spring线程池理论

spring线程池理论相关知识

• Java 线程池的理论与实践

  原文链接前段时间公司里有个项目需要进行重构，目标是提高吞吐量和可用性，在这个过程中对原有的线程模型和处理逻辑进行了修改，发现有很多基础的多线程的知识已经模糊不清，如底层线程的运行情况、现有的线程池的策略和逻辑、池中线程的健康状况的监控等，这次重新回顾了一下，其中涉及大量java.util.concurrent包中的类。本文将会包含以下内容：Java中的Thread与操作系统中的线程的关系线程切换的各种开销ThreadGroup存在的意义使用线程池减少线程开销Executor的概念ThreadPoolExecutor中的一些具体实现如何监控线程的健康参考ThreadPoolExecutor来设计适合自己的线程模型一、问题描述这个项目所在系统的软件架构（从开发到运维）基本上采用的是微服务架构，微服务很好地解决了我们系统的复杂性问题，但是随之也带来了一些问题，比如在此架构中大部分的服务都拥有自己单独的数据库，而有些（很重要的）业务需要做跨库查询。相信这种「跨库查询」的问题很多实践微服务的公司都碰到过，通常这类问题
• Java多线程学习（八）线程池与Executor 框架

  Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去，欢迎建议和指导）：https://github.com/Snailclimb/Java_Guide 历史优质文章推荐： Java并发编程指南专栏 分布式系统的经典基础理论 可能是最漂亮的Spring事务管理详解 面试中关于Java虚拟机（jvm）的问题看这篇就够了 本节思维导图： 一 使用线程池的好处 线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。 这里借用《Java并发编程的艺术》提到的来说一
• 深入理解Java之线程池

  原文链接在前面的文章中，我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便，但是就会有一个问题：如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务？在Java中可以通过线程池来达到这样的效果。今天我们就来详细讲解一下Java的线程池，首先我们从最核心的ThreadPoolExecutor类中的方法讲起，然后再讲述它的实现原理，接着给出了它的使用示例，最后讨论了一下如何合理配置线程池的大小。以下是本文的目录大纲：一.Java中的ThreadPoolExecutor类二.深入剖析线程池实现原理三.使用示例四.如何合理配置线程池的大小　若有不正之处请多多谅解，并欢迎批评指正。一.Java中的ThreadPoolExecutor类java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最
• Android线程管理之ThreadPoolExecutor自定义线程池

  前言：     上篇主要介绍了使用线程池的好处以及ExecutorService接口，然后学习了通过Executors工厂类生成满足不同需求的简单线程池，但是 有时候我们需要相对复杂的线程池的时候就需要我们自己来自定义一个线程池，今天来学习一下ThreadPoolExecutor，然后结合使用场景定义一 个按照线程优先级来执行的任务的线程池。     线程管理相关文章地址：Android线程管理之Thread使用总结Android线程管理之ExecutorService线程池Android线程管理之ThreadPoolExecutor自定义线程池Android线程管理之AsyncTask异步任务Android线程管理之ThreadLocal理解及应用场景ThreadPoolExecutor    ThreadPoolExecutor线程池用于管理线程任务队列、若干个线程。1.）ThreadPoolExecutor构造函

spring线程池理论相关课程

• Spring Boot2.0深度实践 核心原理拆解+源码分析 课程系统性地深度探讨 Spring Boot 核心特性，引导小伙伴对 Java 规范的重视，启发对技术原理性的思考，掌握排查问题的技能，以及学习阅读源码的方法和技巧，全面提升研发能力，进军架构师队伍。

  讲师：小马哥 高级 2789人正在学习

• Java开发企业级权限管理系统 Spring Security/Apache Shiro对比分析 全程手把手带你运用Java技术栈，打造一套基于最流行的RBAC拓展模型的，分布式的，有界面的，高灵活性，高拓展性的企业级权限管理系统。学完本课程你将可以轻松应对绝大多数企业开发中与权限管理及后台系统相关的需求。

