下面小編就為大家帶來一篇java並發程式_線程池的使用方法(詳解)。小編覺得蠻不錯的，現在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧
一、任務和執行策略之間的隱性耦合
##Executor可以將任務的提交和任務的執行策略解耦
只有任務是同類型的且執行時間差別不大，才能發揮最大性能，否則，如將一些耗時長的任務和耗時短的任務放在一個線程池，除非線程池很大，否則會造成死鎖等問題
1.線程飢餓死鎖
類似於：將兩個任務提交給一個單一執行緒池，且兩個任務之間相互依賴，一個任務等待另一個任務，則會發生死鎖；表現為池不夠
定義：某個任務必須等待池中其他任務的運行結果，有可能發生飢餓死鎖
2.執行緒池大小
##注意：執行緒池的大小也受其他的限制，如其他資源池：資料庫連接池
如果每個任務都是一個連接，那麼執行緒池的大小就受制於資料庫連接池的大小
3.設定ThreadPoolExecutor執行緒池
實例：
1.透過Executors的工廠方法傳回預設的一些實作
2.透過實例化ThreadPoolExecutor（.....）自訂實作
##執行緒池的
佇列
1.無界佇列：
任務到達，執行緒池飽滿，則任務在佇列中等待，如果任務無限達到，則佇列會無限擴張如：單例和固定大小的執行緒池用的就是此種
2.有界佇列：
如果新任務到達，佇列滿則使用飽和策略
3.同步移交：
如果執行緒池很大，將任務放入佇列後在移交就會產生延時，如果任務生產者很快也會導致任務排隊Synchr
onousQueue直接將任務移交給工作執行緒
機制：將一個任務放入，必須有一個線程等待接受，如果沒有，則新增
線程，如果線程飽和，則拒絕任務
#如：Cache
ThreadPool就是使用的這種策略
飽和策略：
set
RejectedExecutionHan
dler來修改飽和策略##1.終止Abort（預設）：拋出例外
由呼叫者處理
#2.拋棄Discard
##3.拋棄DiscardOldest ：拋棄最舊的任務，注意：如果是優先權佇列將拋棄優先順序最高的任務
4.CallerRuns：回退任務，有呼叫者執行緒自行處理
4.線程工廠ThreadFactoy
每當建立執行緒時：其實是呼叫了線程工廠來完成
自訂線程工廠：implements ThreadFactory
##可以自訂該執行緒工廠的
行為：如Uncaught
Exception
Handler等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;
}
}登入後複製
#可以被自定義子類別覆寫的方法：1.afterExecute：結束後，如果拋出RuntimeException則方法不會執行
2.
before
Execute：開始前，如果拋出RuntimeException則任務不會執行3.terminated：在執行緒池關閉時，可以用來釋放資源等
#二、
遞歸
演算法的平行化
#1.循环
在循环中，每次循环操作都是独立的
//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);
}
});
}登入後複製
2.迭代
如果每个迭代操作是彼此独立的，则可以串行执行
如：深度优先搜索算法；注意：递归还是串行的，但是，每个节点的计算是并行的
//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;
}登入後複製
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));
}
}
}
}登入後複製
以上是java並發編程之線程池的使用方法詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
