java线程池详解及代码介绍

java线程池详解及代码介绍

目录一.线程池简介二、四种常见的线程池详解三、缓冲队列BlockingQueue和自定义线程池ThreadPoolExecutor总结

一.线程池简介

线程池的概念

线程池就是首先创建一些线程，它们的集合称为线程池，使用线程池可以很好的提高性能，线程池在系统启动时既创建大量空闲的线程，程序将一个任务传给线程池。线程池就会启动一条线程来执行这个任务，执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回线程池中成为空闲状态，等待执行下一个任务。

线程池的工作机制

在线程池的编程模式下，任务是提交给整个线程池，而不是直接提交给某个线程，线程池在拿到任务后，就在内部寻找是否有空闲的线程，如果有，则将任务交给某个空闲的线程

一个线程同时只能执行一个任务，但可以同时向一个线程池提交多个任务

使用线程池的原因

多线程运行时间，系统不断的启动和关闭新线程，成本非常高，会过度消耗系统资源，以及过渡切换线程的危险，从而导致系统资源的崩溃，这时，线程池也就是最好的选择了

二、四种常见的线程池详解

线程池的返回值ExecutorService简介

ExecutorService是java提供的用于管理线程池的类。该类的两个作用：控制线程数量和重用线程

具体的4种常用的线程池实现

1-newCachedThreadPool：创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

2-newFixedThreadPool：创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。

3-newScheduledThreadPool：创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

4-newSingleThreadExecutor：创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行；

1-Executors.newCacheThreadPool()

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

代码如下：

/**

* @author: haijiao12138

* @ClassName: ThreadPoolExecutorDemo

* @description: TODO Executors.newCachedThreadPool() 创建一个可缓存线程池，如果线程池 长

度超过处理处理需要,可灵活回收空闲线程 若无可回收 则创建新线程

* 常见的4种线程池的使用；

* @date: 2021/8/17 20:17

*/

public class ThreadPoolExecutorDemo {

public static void main(String[] args) {

ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

try {

Thread.sleep(1);

}catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

cachedThreadPool.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在被执行");

}

});

}

}

}

运行结果如下：

线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。(用休眠来实现第一个任务完成了)；

2-Executors.newFixedThreadPool(int n) //括号中存放线程的数量

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。

public class ThreadPoolExecutorDemo {

public static void main(String[] args) {

//四种常见的线程池

/*

1-newCachedThreadPool(); 创建一个可缓存线程池 如果线程池长度超过处理需要 可灵活回收空闲线程 若无可回收 则新建线程

2-newFixedThreadPool(); 创建一个定长线程池 可控制线程最大并发数 超出的线程 会在队列中等得

3-newScheduledThreadPool();

4-newSingleThreadExecutor();

*/

//第二种线程池

//2-Executors.newFixedThreadPool(int n)

//创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);//线程池种拥有三个线程

//创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待

for (int i = 0; i < 10; i++) {

fixedThreadPool.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行！");

Thread.sleep(1);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

}

}

执行代码如下：

3-Executors.newScheduledThreadPool(int n)；//初始的时候 线程的个数

延迟5秒执行一次：

ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

for (int i = 0; i < 3; i++) {

scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

Thread.sleep(1);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println("延迟5秒执行："+Thread.currentThread().getName());

}

},5, TimeUnit.SECONDS);

}

表示延迟1秒后每3秒执行一次：

public static void main(String[] args) {

ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

//延迟1秒执行

scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {

@Override

public void run() {

System.out.println("延迟1秒后每3秒执行一次:"+Thread.currentThread().getName());

}

}, 1,3 , TimeUnit.MICROSECONDS);

}

运行结果如下：

4-Executors.newSingleThreadExecutor()

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

public static void main(String[] args) {

//第四种线程池：

//Executors.newSingleThreadExecutor()

//创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

//创建一个单线程化的线程池

ExecutovOdevrService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

final int index = i;

singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

//结果依次输出，相当于顺序执行各个任务

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在被执行,打印的值是:"+index);

Thread.sleep(1000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

}

结果如下：

三、缓冲队列BlockingQueuevOdev和自定义线程池ThreadPoolExecutor

缓冲队列BlockingQueue简介：

BlockingQueue是双缓冲队列。BlockingQueue内部使用两条队列，允许两个线程同时向队列一个存储，一个取出操作。在保证并发安全的同时，提高了队列的存取效率。

常用的几种BlockingQueue：

ArrayBlockingQueue（int i）:规定大小的BlockingQueue，其构造必须指定大小。其所含的对象是FIFO顺序排序的。

LinkedBlockingQueue（）或者（int i）:大小不固定的BlockingQueue，若其构造时指定大小，生成的BlockingQueue有大小限制，不指定大小，其大小有Integer.MAX_VALUE来决定。其所含的对象是FIFO顺序排序的。

PriorityBlockingQueue（）或者（int i）:类似于LinkedBlockingQueue，但是其所含对象的排序不是FIFO，而是依据对象的自然顺序或者构造函数的Comparator决定。

SynchronizedQueue（）:特殊的BlockingQueue，对其的操作必须是放和取交替完成。

自定义线程池（ThreadPoolExecutor和BlockingQueue连用）

自定义线程池，可以用ThreadPoolExecutor类创建，它有多个构造方法来创建线程池。

常见的构造函数：ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue)

示例代码：

package com.haijiao12138.demo.leetcode.test0817.缓冲队列;

/**

* @author: haijiao12138http://

* @ClassName: TempThread

* @description: TODO

* @date: 2021/8/18 22:24

*/

public class TempThread extends Thread {

@Override

public void run() {

// 打印正在执行的缓存线程信息

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在被执行");

try {

// sleep一秒保证3个任务在分别在3个线程上执行

Thread.sleep(1000);

} catchttp://h (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

package com.haijiao12138.demo.leetcode.test0817.缓冲队列;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

* @author: haijiao12138

* @ClassName: TestThreadPoolExecutor

* @description: TODO

* @date: 2021/8/18 22:28

*/

public class TestThreadPoolExecutor {

public static void main(String[] args) {

// 创建数组型缓冲等待队列

BlockingQueue bq = new ArrayBlockingQueue(10);

// ThreadPoolExecutor:创建自定义线程池，池ThreadPoolExecutor中保存的线程数为3，允许最大的线程数为6

ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(3, 6, 50, TimeUnit.MILLISECONDS, bq);

// 创建3个任务

Runnable t1 = new TempThread();

Runnable t2 = new TempThread();

Runnable t3 = new TempThread();

// 3个任务在分别在3个线程上执行

tpe.execute(t1);

tpe.execute(t2);

tpe.execute(t3);

// 关闭自定义线程池

tpe.shutdown();

}

}

总结

本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容！

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