为什么用线程池

有时候，系统需要处理非常多的执行时间很短的请求，如果每一个请求都开启一个新线程的话，系统就要不断的进行线程的创建和销毁，有时花在创建和销毁线程上的时间会比线程真正执行的时间还长。而且当线程数量太多时，系统不一定能受得了

使用线程池主要为了解决一下几个问题：

降低资源消耗：通过重用线程池中的线程，来减少每个线程创建和销毁的性能开销

提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等到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，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一维护和管理，分配、调优和监控

线程池规则

线程池的线程执行规则跟任务队列有很大的关系。

下面都假设任务队列没有大小限制：

如果线程数量 <= 核心线程数量，那么 直接启动一个核心线程 来执行任务，不会放入队列中。

如果线程数量 > 核心线程数，但 <= 最大线程数，并且任务队列是LinkedBlockingDeque的时候，超过核心线程数量的任务会放在任务队列中排队。
如果线程数量 > 核心线程数，但 <= 最大线程数，并且任务队列是SynchronousQueue的时候，线程池会创建新线程执行任务，这些任务也不会被放在任务队列中。这些线程属于非核心线程，在任务完成后，闲置时间达到了超时时间就会被清除。

如果线程数量 > 核心线程数，并且 > 最大线程数，当任务队列是LinkedBlockingDeque，会将超过核心线程的任务放在任务队列中排队。也就是当任务队列是LinkedBlockingDeque并且没有大小限制时，线程池的最大线程数设置是无效的，他的线程数最多不会超过核心线程数。
如果线程数量 > 核心线程数，并且 > 最大线程数，当任务队列是SynchronousQueue的时候，会因为线程池 拒绝添加 任务而抛出异常。 

任务队列大小有限时

当LinkedBlockingDeque塞满时，新增的任务会直接创建新线程来执行，当创建的线程数量超过最大线程数量时会抛异常。
SynchronousQueue没有数量限制。因为他根本不保持这些任务，而是直接交给线程池去执行。当任务数量超过最大线程数时会直接抛异常。

常用类

Executor

Executor是一个接口，跟线程池有关的基本都要跟他打交道。下面是常用的ThreadPoolExecutor的关系

Executor接口很简单，只有一个execute方法

ExecutorService是Executor的子接口，增加了一些常用的对线程的控制方法，之后使用线程池主要也是使用这些方法

AbstractExecutorService是一个抽象类。ThreadPoolExecutor就是实现了这个类。

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor的使用

线程池的创建

构造方法

构造方法参数说明

• corePoolSize
核心线程数，默认情况下核心线程会一直存活，即使处于闲置状态也不会受存keepAliveTime限制。除非将allowCoreThreadTimeOut设置为true。

  当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了prestartAllCoreThreads()方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程

• maximumPoolSize
  线程池所能容纳的最大线程数。超过这个数的线程将被阻塞。当任务队列为没有设置大小的LinkedBlockingDeque时，这个值无效。
  如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是，如果使用了无界的任务队列这个参数无效

• keepAliveTime
非核心线程的闲置超时时间，工作线程空闲后保持存活的时间，超过这个时间就会被回收，如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大时间，提高线程利用率

• unit
  指定keepAliveTime的单位，如TimeUnit.SECONDS。当将allowCoreThreadTimeOut设置为true时对corePoolSize生效

  天（Days）、小时（HOURS）、分钟（MINUTES）、毫秒（MILLISECONDS）、微秒（MICROSECONDS，千分之一毫秒）和纳秒（NANOSECONDS，千分之一微秒）
  

• workQueue
  线程池中常用的三种任务队列，SynchronousQueue , LinkedBlockingDeque, ArrayBlockingQueue

  1 ArrayBlockingQueue: 是一个基于数组结构的有界阻塞队列，按FIFO原则进行排序

  2 LinkedBlockingQueue: 一个基于链表结构的阻塞队列，吞吐量高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Excutors.newFixedThreadPool()使用了这个队列

