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引言-购票系统
java
public class App implements Runnable {
private static int tickets = 100;
private static int users = 10000;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
public void run() {
try {
lock.lock();
reduceTickets(); // 减票
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void reduceTickets() {
if (tickets <= 0) return;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢到第" + tickets-- + "票");
}
private static void initTask(){
App task = new App();
Thread[] threads = new Thread[users];
for (int i = 0; i < users; i++) {
threads[i] = new Thread(task, "用户" + i);
threads[i].start();
}
// 等待所有线程执行完毕
for (Thread thread : threads) {
try {
thread.join(); // 让主线程等待该子线程执行完成后再继续
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 初始化任务
initTask();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("程序执行时间: " + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}
}在前面，我们通过创建多个线程模拟抢票场景，并且使用加锁的方式解决了车票超卖的问题。
每次创建一个线程，都需要执行如下步骤：
- 手动创建一个线程对象
- 执行任务
- 执行完毕，释放线程对象
‼️当用户量较大时，就需要频繁的创建线程对象、释放线程对象，十分麻烦。
解决方案，则是引入线程池。
- 线程复用：在线程池中初始化指定数量的核心线程数，用户需要时直接使用线程，不需要重新创建一个新的线程对象，实现对象的复用。
- 线程回收：执行完任务之后，线程不会销毁，而是放回线程池中继续等待使用。
- 提高系统的响应速度，线程的利用率。
线程池
Java线程池是一种用于优化线程使用和管理的工具，它通过复用一定数量的线程来执行多个任务，从而减少了创建和销毁线程的开销，提高了程序的性能和响应速度。
Java中的线程池是通过java.util.concurrent包下的Executor接口及其子类来实现的。
以下是一些关键的类和接口，用于在Java中创建和使用线程池：
Executor接口：这是一个基础接口，用于执行提交的任务。ExecutorService接口：扩展了Executor接口，添加了用于管理执行器生命周期的方法，如关闭线程池。ThreadPoolExecutor类：是ExecutorService的一个实现，它允许更详细地配置线程池。Executors类：提供了创建线程池的工厂方法。
以下是几种常见的线程池类型，可以通过Executors类来创建：
FixedThreadPool：固定数量的线程池，适用于负载比较重的服务器。SingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池，适用于需要保证顺序执行的场景。CachedThreadPool：根据需要创建新线程的线程池，适用于执行很多短期异步任务的程序。ScheduledThreadPool：用于执行定时任务或周期性任务。
购票系统-线程池优化
- 初始化：线程池将根据预设配置初始化一定数量的核心线程。
- 新增线程：当任务提交量超过核心线程数时，系统会按需创建额外的工作线程以处理新增的任务负载。
- 最大线程数：若当前活跃的线程数目已达到设定的最大值，新到达的任务会被安排进入等待队列中暂存。
- 拒绝策略：在等待队列也达到了其容量上限的情况下，对于后续继续提交的新任务，线程池将依据预定义的拒绝策略进行处理，即不再接受新的任务请求。
java
public class ThreadPool implements Runnable {
private static int tickets = 100;
private static int users = 200000;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
public void run() {
try {
lock.lock();
reduceTickets(); // 减票
} finally {
lock.unlock();
}
}
private void reduceTickets() {
if (tickets <= 0) return;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢到第" + tickets-- + "票");
}
private static void initTask(){
// 创建线程池
ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(
5, // 核心线程数
16, // 最大线程数
0L, TimeUnit.MILLISECONDS, // 线程空闲时间
new LinkedBlockingQueue<Runnable>() // 任务队列
);
// 创建任务
ThreadPool task = new ThreadPool();
for (int i = 0; i < users; i++) {
pool.submit(new Thread(task, "用户" + i));
}
// 执行完毕，关闭线程池
pool.shutdown();
try {
// 等待所有线程执行完毕
if (!pool.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS)) {
pool.shutdownNow(); // 超时强制关闭
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 初始化任务
initTask();
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("程序执行时间: " + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}
}池化 vs 未池化
- 电脑核心线程数( NumberOfCores ) = 12，逻辑核心数 = 16
- 票数 = 100，用户数量 = 10000，模拟 10000 个用户同事抢 100 张票。
| **** | 核心线程数 | 最大线程数 | 执行时间 |
|---|---|---|---|
| 未池化 | 18832 ms | ||
| 线程池配置 0 | 5 | 8 | 54 ms |
| 线程池配置 1 | 5 | 10 | 56 ms |
| 线程池配置 2 | 5 | 16 | 27 ms |
池化后，性能得到了质的飞跃🚀。