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java并发编程(2)线程池的使用

一、任务和执行策略之间的隐性耦合

  Executor可以将任务的提交和任务的执行策略解耦

  只有任务是同类型的且执行时间差别不大,才能发挥最大性能,否则,如将一些耗时长的任务和耗时短的任务放在一个线程池,除非线程池很大,否则会造成死锁等问题

1.线程饥饿死锁

  类似于:将两个任务提交给一个单线程池,且两个任务之间相互依赖,一个任务等待另一个任务,则会发生死锁;表现为池不够

  定义:某个任务必须等待池中其他任务的运行结果,有可能发生饥饿死锁

2.线程池大小

  技术分享

  注意:线程池的大小还受其他的限制,如其他资源池:数据库连接池

    如果每个任务都是一个连接,那么线程池的大小就受制于数据库连接池的大小

3.配置ThreadPoolExecutor线程池

实例:

  1.通过Executors的工厂方法返回默认的一些实现

  2.通过实例化ThreadPoolExecutor(.....)自定义实现

线程池的队列

  1.无界队列:任务到达,线程池饱满,则任务在队列中等待,如果任务无限达到,则队列会无限扩张

    如:单例和固定大小的线程池用的就是此种

  2.有界队列:如果新任务到达,队列满则使用饱和策略

    3.同步移交:如果线程池很大,将任务放入队列后在移交就会产生延时,如果任务生产者很快也会导致任务排队

    SynchronousQueue直接将任务移交给工作线程

    机制:将一个任务放入,必须有一个线程等待接受,如果没有,则新增线程,如果线程饱和,则拒绝任务

    如:CacheThreadPool就是使用的这种策略

饱和策略:

  setRejectedExecutionHandler来修改饱和策略

  1.终止Abort(默认):抛出异常由调用者处理

  2.抛弃Discard

  3.抛弃DiscardOldest:抛弃最旧的任务,注意:如果是优先级队列将抛弃优先级最高的任务

  4.CallerRuns:回退任务,有调用者线程自行处理

4.线程工厂ThreadFactoy

   每当创建线程时:其实是调用了线程工厂来完成

   自定义线程工厂:implements ThreadFactory

   可以定制该线程工厂的行为:如UncaughtExceptionHandler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;
    }
}

 

5.扩展ThreadPoolExecutor

  可以被自定义子类覆盖的方法:

  1.afterExecute:结束后,如果抛出RuntimeException则方法不会执行

  2.beforeExecute:开始前,如果抛出RuntimeException则任务不会执行

  3.terminated:在线程池关闭时,可以用来释放资源等

 

二、递归算法的并行化

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);
                }
            });
    }

 

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;
    }

 

  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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