java并发包&线程池原理分析&锁的深度化

时间:2023-03-08 16:02:23
java并发包&线程池原理分析&锁的深度化

 

 

 

java并发包&线程池原理分析&锁的深度化

并发包

同步容器类

Vector与ArrayList区别

1.ArrayList是最常用的List实现类,内部是通过数组实现的,它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔,当数组大小不满足时需要增加存储能力,就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时,需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此,它适合随机查找和遍历,不适合插入和删除。

2.Vector与ArrayList一样,也是通过数组实现的,不同的是它支持线程的同步,即某一时刻只有一个线程能够写Vector,避免多线程同时写而引起的不一致性,但实现同步需要很高的花费,因此,访问它比访问ArrayList慢

注意: Vector线程安全、ArrayList

Vector源码类

Add方法源码类

Arraylist源码

Add方法源码

HasTable与HasMap

1.HashMap不是线程安全的

HastMap是一个接口 是map接口的子接口,是将键映射到值的对象,其中键和值都是对象,并且不能包含重复键,但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value,而hashtable不允许。

2.HashTable是线程安全的一个Collection。

3.HashMap是Hashtable的轻量级实现(非线程安全的实现),他们都完成了Map接口,主要区别在于HashMap允许空(null)键值(key),由于非线程安全,效率上可能高于Hashtable。
HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许。
HashMap把Hashtable的contains方法去掉了,改成containsvalue和containsKey。

注意: HashTable线程安全,HashMap线程不安全。

源码分析

synchronizedMap

Collections.synchronized*(m) 将线程不安全额集合变为线程安全集合

ConcurrentHashMap

ConcurrentMap接口下有俩个重要的实现 :
ConcurrentHashMap
ConcurrentskipListMap (支持并发排序功能。弥补ConcurrentHas hMa p)
ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分,每个段其实就是一个
小的HashTable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上,它们就可以并
发进行。把一个整体分成了16个段(Segment.也就是最高支持16个线程的并发修改操作。
这也是在重线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案。并且代码中大多共享变
量使用volatile关键字声明,目的是第一时间获取修改的内容,性能非常好。

CountDownLatch
CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下,利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A,它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行,此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。

publicclass Test002 {

 

      publicstaticvoid main(String[] args) throws InterruptedException
{

           System.out.println("等待子线程执行完毕...");

           CountDownLatch
countDownLatch = new CountDownLatch(2);

           new Thread(new Runnable() {

 

                 @Override

                 publicvoid run() {

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+
"开始执行...");

                      countDownLatch.countDown();// 每次减去1

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+
"结束执行...");

                 }

           }).start();

           new Thread(new Runnable() {

 

                 @Override

                 publicvoid run() {

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+
"开始执行...");

                      countDownLatch.countDown();

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+
"结束执行...");

                 }

           }).start();

 

           countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞  countDown结果为0, 阻塞变为运行状态

           System.out.println("两个子线程执行完毕....");

           System.out.println("继续主线程执行..");

      }

 

}

CyclicBarrier

CyclicBarrier初始化时规定一个数目,然后计算调用了CyclicBarrier.await()进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时,所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。

CyclicBarrier就象它名字的意思一样,可看成是个障碍, 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。

CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数, 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后,所有其它线程被唤醒前被执行。

class Writer extends Thread {

private CyclicBarrier cyclicBarrier;

public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){

this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;

}

@Override

public void run() {

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()
+ ",正在写入数据");

try {

Thread.sleep(3000);

} catch (Exception e) {

// TODO: handle exception

}

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()
+ ",写入数据成功.....");

try {

cyclicBarrier.await();

} catch (Exception e) {

}

System.out.println("所有线程执行完毕..........");

}

}

public class Test001 {

public static void main(String[] args) {

CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);

for (int i = 0; i < 5; i++) {

Writer
writer = new Writer(cyclicBarrier);

writer.start();