  讲师：Jimin 中级 2151人正在学习

• Spring源码轻松学 一课覆盖Spring核心知识点 课程在自研框架和Spring框架的穿插讲解中让大家逐渐熟悉Spring框架的脉络。通过从0搭建一个较为完备的Web框架来提升框架设计能力，辅以通俗易懂的Spring核心模块源码的讲解，带你了解Spring框架的设计思路。

  讲师：翔仔 中级 1357人正在学习

spring线程池理论相关教程

• 2.3 线程池 假设您要处理数百个项目，为每个项目启动一个线程将破坏您的系统资源。它看起来像这样：pages_to_crawl = %w( index about contact ... )pages_to_crawl.each do |page| Thread.new { puts page }end如果这样做，您将与服务器启动数百个连接，因此这可能不是一个好主意。一种解决方案是使用线程池。线程池使您可以在任何给定时间控制活动线程的数量。您可以建立自己的池，但是我不建议你这样去做，Ruby有一个Gem可以为您完成这个操作。实例：require 'celluloid'class Worker include Celluloid def process_page(url) puts url endendpages_to_crawl = %w( index about contact products ... )worker_pool = Worker.pool(size: 5)# If you need to collect the return values check out 'futures'pages_to_crawl.each do |page| worker_pool.process_page(page)end这次只有5个线程在运行，完成后他们将选择下一个项目。
• 3. 线程池模型 线程池模型的结构如下：从图中可以看出，线程池模型的程序结构如下：创建一个监听线程，通常会采用 Java 主线程作为监听线程。创建一个 java.net.ServerSocket 实例，调用它的 accept 方法等待客户端的连接。服务器预先创建一组线程，叫做线程池。线程池中的线程，在服务运行过程中，一直运行，不会退出。当有新的客户端和服务器建立连接，accept 方法会返回 java.net.Socket 对象，表示新的连接。服务器一般会创建一个处理 java.net.Socket 逻辑的任务，并且将此任务投递给线程池去处理。然后，监听线程返回，继续调用 accept 方法，等待新的客户端连接。线程池调度空闲的线程去处理任务。在新新任务中调用 java.net.Socket 的 recv 和 send 方法和客户端进行数据收发。当数据收发完成后，调用 java.net.Socket 的 close 方法关闭连接，任务完成。线程重新回归线程池，等待调度。下来，我们同样通过示例代码演示一下线程池模型的编写方法。程序功能和每线程模型完全一致，所以我们只编写服务端程序，客户端程序采用每线程模型的客户端。示例代码如下：import java.io.*;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class TCPServerThreadPool{ // 服务监听端口号 private static final int PORT =56002; // 开启线程数 private static final int THREAD_NUMS = 20; private static ExecutorService pool = null; // 创建一个 socket Task 类，处理数据收发 private static class SockTask implements Callable<Void> { private Socket sock = null; public SockTask(Socket sock){ this.sock = sock; } @Override public Void call() throws Exception { try { while (true){ // 读取客户端数据 DataInputStream in = new DataInputStream( new BufferedInputStream(sock.getInputStream())); int msgLen = in.readInt(); byte[] inMessage = new byte[msgLen]; in.read(inMessage); System.out.println("Recv from client:" + new String(inMessage) + "length:" + msgLen); // 向客户端发送数据 String rsp = "Hello Client!\n"; DataOutputStream out = new DataOutputStream( new BufferedOutputStream(sock.getOutputStream())); out.writeInt(rsp.getBytes().length); out.write(rsp.getBytes()); out.flush(); System.out.println("Send to client:" + rsp + " length:" + rsp.getBytes().length); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (sock != null){ try { sock.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } return null; } } public static void main(String[] args) { ServerSocket ss = null; try { pool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMS); // 创建一个服务器 Socket ss = new ServerSocket(PORT); while (true){ // 监听新的连接请求 Socket conn = ss.accept(); System.out.println("Accept a new connection:" + conn.getRemoteSocketAddress().toString()); pool.submit(new SockTask(conn)); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (ss != null){ try { ss.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }}
