线程池最佳实践
2021-04-09 07:25
标签：配置线 col 情况下 ram ade art dem actor 优化 简单演示一下如何使用线程池 1. 线程池必须手动通过 Executors 返回线程池对象的弊端如下： 说白了就是：使用有界队列，控制线程创建数量。 除了避免 OOM 的原因之外，不推荐使用 你可以通过一些手段来检测线程池的运行状态比如 SpringBoot 中的 Actuator 组件。 除此之外，我们还可以利用 下面是一个简单的 Demo。 很多人在实际项目中都会有类似这样的问题：我的项目中多个业务需要用到线程池，是为每个线程池都定义一个还是说定义一个公共的线程池呢？ 一般建议是不同的业务使用不同的线程池，配置线程池的时候根据当前业务的情况对当前线程池进行配置，因为不同的业务的并发以及对资源的使用情况都不同，重心优化系统性能瓶颈相关的业务。 我们再来看一个真实的事故案例！ (本案例来源自：《线程池运用不当的一次线上事故》 ，很精彩的一个案例) 上面的代码可能会存在死锁的情况，为什么呢？画个图给大家捋一捋。 试想这样一种极端情况： 假如我们线程池的核心线程数为 n，父任务（扣费任务）数量为 n，父任务下面有两个子任务（扣费任务下的子任务），其中一个已经执行完成，另外一个被放在了任务队列中。由于父任务把线程池核心线程资源用完，所以子任务因为无法获取到线程资源无法正常执行，一直被阻塞在队列中。父任务等待子任务执行完成，而子任务等待父任务释放线程池资源，这也就造成了 "死锁"。 解决方法也很简单，就是新增加一个用于执行子任务的线程池专门为其服务。 初始化线程池的时候需要显示命名（设置线程池名称前缀），有利于定位问题。 默认情况下创建的线程名字类似 pool-1-thread-n 这样的，没有业务含义，不利于我们定位问题。 给线程池里的线程命名通常有下面两种方式： **1.利用 guava 的 2.自己实现 线程池最佳实践 标签：配置线 col 情况下 ram ade art dem actor 优化 原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaomaoyvtou/p/13375538.htmlprivate static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
public static void main(String[] args) {
//使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
//通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue(QUEUE_CAPACITY),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i ) {
executor.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("CurrentThread name:" + Thread.currentThread().getName() + "date：" + Instant.now());
});
}
//终止线程池
executor.shutdown();
try {
executor.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Finished all threads");
}
1. 使用
ThreadPoolExecutor 的构造函数声明线程池ThreadPoolExecutor 的构造函数来声明，避免使用Executors 类的 newFixedThreadPool 和 newCachedThreadPool ，因为可能会有 OOM 的风险。
FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。Executors 提供的两种快捷的线程池的原因还有：
2.监测线程池运行状态
ThreadPoolExecutor 的相关 API做一个简陋的监控。从下图可以看出， ThreadPoolExecutor提供了获取线程池当前的线程数和活跃线程数、已经执行完成的任务数、正在排队中的任务数等等。
printThreadPoolStatus()会每隔一秒打印出线程池的线程数、活跃线程数、完成的任务数、以及队列中的任务数。 /**
* 打印线程池的状态
*
* @param threadPool 线程池对象
*/
public static void printThreadPoolStatus(ThreadPoolExecutor threadPool) {
ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, createThreadFactory("print-thread-pool-status", false));
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
log.info("=========================");
log.info("ThreadPool Size: [{}]", threadPool.getPoolSize());
log.info("Active Threads: {}", threadPool.getActiveCount());
log.info("Number of Tasks : {}", threadPool.getCompletedTaskCount());
log.info("Number of Tasks in Queue: {}", threadPool.getQueue().size());
log.info("=========================");
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
3.建议不同类别的业务用不同的线程池
4.别忘记给线程池命名
ThreadFactoryBuilder **ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
.setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory)
ThreadFactor。import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* 线程工厂，它设置线程名称，有利于我们定位问题。
*/
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {
private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();
private final ThreadFactory delegate;
private final String name;
/**
* 创建一个带名字的线程池生产工厂
*/
public NamingThreadFactory(ThreadFactory delegate, String name) {
this.delegate = delegate;
this.name = name; // TODO consider uniquifying this
}
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = delegate.newThread(r);
t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
return t;
}
}
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