}

}

}

Semaphore

Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值,基于此,多个线程竞争获取许可信号,做自己的申请后归还,超过阈值后,线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池,资源池之类的,比如数据库连接池,我们也可以创建计数为1的Semaphore,将其作为一种类似互斥锁的机制,这也叫二元信号量,表示两种互斥状态。它的用法如下:

availablePermits函数用来获取当前可用的资源数量

wc.acquire(); //申请资源

wc.release();// 释放资源

      // 创建一个计数阈值为5的信号量对象 

   
 
// 只能5个线程同时访问 

   
  Semaphore
semp = new
Semaphore(5); 

   
    

   
 
try

   
      
// 申请许可 

   
      
semp.acquire(); 

   
      
try

   
          
// 业务逻辑 

   
      }
catch (Exception e) { 

   
    

   
      }
finally

   
          
// 释放许可 

   
          
semp.release(); 

   
      } 

   
  }
catch
(InterruptedException
e) { 

   
    

      } 

案例:

需求: 一个厕所只有3个坑位,但是有10个人来上厕所,那怎么办?假设10的人的编号分别为1-10,并且1号先到厕所,10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位,顺利如厕,4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了,如果有人出来,进去,否则等待。同样的道理,4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去,并且谁先进去这得看等待的人是否有素质,是否能遵守先来先上的规则。

代码:

class Parent implements
Runnable {

private String name;

private Semaphore wc;

public Parent(String name,Semaphore wc){

this.name=name;

this.wc=wc;

}

@Override

public void run() {

try {

// 剩下的资源(剩下的茅坑)

int availablePermits = wc.availablePermits();

if (availablePermits > 0) {

System.out.println(name+"天助我也,终于有茅坑了...");

} else {

System.out.println(name+"怎么没有茅坑了...");

}

//申请茅坑 如果资源达到3次,就等待

wc.acquire();

System.out.println(name+"终于轮我上厕所了..爽啊");

Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 模拟上厕所时间。

System.out.println(name+"厕所上完了...");

wc.release();

} catch (Exception e) {

}

}

}

public class TestSemaphore02
{

public static void main(String[] args) {

// 一个厕所只有3个坑位,但是有10个人来上厕所,那怎么办?假设10的人的编号分别为1-10,并且1号先到厕所,10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位,顺利如厕,4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了,如果有人出来,进去,否则等待。同样的道理,4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去,并且谁先进去这得看等待的人是否有素质,是否能遵守先来先上的规则。

Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

for (int i = 1; i <=10; i++) {

Parent parent = new Parent("第"+i+"个人,",semaphore);

new Thread(parent).start();

}

}

}

并发队列

在并发队列上JDK提供了两套实现,一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队

列,一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列,无论哪种都继承自Queue。

ConcurrentLinkedDeque
ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列,通过无锁的方式,实现
了高并发状态下的高性能,通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.它
是一个基于链接节点的*线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先
加入的,尾是最近加入的,该队列不允许null元素。
ConcurrentLinkedQueue重要方法:
add 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别)
poll() 和peek() 都是取头元素节点,区别在于前者会删除元素,后者不会。

     ConcurrentLinkedDeque
q = new ConcurrentLinkedDeque();

     q.offer("");

     q.offer("码云");

     q.offer("github");

     q.offer("张杰");

     q.offer("艾姐");

     //从头获取元素,删除该元素

     System.out.println(q.poll());

     //从头获取元素,不刪除该元素

     System.out.println(q.peek());

     //获取总长度

     System.out.println(q.size());

BlockingQueue

阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是:

在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。
当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。

BlockingQueue即阻塞队列,从阻塞这个词可以看出,在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。被阻塞的情况主要有如下两种:

1. 当队列满了的时候进行入队列操作

2. 当队列空了的时候进行出队列操作

因此,当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程做了出队列操作;同样,当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程进行了入队列操作。

在Java中,BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供),由上面介绍的阻塞队列的特性可知,阻塞队列是线程安全的。

在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景。

认识BlockingQueue

阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:

从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输入,从另外一端输出;

