当前位置 博文首页 > 立志欲坚不欲锐，成功在久不在速度：并发编程-ThreadPoolExecuto
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前言：
FixedThreadPool
参数：
执行流程图：
?代码测试：
执行流程
不推荐使用该方式来创建线程池：
SingleThreadExecutor
参数：
流程图：
CachedThreadPool
SynchronousQueue队列的特点：
执行流程图：
项目中用了这个Cahce线程池出现的问题：
Executors 返回线程池对象的弊端如下：
上一篇介绍的是直接使用ThreadPoolExecutor来创建线程池，很多人也称通过ThreadPoolExecutor创建线程池为自定义线程池
Executor其实还提供了三种类型的线程池：
先来看一下FixThreadPool的构造函数：?
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}会发现底层其实用的就是ThreadPoolEexcutor来实现的，只不过是参数已经写死了
核心线程数： nThreads 外面传递进来
最大线程数： 等于核心线程数
时间： 0
时间单位： 毫秒
队列： new LinkedBlockingQueue<Runnable> 无限大
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
?
我们从参数上可以发现它的核心线程数就等于最大线程数
LinkedBlockingQueue；LinkedBlockingQueue 中获取任务来执行； 通过take拿????????由于核心线程数就等于最大线程数，并且阻塞队列是无限增大的，所以当任务过来的时候他会无限的排队所以不推荐使用这种方式，因为会造成OOM。
????????使用无界队列?LinkedBlockingQueue?作为线程池的工作队列（队列的容量为 Intger.MAX_VALUE）。无界队列作为线程池的工作队列会对线程池带来不好的影响，说简单点就是可能会导致 OOM，队列的本质是数据结构，就是用来存储的，所以队列满了才会出现内存溢出
SingleThreadExecutor?是只有一个线程的线程池。下面看看SingleThreadExecutor 的实现：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}核心线程数：1
最大线程数：1
线程队列： 和fixed的一样都是无限大
?
LinkedBlockingQueueLinkedBlockingQueue 中获取任务来执行；????????同样也不推荐使用sing线程池，因为他和fix线程池一样都是使用无界队列作为线程池队列，所以会造成OOM,sing线程池适合的业务场景就是需要按照顺序来依次执行，但是效率会很低
是一个会根据需要不断创建新线程的线程池
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}?????????CacheThreadPool的corePoolSize被设置为0，但是maximumPoolSize被设置为最大值，几乎是无界的，也就意味着如果主线程提交任务的速度高于线程处理任务的速度，CachedThreadPool就会不断的创建新的任务，但是这个线程池的阻塞队列用的是SynchronousQueue
队列中同时只有一个节点，只能装一个数据，只有当前的数据被消费了才能继续装新的数据 （一夫一妻制）传球手，这个特点不会导致Cache线程池先出OOM，但是由于它的最大线程数为无限大会出现CPU爆满的问题
????????从图上我们可以发现，几乎所有的任务都创建线程了，因为maximumPoolSize是无界的，所以提交任务的速度 > 线程池中线程处理任务的速度就要不断创建新线程；每次提交任务，都会立即有线程去处理，因此CachedThreadPool适用于处理大量、耗时少的任务
?所以还是要谨慎消息使用这个线程，在项目中我们在汇总成绩部分用到了线程池，但是由于同事使用了这个Cache线程池来执行了批量导出的任务，导致任务多的时候CPU打满了，后来通过线上排查发现所有的线程都在执行这个任务，导致其他工作无法正常进行，后来将这部分优化为使用threadPoolExecutor来执行线程任务，性能提升了很多，不会出现CPU打满的情况
FixedThreadPool?和?SingleThreadExecutor?： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。