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看阿里巴巴開發(fā)手冊并發(fā)編程這塊有一條：線程池不允許使用Executors去創(chuàng)建，而是通過ThreadPoolExecutor的方式，通過源碼分析禁用的原因。
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寫在前面
首先感謝大家在蓋樓的間隙閱讀本篇文章，通過閱讀本篇文章你將了解到：
- 線程池的定義
- Executors創(chuàng)建線程池的幾種方式
- ThreadPoolExecutor對象
- 線程池執(zhí)行任務(wù)邏輯和線程池參數(shù)的關(guān)系
- Executors創(chuàng)建返回ThreadPoolExecutor對象
- OOM異常測試
- 如何定義線程池參數(shù)
如果只想知道原因，看下面
線程池的定義
管理一組工作線程。通過線程池復(fù)用線程有以下幾點優(yōu)點：
減少資源創(chuàng)建 => 減少內(nèi)存開銷，創(chuàng)建線程占用內(nèi)存
降低系統(tǒng)開銷 => 創(chuàng)建線程需要時間，會延遲處理的請求
提高穩(wěn)定穩(wěn)定性 => 避免無限創(chuàng)建線程引起的OutOfMemoryError【簡稱OOM】
Executors創(chuàng)建線程池的方式
根據(jù)返回的對象類型創(chuàng)建線程池可以分為三類：
- 創(chuàng)建返回ThreadPoolExecutor對象
- 創(chuàng)建返回ScheduleThreadPoolExecutor對象
- 創(chuàng)建返回ForkJoinPool對象
本文只討論創(chuàng)建返回ThreadPoolExecutor對象
ThreadPoolExecutor對象
在介紹Executors創(chuàng)建線程池方法前先介紹一下ThreadPoolExecutor，因為這些創(chuàng)建線程池的靜態(tài)方法都是返回ThreadPoolExecutor對象，和我們手動創(chuàng)建ThreadPoolExecutor對象的區(qū)別就是我們不需要自己傳構(gòu)造函數(shù)的參數(shù)。
ThreadPoolExecutor的構(gòu)造函數(shù)共有四個，但最終調(diào)用的都是同一個：
- public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
- int maximumPoolSize,
- long keepAliveTime,
- TimeUnit unit,
- BlockingQueue
workQueue, - ThreadFactory threadFactory,
- RejectedExecutionHandler handler)
構(gòu)造函數(shù)參數(shù)說明：
- corePoolSize => 線程池核心線程數(shù)量
- maximumPoolSize => 線程池最大數(shù)量
- keepAliveTime => 空閑線程存活時間
- unit => 時間單位
- workQueue => 線程池所使用的緩沖隊列
- threadFactory => 線程池創(chuàng)建線程使用的工廠
- handler => 線程池對拒絕任務(wù)的處理策略
線程池執(zhí)行任務(wù)邏輯和線程池參數(shù)的關(guān)系
執(zhí)行邏輯說明：
- 判斷核心線程數(shù)是否已滿，核心線程數(shù)大小和corePoolSize參數(shù)有關(guān)，未滿則創(chuàng)建線程執(zhí)行任務(wù)
- 若核心線程池已滿，判斷隊列是否滿，隊列是否滿和workQueue參數(shù)有關(guān)，若未滿則加入隊列中
- 若隊列已滿，判斷線程池是否已滿，線程池是否已滿和maximumPoolSize參數(shù)有關(guān)，若未滿創(chuàng)建線程執(zhí)行任務(wù)
- 若線程池已滿，則采用拒絕策略處理無法執(zhí)執(zhí)行的任務(wù)，拒絕策略和handler參數(shù)有關(guān)
Executors創(chuàng)建返回ThreadPoolExecutor對象
Executors創(chuàng)建返回ThreadPoolExecutor對象的方法共有三種：
- Executors#newCachedThreadPool => 創(chuàng)建可緩存的線程池
- Executors#newSingleThreadExecutor => 創(chuàng)建單線程的線程池
- Executors#newFixedThreadPool => 創(chuàng)建固定長度的線程池
Executors#newCachedThreadPool方法
- public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
- return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
- 60L, TimeUnit.SECONDS,
- new SynchronousQueue
()); - }
CachedThreadPool是一個根據(jù)需要創(chuàng)建新線程的線程池
- corePoolSize => 0，核心線程池的數(shù)量為0
- maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE，可以認為最大線程數(shù)是無限的
- keepAliveTime => 60L
- unit => 秒
- workQueue => SynchronousQueue
當一個任務(wù)提交時，corePoolSize為0不創(chuàng)建核心線程，SynchronousQueue是一個不存儲元素的隊列，可以理解為隊里永遠是滿的，因此最終會創(chuàng)建非核心線程來執(zhí)行任務(wù)。
對于非核心線程空閑60s時將被回收。因為Integer.MAX_VALUE非常大，可以認為是可以無限創(chuàng)建線程的，在資源有限的情況下容易引起OOM異常
Executors#newSingleThreadExecutor方法
- public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
- return new FinalizableDelegatedExecutorService
- (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
