《重新学习多线程》-- 自定义数据库连接池以及自定义线程池

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自定义数据库连接池

例如:一个线上商城应用,QPS 达到数千,如果每次都重新创建和关闭数据库连接,性能会受到极大影响。 这时预先创建好一批连接,放入连接池。一次请求到达后,从连接池获取连接,使用完毕后再还回连接池,这样既节约了连接的创建和关闭时间,也实现了连接的重用,不至于让庞大的连接数压垮数据库。

carbon (17).png

自定义线程池

image.png

blockingqueue

当生产者不断生产任务,而线程池无法完全消费时,我们需要提供一个阻塞队列将任务暂时保存起来。

步骤1:自定义任务队列

carbon (18).png

步骤2:自定义拒绝策略接口 当阻塞队列中任务已经满了,那么新任务将如何进行处理,需要进行配置拒绝策略

@FunctionalInterface // 拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
    void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}

步骤3:线程池的实现

图中我们可以看到,线程池最重要的两部分是阻塞队列以及线程集合,即taskqueue,workers
重点:线程池的初始化以及线程如何运行

carbon (19).png

JDK的线程池 ThreadPoolExecutor

image.png

1. 线程池状态

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态,低 29 位表示线程数量

image.png 从数字上比较,TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中,目的是将线程池状态与线程个数合二为一,这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值

// c 为旧值, ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));

// rs 为高 3 位代表线程池状态, wc 为低 29 位代表线程个数,ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

2. 构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)
  • corePoolSize 核心线程数目 (最多保留的线程数)

  • maximumPoolSize 最大线程数目

  • keepAliveTime 生存时间 - 针对救急线程

  • unit 时间单位 - 针对救急线程

  • workQueue 阻塞队列

  • threadFactory 线程工厂 - 可以为线程创建时起个好名字

  • handler 拒绝策略

image.png

  • 线程池中刚开始没有线程,当一个任务提交给线程池后,线程池会创建一个新线程来执行任务。

  • 当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲,这时再加入任务,新加的任务会被加入workQueue 队列排队,直到有空闲的线程。

  • 如果队列选择了有界队列,那么任务超过了队列大小时,会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。

  • 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现,其它著名框架也提供了实现

    • AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常,这是默认策略

    • CallerRunsPolicy 让调用者运行任务

    • DiscardPolicy 放弃本次任务

    • DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务,本任务取而代之

    • Dubbo 的实现,在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志,并 dump 线程栈信息,方便定位问题

    • Netty 的实现,是创建一个新线程来执行任务

    • ActiveMQ 的实现,带超时等待(60s)尝试放入队列,类似我们之前自定义的拒绝策略

    • PinPoint 的实现,它使用了一个拒绝策略链,会逐一尝试策略链中每种拒绝策略

  • 当高峰过去后,超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做,需要结束节省资源,这个时间由keepAliveTime 和 unit 来控制。

image.png 根据这个构造方法,JDK Executors 类中提供了众多工厂方法来创建各种用途的线程池

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

特点

  • 核心线程数 == 最大线程数(没有救急线程被创建),因此也无需超时时间

  • 阻塞队列是无界的,可以放任意数量的任务

评价 适用于任务量已知,相对耗时的任务

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

特点

  • 核心线程数是 0, 最大线程数是 Integer.MAX_VALUE,救急线程的空闲生存时间是 60s,意味着

    • 全部都是救急线程(60s 后可以回收)
    • 救急线程可以无限创建
  • 队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是,它没有容量,没有线程来取是放不进去的(一手交钱、一手交货)

评价:整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长,没有上限,当任务执行完毕,空闲 1分钟后释放线程。 适合任务数比较密集,但每个任务执行时间较短的情况

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                threadFactory));
}

使用场景:

希望多个任务排队执行。线程数固定为 1,任务数多于 1 时,会放入无界队列排队。任务执行完毕,这唯一的线程也不会被释放。

区别:

  • 自己创建一个单线程串行执行任务,如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施,而线程池还会新建一个线程,保证池的正常工作

  • Executors.newSingleThreadExecutor() 线程个数始终为1,不能修改

    • FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式,只对外暴露了 ExecutorService 接口,因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法
  • Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为1,以后还可以修改

    • 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象,可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

任务提交

// 执行任务
void execute(Runnable command);

// 提交任务 task,用返回值 Future 获得任务执行结果
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);

// 提交 tasks 中所有任务
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
            throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务,带超时时间
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,long timeout, TimeUnit unit)
    throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消

<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
    throws InterruptedException, ExecutionException;

// 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消,带超时时间
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

关闭线程池 shutdown

/*

线程池状态变为 SHUTDOWN
- 不会接收新任务
- 但已提交任务会执行完
- 此方法不会阻塞调用线程的执行
*/

void shutdown();
public void shutdown() {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        
        //修改线程池状态
        advanceRunState(SHUTDOWN);
        //仅会打断空闲线程
        interruptIdleWorkers();
        onShutdown();// 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    // 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结,如果还有运行的线程也不会等)
    tryTerminate();
}

shutdownNow

/*

线程池状态变为 STOP

- 不会接收新任务
- 会将队列中的任务返回
- 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务
*/

List<Runnable> shutdownNow();
public List<Runnable> shutdownNow() {
    List<Runnable> tasks;
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        //修改线程池状态
        advanceRunState(STOP);
        //打断所有线程
        interruptWorkers();
        //获取任务队列剩余任务
        tasks = drainQueue();
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    //尝试终结
    tryTerminate();
    return tasks;
}

其他方法

// 不在 RUNNING 状态的线程池,此方法就返回 true
boolean isShutdown();

// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();

// 调用 shutdown 后,由于调用线程并不会等待所有任务运行结束,因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情,可以利用此方法等待
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;