常用的队列主要有以下两种:(当然通过不同的实现方式,还可以延伸出很多不同类型的队列,DelayQueue就是其中的一种)

  先进先出(FIFO):先插入的队列的元素也最先出队列,类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。

  后进先出(LIFO):后插入队列的元素最先出队列,这种队列优先处理最近发生的事件。

多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下(阻塞生产者线程),以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕,反之亦然。然而,在concurrent包发布以前,在多线程环境下,我们每个程序员都必须去自己控制这些细节,尤其还要兼顾效率和线程安全,而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时,强大的concurrent包横空出世了,而他也给我们带来了强大的BlockingQueue。(在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件满足,被挂起的线程又会自动被唤醒)

下面两幅图演示了BlockingQueue的两个常见阻塞场景:

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列,它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的,我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小,容量大小一旦指定就不可改变。

ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。下面

是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子:

     ArrayBlockingQueue<String>
arrays = new
ArrayBlockingQueue<String>(3);

     arrays.add("李四");

      arrays.add("张军");

     arrays.add("张军");

     // 添加阻塞队列

     arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的,如果我们初始化时指定一个大小,它就是有边界的,如果不指定,它就是无边界的。说是无边界,其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。

和ArrayBlockingQueue一样,LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子:

LinkedBlockingQueuelinkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);

linkedBlockingQueue.add("张三");

linkedBlockingQueue.add("李四");

linkedBlockingQueue.add("李四");

System.out.println(linkedBlockingQueue.size());

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列,它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注

意,PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。

所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口,队列优先级的排序规则就

是按照我们对这个接口的实现来定义的。

另外,我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator,但这个迭代器并不保证按照优先级顺

序进行迭代。

下面我们举个例子来说明一下,首先我们定义一个对象类型,这个对象需要实现Comparable接口:

SynchronousQueue

SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞,除非这个元素被另一个线程消费。

使用BlockingQueue模拟生产者与消费者

class ProducerThread implements Runnable {

private BlockingQueue queue;

private volatile boolean flag = true;

private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();

public ProducerThread(BlockingQueue queue) {

this.queue = queue;

}

@Override

public void run() {

try {

System.out.println("生产线程启动...");

while (flag) {

System.out.println("正在生产数据....");

String data = count.incrementAndGet()+"";

// 将数据存入队列中

boolean offer = queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS);

if (offer) {

System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,成功.");

} else {

System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,失败.");

}

Thread.sleep(1000);

}

} catch (Exception e) {

} finally {

System.out.println("生产者退出线程");

}

}

public void stop() {

this.flag = false;

}

}

class ConsumerThread implements Runnable {

private BlockingQueue<String> queue;

private volatile boolean flag = true;

public
ConsumerThread(BlockingQueue<String> queue) {

this.queue = queue;

}

@Override

public void run() {

System.out.println("消费线程启动...");

try {

while (flag) {

System.out.println("消费者,正在从队列中获取数据..");

String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);

if (data != null) {

System.out.println("消费者,拿到队列中的数据data:" + data);

Thread.sleep(1000);

} else {

System.out.println("消费者,超过2秒未获取到数据..");

flag = false;

}

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

} finally {

System.out.println("消费者退出线程...");

}

}

}

public class
ProducerAndConsumer {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);

ProducerThread producerThread1 = new ProducerThread(queue);

ProducerThread producerThread2 = new ProducerThread(queue);

ConsumerThread consumerThread1 = new ConsumerThread(queue);

Thread t1 = new Thread(producerThread1);

Thread t2 = new Thread(producerThread2);

Thread c1 = new Thread(consumerThread1);

t1.start();

t2.start();

c1.start();

// 执行10s

Thread.sleep(10 * 1000);

producerThread1.stop();

producerThread2.stop();

}

}

线程池

什么是线程池

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序
都可以使用线程池。在开发过程中,合理地使用线程池能够带来3个好处。
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,
还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是,要做到合理利用
线程池,必须对其实现原理了如指掌。

