多平台统一管理软件接口,如何实现多平台统一管理软件接口
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2023-01-11
在spring boot中使用java线程池ExecutorService的讲解
1. 认识java线程池
1.1 在什么情况下使用线程池?
1.单个任务处理的时间比较短
2.需处理的任务的数量大
1.2 使用线程池的好处:
1.减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销
2.如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存
1.3 线程池包括以下四个基本组成部分:
1、线程池管理器(ThreadPool):用于创建并管理线程池,包括 创建线程池,销毁线程池,添加新任务;
2、工作线程(PoolWorker):线程池中线程,在没有任务时处于等待状态,可以循环的执行任务;
3、任务接口(Task):每个任务必须实现的接口,以供工作线程调度任务的执行,它主要规定了任务的入口,任务执行完后的收尾工作,任务的执行状态等;
4、任务队列(taskQueue):用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。
1.4 线程池的核心参数
ThreadPoolExecutor 有四个构造方法,前三个都是调用最后一个(最后一个参数最全)
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue
ThreadFactory threadFactory) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
threadFactory, defaultHandler);
}
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue
RejectedExecutionHandler handler) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
}
// 都调用它
public ThreadPoolExecutor(// 核心线程数
int corePoolSize,
// 最大线程数
int maximumPoolSize,
// 闲置线程存活时间
long keepAliveTime,
// 时间单位
TimeUnit unit,
// 线程队列
BlockingQueue
// 线程工厂
ThreadFactory threadFactory,
// 队列已满,而且当前线程数已经超过最大线程数时的异常处理策略
RejectedExecutionHandler handler ) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize hfbiRuvF||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
主要参数
corePoolSize:核心线程数
核心线程会一直存活,即使没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时,即使有线程空闲,线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true(默认false)时,核心线程会超时关闭
maxPoolSize:最大线程数
当线程数>=corePoolSize,且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
当线程数=maxPoolSize,且任务队列已满时,线程池会拒绝处理任务而抛出异常
keepAliveTime:线程空闲时间
当线程空闲时间达到keepAliveTime时,线程会退出,直到线程数量=corePoolSize
如果allowCoreThreadTimeout=true,则会直到线程数量=0
workQueue:一个阻塞队列,用来存储等待执行的任务,这个参数的选择也很重要,会对线程池的运行过程产生重大影响,一般来说,这里的阻塞队列有以下几种选择:
ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue;
关于阻塞队列可以看这篇:java 阻塞队列
threadFactory:线程工厂,主要用来创建线程;
rejectedExecutionHandler:任务拒绝处理器,两种情况会拒绝处理任务:
当线程数已经达到maxPoolSize,切队列已满,会拒绝新任务
当线程池被调用shutdown()后,会等待线程池里的任务执行完毕,再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务,会拒绝新任务
当拒绝处理任务时线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy,会抛出异常。ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况:
AbortPolicy 丢弃任务,抛运行时异常
CallerRunsPolicy 执行任务
DiscardPolicy 忽视,什么都不会发生
DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列(最后一个执行)的任务
实现RejectedExecutionHandler接口,可自定义处理器
1.5 Java线程池 ExecutorService
Executors.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。
Executors.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。
Executors.newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
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。
备注:Executors只是一个工厂类,它所有的方法返回的都是ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor这两个类的实例。
1.6 ExecutorService有如下几个执行方法
executorService.execute(Runnable);这个方法接收一个Runnable实例,并且异步的执行
executorService.submit(Runnable)
executorService.submit(Callable)
executorService.invokeAny(…)
executorService.invokeAll(…)
execute(Runnable)
这个方法接收一个Runnable实例,并且异步的执行
executorService.execute(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("Asynchronous task");
}
});
executorService.shutdown();
submit(Runnable)
submit(Runnable)和execute(Runnable)区别是前者可以返回一个Future对象,通过返回的Future对象,我们可以检查提交的任务是否执行完毕,请看下面执行的例子:
Future future = executorService.submit(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("Asynchronous task");
}
});
future.get(); //returns null if the task has finished correctly.
submit(Callable)
submit(Callable)和submit(Runnable)类似,也会返回一个Future对象,但是除此之外,submit(Callable)接收的是一个Callable的实现,Callable接口中的call()方法有一个返回值,可以返回任务的执行结果,而Runnable接口中的run()方法是void的,没有返回值。请看下面实例:
Future future = executorService.submit(new Callable(){
public Object call() throws Exception {
System.out.println("Asynchronous Callable");
return "Callable Result";
}
});
System.out.println("future.get() = " + future.get());
如果任务执行完成,future.get()方法会返回Callable任务的执行结果。注意,future.get()方法会产生阻塞。
invokeAny(…)
invokeAny(…)方法接收的是一个Callable的集合,执行这个方法不会返回Future,但是会返回所有Callable任务中其中一个任务的执行结果。这个方法也无法保证返回的是哪个任务的执行结果,反正是其中的某一个。
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
Set
callables.add(new Callable
public String call() throws Exception {
return "Task 1";
}
});
callables.add(new Callable
public String call() throws Exception {
return "Task 2";
}
});
callables.add(new Callable
public String call() throws Exception {
return "Task 3";
}
});
String result = executorService.invokeAny(callables);
System.out.println("result = " + result);
executorService.shutdown();
invokeAll(…)
invokeAll(…)与 invokeAny(…)类似也是接收一个Callable集合,但是前者执行之后会返回一个Future的List,其中对应着每个Callable任务执行后的Future对象。
List
for(Future
System.out.println("future.get = " + future.get());
}
executorService.shutdown();
2. 在springBoot中使用java线程池ExecutorService
2.1 springBoot 的使用配置
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* 数据收集配置,主要作用在于Spring启动时自动加载一个ExecutorService对象.
* @author Bruce
* @date 2017/2/22
* update by Cliff at 2027/11/03
*/
@Configuration
public class ThreadPoolConfig {
@Bean
public ExecutorService getThreadPool(){
return Executors.newFixedThreadPool();
}
}
2.2 使用
在@service 中注入 ExecutorService 然后就可以直接用了。
@Autowired
private ExecutorService executorService;
public void test(){
executorService.execute(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("Asynchronous task");
}
});
}
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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