运行结果

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