怎么创建一个java线程

本篇内容介绍了“怎么创建一个java线程”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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手动创建线程有什么缺点?

  1.  不受控风险

  2.  频繁创建开销大

不受控风险

这个缺点,相信你也可以说出一二

系统资源有限,每个人针对不同业务都可以手动创建线程,并且创建标准不一样(比如线程没有名字)。当系统运行起来,所有线程都在疯狂抢占资源,无组织无纪律,混乱场面可想而知(出现问题,自然也就不可能轻易的发现和解决)

怎么创建一个java线程

如果有位神奇的小伙伴,为每个请求都创建一个线程,当大量请求铺面而来的时候,这好比一个正规木马程序,内存被无情榨干耗尽(你无情,你冷酷,你无理取闹)

怎么创建一个java线程

另外,过多的线程自然也会引起上下文切换的开销

总的来说,不受控风险很大

频繁创建开销大

面试问: 频繁手动创建线程有什么问题?

答: 开销大

这貌似是一个不假思索就可以回答出来的正确答案。那我要继续问了

面试官: 创建一个线程干了什么就开销大了?和我们创建一个普通 Java 对象有什么差别?

答: ... 嗯...啊

按照常规理解 new Thread() 创建一个线程和 new Object() 没有什么差别。Java中万物接对象,因为 Thread 的老祖宗也是 Object

如果你真是这么理解的,说明你对线程的生命周期还不是很理解,请回看之前的 Java线程生命周期这样理解挺简单的

在这篇文章中我们明确说明,new Thread() 在操作系统层面并没有创建新的线程,这是编程语言特有的。真正转换为操作系统层面创建一个线程,还要调用操作系统内核的API,然后操作系统要为该线程分配一系列的资源

废话不多说,我们将二者做个对比:

怎么创建一个java线程

new Object() 过程

Object obj = new Object();

当我需要【对象】时,我就会给自己 new 一个(不知你是否和我一样),这个过程你应该很熟悉了:

  1.  分配一块内存 M

  2.  在内存 M 上初始化该对象

  3.  将内存 M 的地址赋值给引用变量 obj

就是这么简单

创建一个线程的过程

上面已经提到了,创建一个线程还要调用操作系统内核API。为了更好的理解创建并启动一个线程的开销,我们需要看看 JVM 在背后帮我们做了哪些事情:

  1.  它为一个线程栈分配内存,该栈为每个线程方法调用保存一个栈帧

  2.  每一栈帧由一个局部变量数组、返回值、操作数堆栈和常量池组成

  3.  一些支持本机方法的 jvm 也会分配一个本机堆栈

  4.  每个线程获得一个程序计数器,告诉它当前处理器执行的指令是什么

  5.  系统创建一个与Java线程对应的本机线程

  6.  将与线程相关的描述符添加到JVM内部数据结构中

  7.  线程共享堆和方法区域

这段描述稍稍有点抽象,用数据来说明创建一个线程(即便不干什么)需要多大空间呢?答案是大约 1M 左右

java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:NativeMemoryTracking=summary -XX:+PrintNMTStatistics -version

怎么创建一个java线程

上图是我用 Java8 的测试结果,19个线程,预留和提交的大概都是19000+KB,平均每个线程大概需要 1M 左右的大小(Java11的结果完全不同,这个大家自行测试吧)

相信到这里你已经明白了,对于性能要求严苛的现在,频繁手动创建/销毁线程的代价是非常巨大的,解决方案自然也是你知道的线程池了

什么是线程池?

你常见的数据库连接池,实例池,还有XX池,OO池,各种池,都是一种池化(pooling)思想,简而言之就是为了最大化收益,并最小化风险,将资源统一在一起管理的思想

Java 也提供了它自己实现的线程池模型—— ThreadPoolExecutor。套用上面池化的想象来说,Java线程池就是为了最大化高并发带来的性能提升,并最小化手动创建线程的风险,将多个线程统一在一起管理的思想

为了了解这个管理思想,我们当前只需要关注 ThreadPoolExecutor 构造方法就可以了

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                                int maximumPoolSize,                                long keepAliveTime,                                TimeUnit unit,                                BlockingQueue workQueue,                                ThreadFactory threadFactory,                                RejectedExecutionHandler handler) {          if (corePoolSize < 0 ||              maximumPoolSize <= 0 ||              maximumPoolSize < corePoolSize ||              keepAliveTime < 0)              throw new IllegalArgumentException();          if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)              throw new NullPointerException();          this.acc = System.getSecurityManager() == null ?                  null :                  AccessController.getContext();          this.corePoolSize = corePoolSize;          this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;          this.workQueue = workQueue;          this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);          this.threadFactory = threadFactory;          this.handler = handler;  }

