线程池参数有哪些?7大线程池参数详解!

线程池参数有哪些?7大线程池参数详解!-mikechen

所谓的线程池的 参数是指在使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池时所设置的 7 个参数,如以下源码所示:

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    //...
}

这 7 个参数分别是:

  1. corePoolSize:核心线程数。
  2. maximumPoolSize:最大线程数。
  3. keepAliveTime:空闲线程存活时间。
  4. TimeUnit:时间单位。
  5. BlockingQueue:线程池任务队列。
  6. ThreadFactory:创建线程的工厂。
  7. RejectedExecutionHandler:拒绝策略。

参数1:corePoolSize

核心线程数:是指线程池中长期存活的线程数。

这就好比古代大户人家,会长期雇佣一些“长工”来给他们干活,这些人一般比较稳定,无论这一年的活多活少,这些人都不会被辞退,都是长期生活在大户人家的。

参数2:maximumPoolSize

最大线程数:线程池允许创建的最大线程数量,当线程池的任务队列满了之后,可以创建的最大线程数。

这是古代大户人家最多可以雇佣的人数,比如某个节日或大户人家有人过寿时,因为活太多,仅靠“长工”是完不成任务,这时就会再招聘一些“短工”一起来干活,这个最大线程数就是“长工”+“短工”的总人数,也就是招聘的人数不能超过 maximumPoolSize。

注意事项

最大线程数 maximumPoolSize 的值不能小于核心线程数 corePoolSize,否则在程序运行时会报 IllegalArgumentException 非法参数异常,如下图所示:

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参数3:keepAliveTime

空闲线程存活时间,当线程池中没有任务时,会销毁一些线程,销毁的线程数=maximumPoolSize(最大线程数)-corePoolSize(核心线程数)。

还是以大户人家为例,当大户人家比较忙的时候就会雇佣一些“短工”来干活,但等干完活之后,不忙了,就会将这些“短工”辞退掉,而 keepAliveTime 就是用来描述没活之后,短工可以在大户人家待的(最长)时间。

参数4:TimeUnit

时间单位:空闲线程存活时间的描述单位,此参数是配合参数 3 使用的。

参数 3 是一个 long 类型的值,比如参数 3 传递的是 1,那么这个 1 表示的是 1 天?还是 1 小时?还是 1 秒钟?是由参数 4 说了算的。

TimeUnit 有以下 7 个值:

  1. TimeUnit.DAYS:天
  2. TimeUnit.HOURS:小时
  3. TimeUnit.MINUTES:分
  4. TimeUnit.SECONDS:秒
  5. TimeUnit.MILLISECONDS:毫秒
  6. TimeUnit.MICROSECONDS:微妙
  7. TimeUnit.NANOSECONDS:纳秒

参数5:BlockingQueue

阻塞队列:线程池存放任务的队列,用来存储线程池的所有待执行任务。

它可以设置以下几个值:

  1. ArrayBlockingQueue:一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
  2. LinkedBlockingQueue:一个由链表结构组成的有界阻塞队列。
  3. SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列,即直接提交给线程不保持它们。
  4. PriorityBlockingQueue:一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
  5. DelayQueue:一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列,只有在延迟期满时才能从中提取元素。
  6. LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的无界阻塞队列。与SynchronousQueue类似,还含有非阻塞方法。
  7. LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。

比较常用的是 LinkedBlockingQueue,线程池的排队策略和 BlockingQueue 息息相关。

参数6:ThreadFactory

线程工厂:线程池创建线程时调用的工厂方法,通过此方法可以设置线程的优先级、线程命名规则以及线程类型(用户线程还是守护线程)等。

线程工厂的使用示例如下:

public static void main(String[] args) {
    // 创建线程工厂
    ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            // 创建线程池中的线程
            Thread thread = new Thread(r);
            // 设置线程名称
            thread.setName("Thread-" + r.hashCode());
            // 设置线程优先级(最大值:10)
            thread.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY);
            //......
            return thread;
        }
    };
    // 创建线程池
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 0,
                                                                   TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(),
                                                                   threadFactory); // 使用自定义的线程工厂
    threadPoolExecutor.submit(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            Thread thread = Thread.currentThread();
            System.out.println(String.format("线程:%s,线程优先级:%d",
                                             thread.getName(), thread.getPriority()));
        }
    });
}

以上程序的执行结果如下:

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从上述执行结果可以看出,自定义线程工厂起作用了,线程的名称和线程的优先级都是通过线程工厂设置的。

参数7:RejectedExecutionHandler

拒绝策略:当线程池的任务超出线程池队列可以存储的最大值之后,执行的策略。

默认的拒绝策略有以下 4 种:

  • AbortPolicy:拒绝并抛出异常。
  • CallerRunsPolicy:使用当前调用的线程来执行此任务。
  • DiscardOldestPolicy:抛弃队列头部(最旧)的一个任务,并执行当前任务。
  • DiscardPolicy:忽略并抛弃当前任务。

线程池的默认策略是 AbortPolicy 拒绝并抛出异常。

线程池参数总结

本文介绍了线程池的 7 大参数:

  1. corePoolSize:核心线程数,线程池正常情况下保持的线程数,大户人家“长工”的数量。
  2. maximumPoolSize:最大线程数,当线程池繁忙时最多可以拥有的线程数,大户人家“长工”+“短工”的总数量。
  3. keepAliveTime:空闲线程存活时间,没有活之后“短工”可以生存的最大时间。
  4. TimeUnit:时间单位,配合参数 3 一起使用,用于描述参数 3 的时间单位。
  5. BlockingQueue:线程池的任务队列,用于保存线程池待执行任务的容器。
  6. ThreadFactory:线程工厂,用于创建线程池中线程的工厂方法,通过它可以设置线程的命名规则、优先级和线程类型。
  7. RejectedExecutionHandler:拒绝策略,当任务量超过线程池可以保存的最大任务数时,执行的策略。

作者简介

陈睿|mikechen,10年+大厂架构经验,BAT资深面试官,就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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