  3 SynchronousQueue: 一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Excutors.newCachedThreadPool()使用了这个队列

  4 PriorityBlockingQueue: 一个具有优先级的无限阻塞队列

• threadFactory
线程工厂，提供创建新线程的功能。ThreadFactory是一个接口，只有一个方法

  通过线程工厂可以对线程的一些属性进行定制，比如为每个创建出来的线程设置更有意义的名字
  
  
  public interface ThreadFactory {
    Thread newThread(Runnable r);
  }
  

• RejectedExecutionHandler
  RejectedExecutionHandler也是一个接口，只有一个方法，当线程池中的队列和线程池已经全部使用，说明线程池处于饱和状态，添加新线程被拒绝时，会调用RejectedExecutionHandler的rejectedExecution方法

  AbortPolicy : 直接抛出异常，默认情况下采用这种策略
  CallerRunsPolicy :只用调用者所在线程来运行任务
  DiscardOldestPolicy : 丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务
  DiscardPolicy : 不处理，丢弃掉
  
  更多的时候，我们应该通过实现RejectedExecutionHandler 接口来自定义策略，比如记录日志或持久化存储等
  
  
  public interface RejectedExecutionHandler {
    void rejectedExecution(Runnable var1, ThreadPoolExecutor var2);
  }
  

提交任务

可以使用execute和submit两个方法向线程池提交任务

execute方法用于提交不需要返回值的任务，利用这种方式提交的任务无法得知是否正常执行

threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
			
			@Override
			public void run() {
				try {
					Thread.sleep(5000);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		});

submit方法用于提交一个任务并带有返回值，这个方法将返回一个Future类型对象。可以通过 这个返回对象判断任务是否执行成功，并且可以通过future.get()方法来获取返回值，get()方法会阻塞当前线程直到任务完成

Future<?> future = threadPoolExecutor.submit(futureTask);
Object value = future.get();

关闭线程池

可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池。他们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无响应中断的任务可能永远无法停止。

但是他们存在一定的区别

shutdownNow 首先 将线程池的状态 设置为STOP，然后 尝试停止 所有 正在执行或暂停任务 的线程，并 返回等待执行任务的列表
shutdown 只是 将线程池的状态 设置成 SHUTDOWN 状态，然后 中断 所有正在执行的任务

只要调用了这两个关闭方法的一个，isShutdown就会返回true。当所有的任务都关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminated方法会返回true

至于应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用shutdown方法来关闭线程池，如果任务不一定执行完，则可以调用shutdownNow方法。

合理配置线程池

要想合理地配置线程池，首先要分析任务特性

任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。
任务的优先级：高、中和低。
任务的执行时间：长、中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。

CPU密集型任务应该配置尽可能少的线程，如配置N+1个线程，N位CPU的个数。

IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如2*N。

混合型任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量

优先级不同的任务可以交给优先级队列PriorityBlcokingQueue来处理。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理。

依赖数据库的任务，因此线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，等待的时间越长，则CPU空闲时间越长，那么线程数应该设置的越大，这样能更好滴利用CPU。

应用示例

验证shutdown和shutdownNow的区别

首先构造一个线程池，用ArrayBlockingQueue作为其等待队列，队列初始化容量为10。该线程池核心容量为 10，最大容量为20，线程存活时间为1分钟

static BlockingQueue blockingQueue=new ArrayBlockingQueue<>(10);
static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor=new ThreadPoolExecutor(10, 20, 1, TimeUnit.MINUTES, blockingQueue);

构造一个实现Runable接口的类TaskWithoutResult，其逻辑很简单，睡眠1秒

/**
 * 无返回值的任务
 */
class TaskWithoutResult implements Runnable {
	private int sleepTime=1000;//默认睡眠时间1s
	public TaskWithoutResult(int sleepTime) {
		this.sleepTime=sleepTime;
	}
	@Override
	public void run() {
		System.out.println("线程"+Thread.currentThread()+"开始运行");
		try {
			Thread.sleep(sleepTime);
		} catch (InterruptedException e) {//捕捉中断异常
			System.out.println("线程"+Thread.currentThread()+"被中断");
		}
		System.out.println("线程"+Thread.currentThread()+"结束运行");
	}
}


/**
 * 中断测试
 */
public static void  test1() {
	for(int i=0;i<10;i++) {
		Runnable runnable=new TaskWithoutResult(1000);
		threadPoolExecutor.submit(runnable);
	}
	//threadPoolExecutor.shutdown();//不会触发中断
	threadPoolExecutor.shutdownNow();//会触发中断
}