这么复杂的构造方法在JDK中还真是不多见,为了个更形象化的让大家理解这几个核心参数,我们以多数人都经历过的春运(北京——上海)来说明

序号参数名称参数解释春运形象说明
1corePoolSize表示常驻核心线程数,如果大于0,即使本地任务执行完也不会被销毁日常固定的列车数辆(不管是不是春运,都要有固定这些车次运行)
2maximumPoolSize表示线程池能够容纳可同时执行的最大线程数春运客流量大,临时加车,加车后,总列车次数不能超过这个最大值,否则就会出现调度不开等问题 (结合workqueue)
3keepAliveTime表示线程池中线程空闲的时间,当空闲时间达到该值时,线程会被销毁,只剩下 corePoolSize 个线程位置春运压力过后,临时的加车(如果空闲时间超过keepAliveTime)就会被撤掉,只保留日常固定的列车车次数量用于日常运营
4unitkeepAliveTime 的时间单位,最终都会转换成【纳秒】,因为CPU的执行速度杠杠滴keepAliveTime 的单位,春运以【天】为计算单位
5workQueue当请求的线程数大于 corePoolSize 时,线程进入该阻塞队列春运压力异常大,(达到corePoolSize)也不能满足要求,所有乘坐请求都会进入该阻塞队列中排队, 队列满,还有额外请求,就需要加车了
6threadFactory顾名思义,线程工厂,用来生产一组相同任务的线程,同时也可以通过它增加前缀名,虚拟机栈分析时更清晰比如(北京——上海)就属于该段列车所有前缀,表明列车运输职责
7handler执行拒绝策略,当 workQueue 达到上限,同时也达到 maximumPoolSize 就要通过这个来处理,比如拒绝,丢弃等,这是一种限流的保护措施workQueue排队也达到队列最大上线,maximumPoolSize 就要提示无票等拒绝策略了,因为我们不能加车了,当前所有车次已经满负载

整体来看就是这样:

怎么创建一个java线程

试想,如果有请求就新建一趟列车,请求结束就“销毁”这趟列车,频繁往复这样操作,这样的代价肯定是不能接受的。

可以看到,使用线程池不但能完成手动创建线程可以做到的工作,同时也填补了手动线程不能做到的空白。归纳起来说,线程池的作用包括:

  1.  利用线程池管理并服用线程,控制最大并发数(手动创建线程很难得到保证)

  2.  实现任务线程队列缓存策略和拒绝机制

  3.  实现某些与实践相关的功能,如定时执行,周期执行等(比如列车指定时间运行)

  4.  隔离线程环境,比如,交易服务和搜索服务在同一台服务器上,分别开启两个线程池,交易线程的资源消耗明显要大。因此,通过配置独立的线程池,将较慢的交易服务与搜索服务个离开,避免个服务线程互相影响

相信到这里,你已经了解线程池的基本思想了,在使用过程中还是有几个注意事项要说明一下的

线程池使用思想/注意事项

不能忽略的线程池拒绝策略

我们很难准确的预测未来的最大并发量,所以定制合理的拒绝策略是必不可少的步骤。默认情况, ThreadPoolExecutor 提供了四种拒绝策略:

怎么创建一个java线程

  1.  AbortPolicy:默认的拒绝策略,会 throw RejectedExecutionException 拒绝

  2.  CallerRunsPolicy:提交任务的线程自己去执行该任务

  3.  DiscardOldestPolicy:丢弃最老的任务,其实就是把最早进入工作队列的任务丢弃,然后把新任务加入到工作队列

  4.  DiscardPolicy:相当大胆的策略,直接丢弃任务,没有任何异常抛出

不同的框架(Netty,Dubbo)都有不同的拒绝策略,我们也可以通过实现 RejectedExecutionHandler 自定义的拒绝策略

对于采用何种策略,具体要看执行的任务重要程度。如果是一些不重要任务,可以选择直接丢弃;如果是重要任务,可以采用降级(所谓降级就是在服务无法正常提供功能的情况下,采取的补救措施。具体采用何种降级手段,这也是要看具体场景)处理,例如将任务信息插入数据库或者消息队列,启用一个专门用作补偿的线程池去进行补偿

没有绝对的拒绝策略,只有适合那一个,但在设计过程中千万不要忽略掉拒绝策略就可以

禁止使用Executors创建线程池

相信很多人都看到过这个问题(阿里巴巴Java开发手册说明禁止使用 Executors 创建线程池),我把出处(P247)截图在此:

怎么创建一个java线程

Executors 大大的简化了我们创建各种类型线程池的方式,为什么还不让使用呢?

其实,只要你打开看看它的静态方法参数就会明白了

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

传入的workQueue 是一个边界为 Integer.MAX_VALUE 队列,我们也可以变相的称之为无界队列了,因为边界太大了,这么大的等待队列也是非常消耗内存的

/**   * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of   * {@link Integer#MAX_VALUE}.   */  public LinkedBlockingQueue() {    this(Integer.MAX_VALUE);  }

另外该 ThreadPoolExecutor方法使用的是默认拒绝策略(直接拒绝),但并不是所有业务场景都适合使用这个策略,当很重要的请求过来直接选择拒绝显然是不合适的

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                                int maximumPoolSize,                                long keepAliveTime,                                TimeUnit unit,                                BlockingQueue workQueue) {          this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,               Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);      }

总的来说,使用 Executors 创建的线程池太过于理想化,并不能满足很多现实中的业务场景,所以要求我们通过 ThreadPoolExecutor来创建,并传入合适的参数

“怎么创建一个java线程”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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