• 3.1 线程池隔离实现服务资源隔离 通过对处理项目中的工作线程的隔离，来避免工作线程处理接口时所产生的阻塞行为，从而保证工作线程可以顺利地调用接口来满足业务需要。而隔离工作线程的方式，就是为每个接口分配一个线程池，并在线程池中维护一定数量的线程，这样，当上述的接口 2 发生服务资源等待时，由于每个接口都分配了不同的线程池，所以不会影响到后续的 3 4 5 接口，如下图所示：线程池隔离实现原理可以看到，由于为每个服务接口均分配了不同的线程池，所以在接口 2 出现服务等待时，并不会影响后续接口的调用，从而保证了业务的顺利进行。我们继续以 hello 方法为例，来看如何实现线程池隔离。@RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)@HystrixCommand(threadPoolKey = "HelloHystrix", threadPoolProperties = { @HystrixProperty(name = "coresize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true"), @HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2")})@ResponseBodypublic String hello() throws InterruptedException { return "helloWorld";}代码解释：第 2 行，我们通过配置 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 属性来为本接口分配一个名称为 HelloHystrix 的线程池。第 3 行，我们通过配置 threadPoolProperties 中的参数属性，来维护 HelloHystrix 线程池中的核心线程数量、最大线程数量。通过添加上述注解并配置其中的属性，我们就可以通过线程池隔离的方式来实现服务资源隔离。Tips: 线程池中的线程数量，一定要根据该接口所实现的业务需求来设置，设置过多，则会浪费资源空间，设置过少，则不能支撑业务需要，所以配置线程数量一定要谨慎。
• 3.3 线程池配置模块详解 参数名称：coreSize参数说明：该属性用来设置核心线程池的大小，默认为 10 。参数名称：maximumSize参数说明：该属性是用来设置线程池的最大线程数量，默认为 10 ，在 1.5.9 版本之前，线程池的核心线程数量总是与线程池的最大线程数量保持一致。参数名称：allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize参数说明：该属性是用来设置，是否启用 maximumSize ，即设置线程池的 coreSize 和 maximumSize 的值不一致，当被设置为 true 时，该属性生效，即线程池的最大线程数量大于或等于线程池的核心线程数量。该属性的默认值为 false 。参数名称：keepAliveTimeMinutes参数说明：该参数是用来设置线程的存活时间，即在线程池的核心线程数量小于线程池的最大线程数量时，一个线程的可运行时长。该属性的默认值为 1 分钟。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
• 3. 单 Reactor 多线程模型 架构图说明：Reactor 通过 Select 监听客户端请求事件，受到事件之后它本身不负责处理，而是把事件转发出去；如果是建立连接请求，则由 Acceptor 进行处理；如果不是建立连接请求，则转发给 Handler 负责处理；Handler 也不负责处理具体的业务，而是通过 read () 方法读取数据，然后再次分发给线程池去进行处理；线程池会分配一个子线程去处理具体的业务，处理完成之后把结果返回给 Handler，并释放连接给连接池。模式的优点：可以充分的利用多核 CPU 的资源，提高处理任务的性能；把业务处理从整个模型中剥离并丢给线程池去处理，避免某个业务处理或者某次业务处理太慢导致其他业务处理受到影响；相比传统 I/O 堵塞模型，如果一旦没有客户端发起请求，那么线程池将不会处于堵塞状态，而是释放并且可以处理其他的业务，对于性能调优来说，最宝贵的就是线程资源，一旦线程资源得不到释放，整个应用将会卡掉。模式的缺点：多线程之间的数据共享和访问比较复杂，比如：Handler 给 Worker 线程分发数据；Reactor 处理所有事件的监听、转发、响应，都是单线程，在高并发的情况下，负责处理业务的 Worker 可能正常，但是 Reactor 就会容易遇到性能瓶颈；Reactor 如果一旦出现故障，那么整个通讯就会故障。通过以上的分析，其实也是不推荐使用这种模式，除非客户端数量比较少，类似局域网内部的项目，但是我们还是需要了解整个模型是如何演变过来的，而不是一上来就讲解最好的那个方案。只有把整个演变过程了解了，我们才能更好的了解整个线程模型可能存在的性能瓶颈在哪里。

spring线程池理论相关搜索

s line safari浏览器 samba SAMP samplerate sandbox sanitize saper sas sass save smarty模板 smil smtp snapshot snd snmptrap soap soapclient soap协议

查看更多慕课网实用课程