分别测试shutdown和shutdownNow()方法，结果shutdown()方法的调用并不会引发中断，而shutdownNow()方法则会引发中断。

这也正验证前面所说的，shutdown方法只是发出了停止信号，等所有线程执行完毕会关闭线程池；而shutdownNow则是立即停止所有任务。

异步线程池ThreadPoolTaskExecutor

1 Spring是通过任务执行器(TaskExecutor)来实现多线程和并发编程
2 使用ThreadPoolTaskExecutor来创建一个基于线城池的TaskExecutor
3 实际开发任务大多数情况下都是异步非阻塞的。我们配置注解@EnableAsync可以开启异步任务。然后在实际执行的方法上配置注解@Async上声明是异步任务。

同步交互：指发送一个请求, 需要等待返回, 然后才能够发送下一个请求，有个等待过程；

异步交互：指发送一个请求, 不需要等待返回, 随时可以再发送下一个请求，即不需要等待。

区别：一个需要等待，一个不需要等待。在部分情况下，我们的项目开发中都会优先选择不需要等待的异步交互方式。


ThredPoolTaskExcutor的处理流程

 当池子大小小于corePoolSize，就新建线程，并处理请求
 当池子大小等于corePoolSize，把请求放入workQueue中，池子里的空闲线程就去workQueue中取任务并处理
 当workQueue放不下任务时，就新建线程入池，并处理请求，如果池子大小撑到了maximumPoolSize，就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理
 当池子的线程数大于corePoolSize时，多余的线程会等待keepAliveTime长时间，如果无请求可处理就自行销毁

引入 Maven 依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.4.4</version>
    </dependency>
</dependencies>

异步执行的配置类 AsyncConfig

/**
 * @classname AsyncConfig
 * @description 开启异步执行的配置类
 */
@Configuration
@EnableAsync //开启异步执行
@ComponentScan("com.melodyjerry.thread")
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //线程池中的线程的名称前缀
        threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("SpringBoot线程池的前缀-");
        //线程池的核心线程数大小
        threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(4);
        //线程池的最大线程数
        threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(8);
        //等待队列的大小
        threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(25);
        //执行初始化
        threadPoolTaskExecutor.initialize();
        return threadPoolTaskExecutor;
    }
}

异步任务的执行类

/**
 * @classname AsyncTaskService
 * @description 异步任务的执行类
 */
@Service
public class AsyncTaskService {
    @Async //异步方法 不加的话就是同步方法
    public void executeAsyncTask(Integer i) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": "+i);
    }

    @Async //异步方法
    //@Async("getAsyncExecutor")
    public void executeAsyncTaskPlus(Integer i) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "+1： " + (i+1));
    }
}


@Async注解表明该方法是个异步方法。

从Async注解接口可以看到，Target即可以在方法也可以在类型上，如果注解在类型上，表明该类所有的方法都是异步方法。

@Async("getAsyncExecutor")注解，它是刚刚我们在线程池配置类的里的那个配置方法的名字 getAsyncExecutor() ，加上这个后每次执行这个方法都会开启一个线程放入线程池中

测试 TestThreadApplication

/**
 * @classname TestThreadApplication
 * @description 测试异步任务
 */
@SpringBootApplication
public class TestThreadApplication {
    public static void main(String[] args) {
        ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(TestThreadApplication.class, args);

        AsyncTaskService asyncTaskService = context.getBean(AsyncTaskService.class);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            asyncTaskService.executeAsyncTask(i);
            asyncTaskService.executeAsyncTaskPlus(i);
        }
        System.out.println("This Program has Begun successfully");

    }
}

或者

@RunWith (SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringbootLearnApplicationTests {
    @Autowired
    private AsyncTaskService asyncTaskService;

    @Test
    public void contextLoads() {
    }

    @Test
    public void threadTest() {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            asyncTaskService.executeAsyncTask(i);
        }
    }
}

异步

同步

腾讯面试居然跟我扯了半小时的CountDownLatch

CountDownLatch

应用

异步线程池ThreadPoolTaskExecutor进行并发处理批量操作

案例：用户在商品列表进行检索，结果集大约有100W商品，点击批量上架/下架。

springboot配置线程池使用多线程插入数据

文本里面有很多行url地址，需要的字段都包含在这些url中。最开始是使用的正常的普通方式去写入，但是量太大了，所以就尝试使用多线程来写入

springboot利用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入百万级数据

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