Java 스레드 풀 사용
- 大家讲道理원래의
- 2017-05-28 11:33:171525검색
1. 작업과 실행 전략 간의 암시적 결합
실행자는 작업 제출과 작업 실행 전략을 분리할 수 있습니다.
동일한 유형이고 실행 시간의 차이가 거의 없는 작업만 최대 성능을 얻을 수 있습니다. -스레드 풀에서 작업을 소비하고 시간이 짧은 작업을 수행하는 경우 스레드 풀이 매우 크지 않으면 교착 상태 및 기타 문제가 발생합니다
1. 스레드 부족 교착 상태
다음과 유사합니다. 단일 스레드 풀이 주어지면, 두 작업은 서로 종속되어 있습니다. 한 작업이 다른 작업을 기다리면 교착 상태가 발생합니다.
정의: 작업은 풀에 있는 다른 작업의 실행 결과를 기다려야 합니다. 기아 상태가 발생합니다. 교착 상태가 발생할 수 있습니다
2. 스레드 풀 크기
참고: 스레드 풀의 크기에는 다른 리소스 풀과 같은 다른 제한 사항도 적용됩니다. 데이터베이스 연결 풀
각 작업이 연결인 경우 thread 풀의 크기는 데이터베이스 연결 풀의 크기에 따라 달라집니다
3. ThreadPoolExecutor 스레드 풀 구성
Instance:
1. Executors의 팩토리 메소드를 통해 일부 기본 구현을 반환합니다.
2. By ThreadPoolExecutor 인스턴스화 (.. ...)
스레드 풀의 대기열
사용자 정의 구현 1. 무제한 대기열: 작업이 도착하고 스레드 풀이 가득 차면 작업은 대기열에서 대기합니다. 무한히, 큐는 무한히 확장됩니다
예: 싱글톤 및 고정 크기 스레드 풀이 사용하는 것입니다
2. 제한된 큐: 새 작업이 도착하고 큐가 가득 차면 포화 전략
을 사용합니다.3. 동기식 핸드오버: 스레드 풀이 큰 경우 작업을 대기열에 넣은 후 핸드오버가 지연됩니다. 작업 생산자가 작업을 빠르게 대기열에 추가하면
SynchronousQueue가 직접 작업을 작업자 스레드에 넘겨주세요
메커니즘: 작업을 넣습니다. 수락 대기 중인 스레드가 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우 추가스레드, 스레드가 포화되면 작업을 거부합니다
예: CacheThreadPool은 사용된 전략입니다
포화 전략:
setRejectedExecutionHandler로 포화 전략을 수정
1. 종료 Abort(기본값): 예외 발생 처리자 호출자
2. 폐기 Discard
3. 폐기 DiscardOldest: 폐기 가장 오래된 작업, 참고: priority인 경우 대기열은 우선 순위가 가장 높은 작업
4.CallerRuns을 포기합니다. : 작업을 롤백하면 호출자 스레드가 자체적으로 작업을 처리합니다
4. 스레드 팩토리 ThreadFactoy
스레드가 생성될 때마다 실제로 스레드 팩토리를 호출하여 완료합니다.
사용자 정의 스레드 팩토리: ThreadFactory를 구현합니다.
사용자 정의할 수 있습니다. 스레드 팩토리의 동작: Uncaught Exception Handler 등
public class MyAppThread extends Thread { public static final String DEFAULT_NAME = "MyAppThread"; private static volatile boolean debugLifecycle = false; private static final AtomicInteger created = new AtomicInteger(); private static final AtomicInteger alive = new AtomicInteger(); private static final Logger log = Logger.getAnonymousLogger(); public MyAppThread(Runnable r) { this(r, DEFAULT_NAME);
} public MyAppThread(Runnable runnable, String name) { super(runnable, name + "-" + created.incrementAndGet()); //设置该线程工厂创建的线程的 未捕获异常的行为
setUncaughtExceptionHandler(new Thread.UncaughtExceptionHandler() { public void uncaughtException(Thread t,
Throwable e) {
log.log(Level.SEVERE, "UNCAUGHT in thread " + t.getName(), e);
}
});
} public void run() { // Copy debug flag to ensure consistent value throughout.