- 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
- new LinkedBlockingQueue
())); - }
SingleThreadExecutor是單線程線程池，只有一個核心線程
- corePoolSize => 1，核心線程池的數(shù)量為1
- maximumPoolSize => 1，只可以創(chuàng)建一個非核心線程
- keepAliveTime => 0L
- unit => 秒
- workQueue => LinkedBlockingQueue
當一個任務(wù)提交時，首先會創(chuàng)建一個核心線程來執(zhí)行任務(wù)，如果超過核心線程的數(shù)量，將會放入隊列中，因為LinkedBlockingQueue是長度為Integer.MAX_VALUE的隊列，可以認為是無界隊列，因此往隊列中可以插入無限多的任務(wù)，在資源有限的時候容易引起OOM異常，同時因為無界隊列，maximumPoolSize和keepAliveTime參數(shù)將無效，壓根就不會創(chuàng)建非核心線程
Executors#newFixedThreadPool方法
- public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
- return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
- 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
- new LinkedBlockingQueue
()); - }
FixedThreadPool是固定核心線程的線程池，固定核心線程數(shù)由用戶傳入
- corePoolSize => 1，核心線程池的數(shù)量為1
- maximumPoolSize => 1，只可以創(chuàng)建一個非核心線程
- keepAliveTime => 0L
- unit => 秒
- workQueue => LinkedBlockingQueue
- 它和SingleThreadExecutor類似，唯一的區(qū)別就是核心線程數(shù)不同，并且由于使用的是LinkedBlockingQueue，在資源有限的時候容易引起OOM異常
總結(jié)：
- FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 允許的請求隊列長度為Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而引起OOM異常
- CachedThreadPool => 允許創(chuàng)建的線程數(shù)為Integer.MAX_VALUE，可能會創(chuàng)建大量的線程，從而引起OOM異常
這就是為什么禁止使用Executors去創(chuàng)建線程池，而是推薦自己去創(chuàng)建ThreadPoolExecutor的原因
OOM異常測試
理論上會出現(xiàn)OOM異常，必須測試一波驗證之前的說法：
測試類：TaskTest.java
- public class TaskTest {
- public static void main(String[] args) {
- ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
- int i = 0;
- while (true) {
- es.submit(new Task(i++));
- }
- }
- }
使用Executors創(chuàng)建的CachedThreadPool，往線程池中無限添加線程
在啟動測試類之前先將JVM內(nèi)存調(diào)整小一點，不然很容易將電腦跑出問題【別問我為什么知道，是鐵憨憨甜沒錯了!!!】，在idea里：Run -> Edit Configurations
JVM參數(shù)說明：
- -Xms10M => Java Heap內(nèi)存初始化值
- -Xmx10M => Java Heap內(nèi)存最大值
運行結(jié)果：
Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main"Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:60416', transport: 'socket'
創(chuàng)建到3w多個線程的時候開始報OOM錯誤
另外兩個線程池就不做測試了，測試方法一致，只是創(chuàng)建的線程池不一樣
如何定義線程池參數(shù)
CPU密集型 => 線程池的大小推薦為CPU數(shù)量 + 1，CPU數(shù)量可以根據(jù)Runtime.availableProcessors方法獲取
IO密集型 => CPU數(shù)量 * CPU利用率 * (1 + 線程等待時間/線程CPU時間)
混合型 => 將任務(wù)分為CPU密集型和IO密集型，然后分別使用不同的線程池去處理，從而使每個線程池可以根據(jù)各自的工作負載來調(diào)整
阻塞隊列 => 推薦使用有界隊列，有界隊列有助于避免資源耗盡的情況發(fā)生
拒絕策略 => 默認采用的是AbortPolicy拒絕策略，直接在程序中拋出RejectedExecutionException異?！疽驗槭沁\行時異常，不強制catch】，這種處理方式不夠優(yōu)雅。處理拒絕策略有以下幾種比較推薦：
- 在程序中捕獲RejectedExecutionException異常，在捕獲異常中對任務(wù)進行處理。針對默認拒絕策略
- 使用CallerRunsPolicy拒絕策略，該策略會將任務(wù)交給調(diào)用execute的線程執(zhí)行【一般為主線程】，此時主線程將在一段時間內(nèi)不能提交任何任務(wù)，從而使工作線程處理正在執(zhí)行的任務(wù)。此時提交的線程將被保存在TCP隊列中，TCP隊列滿將會影響客戶端，這是一種平緩的性能降低
- 自定義拒絕策略，只需要實現(xiàn)RejectedExecutionHandler接口即可
- 如果任務(wù)不是特別重要，使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒絕策略將任務(wù)丟棄也是可以的
如果使用Executors的靜態(tài)方法創(chuàng)建ThreadPoolExecutor對象，可以通過使用Semaphore對任務(wù)的執(zhí)行進行限流也可以避免出現(xiàn)OOM異常。
當前標題：為什么阿里要禁用Executors創(chuàng)建線程池？
URL標題：http://m.5511xx.com/article/dhiosjp.html
