并发编程(线程池)面试题及原理

1. 执行原理/核心参数

1.1 核心参数

核心参数

  • corePoolSize 核心线程数目
  • maximumPooISize 最大线程数目 =(核心线程+救急线程的最大数目)
  • keepAliveTime 生存时间- 救急线程的生存时间,生存时间内没有新任务,此线程资源会释放
  • unit 时间单位-救急线程的生存时间单位,如秒、毫秒等
  • workQueue- 当没有空闲核心线程时,新来任务会加入到此队列排队,队列满会创建救急线程执行任务
  • threadFactory 线程工厂 - 可以定制线程对象的创建,例如设置线程名字、是否是守护线程等
  • handler 拒绝策略- 当所有线程都在繁忙,workQueue 也放满时,会触发拒绝策略

1.2 执行原理

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2. 常见的阻塞队列

workQueue - 当没有空闲核心线程时,新来任务会加入到此队列排队,队列满会创建救急线程执行任务

  1. ArrayBlockingQueue: 基于数组结构的有界阻塞队列,FIFO。
  2. LinkedBlockingQueue:基于链表结构的有界阻塞队列,FIFO。
  3. DelayedWorkQueue :是一个优徒级队列,它可以保证每次出队的任务都是当前队列中执行时间最靠前的
  4. SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列,每个插入操作都必须等待一个移出操作。

ArrayBlockingQueue的LinkedBlockingQueue区别

LinkedBlockingQueueArrayBlockingQueue
默认无界,支持有界强制有界
底层是链表底层是数组
是懒惰的,创建节点的时候添加数据提前初始化 Node 数组
入队会生成新 NodeNode需要是提前创建好的
两把锁(头尾)一把锁

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两把锁出入分离,性能更高。数组出入共享一把锁,性能较低。
LinkedBlockingQueue实际开发中最好有一个默认值

3. 确定核心线程数

N为CUP核数

3.1 高并发、任务执行时间短

N+1

3.2 并发不高、任务执行时间长

IO密集型任务(2N+1):
文件读写、DB读写、网络请求等
CPU密集型(N+1):
计算型代码(算法多)、Bitmap转换、Gson转换等

3.3 并发高、业务执行时间长

解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步,增加服务器是第二步,至于线程池的设置,设置参考3.2

4. 线程池种类

4.1 固定线程数

场景:适用于任务量已知,相对耗时的任务
创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待
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  • 核心线程数与最大线程数一样,没有救急线程
  • 阻塞队列是LinkedBlockingQueue,最大容量为IntegerMAX_VALUE

4.2 单线程化

场景:适用于按照顺序执行的任务
创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO)执行
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  • 核心线程数和最大线程数都是1
  • 阻塞队列是LinkedBlockingQueue,最大容量为Integer.MAX_VALUE

4.3 可缓存

场景:适合任务数比较密集,但每个任务执行时间较短的情况
创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程
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  • 核心线程数为0
  • 最大线程数是Integer.MAX_VALUE
  • 阻塞队列为SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列,每个插入操作都必须等待一个移出操作。

4.4 延迟、周期执行

场景:可以执行延迟任务的线程池,支持定时及周期性任务执行
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5. 不建议用Executors创建线程池

参考阿里开发手册《Java开发手册-嵩山版》
OOM(内存溢出)
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