线程池作用

线程池是为突然大量爆发的线程设计的,通过有限的几个固定线程为大量的操作服务,减少了创建和销毁线程所需的时间,从而提高效率。

如果一个线程的时间非常长,就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作,而是不宜。),况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

Java是天生就支持并发的语言,支持并发意味着多线程,线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的,因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中,线程池的使用是及其简陋的,但是在JDK1.5后,有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包,java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口,Executor接口虽然作为一个非常旧的接口(JDK1.5 2004年发布),但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉,因此写这篇文章来介绍下Executor接口,同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误,欢迎大家指出。

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类,Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数,就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池,那么它的底层原理是怎样实现的呢,这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

corePoolSize: 核心池的大小。 当有任务来之后,就会创建一个线程去执行任务,当线程池中的线程数目达到corePoolSize后,就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize: 线程池最大线程数,它表示在线程池中最多能创建多少个线程;
keepAliveTime: 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit: 参数keepAliveTime的时间单位,有7种取值,在TimeUnit类中有7种静态属性:

线程池四种创建方式

Java通过Executors(jdk1.5并发包)提供四种线程池,分别为:
newCachedThreadPool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。

案例演示:

newFixedThreadPool 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。
newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
newSingleThreadExecutor 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, LIFO, 优先级)执行。

newCachedThreadPool

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。示例代码如下:

           // 无限大小线程池 jvm自动回收

           ExecutorService
newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {

 

                      @Override

                      publicvoid run() {

                            try {

                                  Thread.sleep(100);

                            }
catch (Exception e) {

                                  // TODO: handle exception

                            }

                            System.out.println(Thread.currentThread().getName()
+
",i:" + temp);

 

                      }

                 });

           }

总结: 线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

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。示例代码如下:

ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {

 

                      @Override

                      publicvoid run() {

                            System.out.println(Thread.currentThread().getId()
+
",i:" + temp);

 

                      }

                 });

           }

总结:因为线程池大小为3,每个任务输出index后sleep
2秒,所以每两秒打印3个数字。

定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下:

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {

                      publicvoid run() {

                            System.out.println("i:" + temp);

                      }

                 },
3, TimeUnit.
SECONDS);

}

表示延迟3秒执行。

newSingleThreadExecutor

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, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下:

     ExecutorService
newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

         for (inti = 0; i < 10; i++) {

              finalintindex = i;

              newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

 

                   @Override

                   publicvoid run() {

                       System.out.println("index:" + index);

                       try {

                            Thread.sleep(200);

                       }
catch (Exception e) {

                            // TODO: handle exception

                       }

                   }

              });

         }

注意: 结果依次输出,相当于顺序执行各个任务。

线程池原理剖析

提交一个任务到线程池中,线程池的处理流程如下:

1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务,如果不是(核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建)则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务,则进入下个流程。

2、线程池判断工作队列是否已满,如果工作队列没有满,则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了,则进入下个流程。

3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态,如果没有,则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了,则交给饱和策略来处理这个任务。

合理配置线程池

要想合理的配置线程池,就必须首先分析任务特性,可以从以下几个角度来进行分析:

任务的性质:CPU密集型任务,IO密集型任务和混合型任务。

任务的优先级:高,中和低。

任务的执行时间:长,中和短。

任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量,如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作,线程并不是一直在执行任务,则配置尽可能多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率,如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行,需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理,或者也可以使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务,因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果,如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置越大,这样才能更好的利用CPU。

一般总结哦,有其他更好的方式,希望各位留言,谢谢。

CPU密集型时,任务可以少配置线程数,大概和机器的cpu核数相当,这样可以使得每个线程都在执行任务

IO密集型时,大部分线程都阻塞,故需要多配置线程数,2*cpu核数

操作系统之名称解释:

某些进程花费了绝大多数时间在计算上,而其他则在等待I/O上花费了大多是时间,

前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound,后者称为I/O密集型,I/O-bound。