boolean debug = debugLifecycle; if (debug) log.log(Level.FINE, "Created " + getName()); try {
alive.incrementAndGet(); super.run();
} finally {
alive.decrementAndGet(); if (debug) log.log(Level.FINE, "Exiting " + getName());
}
} public static int getThreadsCreated() { return created.get();
} public static int getThreadsAlive() { return alive.get();
} public static boolean getDebug() { return debugLifecycle;
} public static void setDebug(boolean b) {
debugLifecycle = b;
}
}
time
Exception이 발생하면 메소드가 실행되지 않음2. before
Execute: 시작 전 RuntimeException이 발생하면 작업이 실행되지 않음3.terminating : 스레드 풀이 닫히면 리소스 해제 등에 사용할 수 있습니다.
2.recursive
알고리즘의 병렬화 1.
Loop//串行化
void processSequentially(List<Element> elements) { for (Element e : elements)
process(e);
} //并行化
void processInParallel(Executor exec, List<Element> elements) { for (final Element e : elements)
exec.execute(new Runnable() { public void run() {
process(e);
}
});
}
2. Iteration
각 반복 작업이 서로 독립적인 경우 직렬 실행이 가능합니다
예: 깊이 우선search
알고리즘; 여전히 직렬이지만 각 노드의 계산은 병렬입니다//串行 计算compute 和串行迭代
public <T> void sequentialRecursive(List<Node<T>> nodes, Collection<T> results) { for (Node<T> n : nodes) {
results.add(n.compute());
sequentialRecursive(n.getChildren(), results);
}
} //并行 计算compute 和串行迭代
public <T> void parallelRecursive(final Executor exec, List<Node<T>> nodes, final Collection<T> results) { for (final Node<T> n : nodes) {
exec.execute(() -> results.add(n.compute()));
parallelRecursive(exec, n.getChildren(), results);
}
} //调用并行方法的操作
public <T> Collection<T> getParallelResults(List<Node<T>> nodes) throws InterruptedException {
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
Queue<T> resultQueue = new ConcurrentLinkedQueue<T>();
parallelRecursive(exec, nodes, resultQueue);
exec.shutdown();
exec.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS); return resultQueue;
}
实例：
public class ConcurrentPuzzleSolver <P, M> { private final Puzzle<P, M> puzzle; private final ExecutorService exec; private final ConcurrentMap<P, Boolean> seen; protected final ValueLatch<PuzzleNode<P, M>> solution = new ValueLatch<PuzzleNode<P, M>>(); public ConcurrentPuzzleSolver(Puzzle<P, M> puzzle) { this.puzzle = puzzle; this.exec = initThreadPool(); this.seen = new ConcurrentHashMap<P, Boolean>(); if (exec instanceof ThreadPoolExecutor) {
ThreadPoolExecutor tpe = (ThreadPoolExecutor) exec;
tpe.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
}
} private ExecutorService initThreadPool() { return Executors.newCachedThreadPool();
} public List<M> solve() throws InterruptedException { try {
P p = puzzle.initialPosition();
exec.execute(newTask(p, null, null)); // 等待ValueLatch中闭锁解开，则表示已经找到答案
PuzzleNode<P, M> solnPuzzleNode = solution.getValue(); return (solnPuzzleNode == null) ? null : solnPuzzleNode.asMoveList();
} finally {
exec.shutdown();//最终主线程关闭线程池 }
} protected Runnable newTask(P p, M m, PuzzleNode<P, M> n) { return new SolverTask(p, m, n);
} protected class SolverTask extends PuzzleNode<P, M> implements Runnable {
SolverTask(P pos, M move, PuzzleNode<P, M> prev) { super(pos, move, prev);
} public void run() { //如果有一个线程找到了答案，则return，通过ValueLatch中isSet CountDownlatch闭锁实现； //为类避免死锁，将已经扫描的节点放入set集合中，避免继续扫描产生死循环
if (solution.isSet() || seen.putIfAbsent(pos, true) != null){ return; // already solved or seen this position } if (puzzle.isGoal(pos)) {
solution.setValue(this);
} else { for (M m : puzzle.legalMoves(pos))
exec.execute(newTask(puzzle.move(pos, m), m, this));
}
}
}
}
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