为什么选择使用 ThreadPoolExecutor 而不是 Executor?

在阿里巴巴的开发手册中，明确指出不推荐直接使用 Executors 来创建线程，而是应该使用 ThreadPoolExecutor。这种选择背后的原因有很多，但最重要的原因之一是 ThreadPoolExecutor 提供了更好的线程管理和资源利用能力。

ThreadPoolExecutor 有七大参数，你需要了解它们

在使用 ThreadPoolExecutor 时，它提供了七个关键参数，这些参数对于配置线程池的性能和行为至关重要。以下是这些参数的解释：

核心线程数（corePoolSize）：指定线程池的核心线程数量。核心线程用于处理正常的工作量。

最大线程数（maxPoolSize）：指定线程池的最大线程数量。当核心线程已满时，继续提交任务时会创建额外的线程。

超时时间（timeUnit）：指定线程等待的超时时间。如果线程在等待任务时超过指定时间，就会关闭线程并释放资源。

候客区队列（linkedBlockingQueue）：指定线程池的候客区队列大小。当核心线程忙于处理任务时，未被立即处理的任务会被放入候客区队列中等待。

线程工厂（threadFactory）：指定用于创建线程的工厂。默认工厂会使用系统的线程。

拒绝策略（rejectionPolicy）：指定线程池在遇到拒绝任务时的策略。常见策略包括抛出异常、丢弃旧任务等。

ThreadPoolExecutor 的拒绝策略有四种选择

ThreadPoolExecutor 提供了四种拒绝策略，允许开发者根据具体需求选择最适合的策略：

直接抛出异常：当线程池已经满员时，新提交的任务会直接抛出 RejectedExecutionException 异常。

丢弃旧任务（DiscardOldestPolicy）：当线程池已经满员时，会丢弃最旧的任务。

丢弃新任务（DiscardNewestPolicy）：当线程池已经满员时，会丢弃最新的任务。

等待任务完成后丢弃（SameThreadModel）：当线程池已经满员时，会等待当前线程完成任务后再丢弃新任务。

如何通过 Java 实现银行办理业务场景

在实际业务场景中，银行的业务办理可以通过 ThreadPoolExecutor 来模拟。以下是一个典型的实现示例：

import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class ThreadPoolExecutorDemo {    public static void main(String[] args) {        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(                2, // 最多开启2个窗口                5, // 最多同时处理的业务量                2, // 超时时间（秒）                TimeUnit.SECONDS,                new LinkedBlockingQueue<>(3), //候客区最多容纳3个客户                Executors.defaultThreadFactory(),                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()        );        try {            // 最大承载能力：窗口 + 候客区            for (int i = 1; i <= 9; i++) {                threadPool.execute(() -> {                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");                });            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        } finally {            threadPool.shutdown();        }    }}

测试结果分析

通过上述代码可以发现：

当有1~5个客户同时办理业务时，只会使用前两个窗口处理业务。

当有6~8个客户办理业务时，银行会开启额外的窗口来处理业务。

当客户数量超过8个时，银行会采用拒绝策略（如抛出异常）。

ThreadPoolExecutor 的七大参数解析

ThreadPoolExecutor 的七大参数如下：

corePoolSize：2（最多开启2个窗口）

maxPoolSize：5（最多同时处理的业务量）

timeUnit：2（超时时间）

linkedBlockingQueue：3（候客区最多容纳3个客户）

threadFactory：默认线程工厂

rejectionPolicy：丢弃旧任务策略

通过合理配置这些参数，可以实现更高效的线程管理和资源利用。

转载地址：http://myhg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章