常见的线程池有哪些
这篇文章主要介绍“常见的线程池有哪些”，在日常操作中，相信很多人在常见的线程池有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”常见的线程池有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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一：几种常见线程池
1.1 FixedThreadPool
FixedThreadPool线程池，它的核心线程数和最大线程数是一样的，所以可以把它看作是固定线程数的线程池。
特点是：线程池中的线程数除了初始阶段需要从 0 开始增加外，之后的线程数量就是固定的，就算任务数超过线程数，线程池也不会再创建更多的线程来处理任务，而是会把超出线程处理能力的任务放到任务队列中进行等待。而且就算任务队列满了，到了本该继续增加线程数的时候，由于它的最大线程数和核心线程数是一样的，所以也无法再增加新的线程了。
如图所示，线程池有 t0~t9，10 个线程，它们会不停地执行任务，如果某个线程任务执行完了，就会从任务队列中获取新的任务继续执行，期间线程数量不会增加也不会减少，始终保持在 10 个。
1.2 CachedThreadPool
CachedThreadPool，可以称作可缓存线程池，它的特点在于线程数是几乎可以无限增加的（实际最大可以达到 Integer.MAX_VALUE，为 2^31-1），而当线程闲置时还可以对线程进行回收。
CachedThreadPool 线程池它也有一个用于存储提交任务的队列，但这个队列是 SynchronousQueue，队列的容量为0，实际不存储任何任务，它只负责对任务进行中转和传递，所以效率比较高。
当提交一个任务后，线程池会判断已创建的线程中是否有空闲线程，如果有空闲线程则将任务直接指派给空闲线程，如果没有空闲线程，则新建线程去执行任务，这样就做到了动态地新增线程。如下方代码所示。
/**
* @date 2020/11/15 23:17
*
* @discription 缓存线程池
*/
public class CachedThreadPool {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
service.execute(new ThreadPoolDemo.Task());
}
}
static class Task implements Runnable{
@Override
public void run() {
System.out.println("Thread Name: " + Thread.currentThread().getName());
}
}
}因为执行任务简单，所以在 for 循环提交任务结束前，就可能导致先执行的任务被执行完了，线程空闲出来执行后面的任务，从而不会出现线程名称为pool-1-thread-1000的线程。
假设这些任务处理的时间非常长，因为 for 循环提交任务的操作是非常快的，但执行任务却比较耗时，就可能导致 1000 个任务都提交完了但第一个任务还没有被执行完，所以此时 CachedThreadPool 就可以动态的伸缩线程数量，随着任务的提交，不停地创建 1000 个线程来执行任务，而当任务执行完之后，假设没有新的任务了，那么大量的闲置线程又会造成内存资源的浪费，这时线程池就会检测线程在 60 秒内有没有可执行任务，如果没有就会被销毁，最终线程数量会减为 0。
1.3 ScheduledThreadPool
线程池 ScheduledThreadPool，它支持定时或周期性执行任务。
比如每隔 10 秒钟执行一次任务，而实现这种功能的方法主要有 3 种，如代码所示：
/**
* @date 2020/11/15 23:34
*
* @discription 支持定时或周期性执行任务的线程池
*/
public class ScheduledThreadPool {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(10);
/**
* schedule —— 比较简单表示延迟指定时间后执行一次任务，
* 如果代码中设置参数为 10 秒，也就是 10 秒后执行一次任务后就结束。
*/
service.schedule(new ThreadPoolDemo.Task(),10, TimeUnit.SECONDS);
/**
* scheduleAtFixedRate —— 表示以固定的频率执行任务，
* 它的第二个参数 initialDelay 表示第一次延时时间，
* 第三个参数 period 表示周期也就是第一次延时后每次延时多长时间执行一次任务。
*/
service.scheduleAtFixedRate(new ThreadPoolDemo.Task(), 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
/**
* scheduleWithFixedDelay —— 与第二种方法类似，也是周期执行任务，区别在于对周期的定义，
* 之前的 scheduleAtFixedRate 是以任务开始的时间为时间起点，
开始计时时间到就开始执行第二次任务，而不管任务需要花多久执行；
* 而 scheduleWithFixedDelay 方法以任务结束的时间为下一次循环的时间起点开始计时。
*/
service.scheduleWithFixedDelay(new ThreadPoolDemo.Task(), 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
}
}比如：假设某个同学正在熬夜写代码，需要喝咖啡来提神，假设每次喝咖啡都需要花10分钟的时间，如果此时采用第2种方法 scheduleAtFixedRate，时间间隔设置为 1 小时，那么他将会在每个整点喝一杯咖啡，以下是时间表：
00:00: 开始喝咖啡
00:10: 喝完了
01:00: 开始喝咖啡
01:10: 喝完了
02:00: 开始喝咖啡
02:10: 喝完了
采用第3种方法 scheduleWithFixedDelay，时间间隔同样设置为 1 小时，那么由于每次喝咖啡需要10分钟，而 scheduleWithFixedDelay 是以任务完成的时间为时间起点开始计时的，所以第2次喝咖啡的时间将会在1:10，而不是1:00整，以下是时间表：
00:00: 开始喝咖啡
00:10: 喝完了
01:10: 开始喝咖啡
01:20: 喝完了
02:20: 开始喝咖啡
02:30: 喝完了
1.4 SingleThreadExecutor
SingleThreadExecutor，它会使用唯一的线程去执行任务，原理和 FixedThreadPool 是一样的，只不过这里线程只有一个，如果线程在执行任务的过程中发生异常，线程池也会重新创建一个线程来执行后续的任务。
这种线程池由于只有一个线程，所以非常适合用于所有任务都需要按被提交的顺序依次执行的场景，而前几种线程池不一定能够保障任务的执行顺序等于被提交的顺序，因为它们是多线程并行执行的。
1.5 SingleThreadScheduledExecutor
SingleThreadScheduledExecutor，它实际和第三种 ScheduledThreadPool 线程池非常相似，它只是 ScheduledThreadPool 的一个特例，内部只有一个线程。
注意：它只是将 ScheduledThreadPool 的核心线程数设置为了 1，即new ScheduledThreadPoolExecutor(1)，并非最大线程为一的意思。
1.6 总结
二：JDK1.7 新增新增线程池 ForkJoinPool
ForkJoinPool，这个线程池是在 JDK 7 加入的，主要用法和之前的线程池是相同的，也是把任务交给线程池去执行，线程池中也有任务队列来存放任务。ForkJoinPool 非常适合用于递归的场景，例如树的遍历、最优路径搜索等场景。
ForkJoinPool 线程池和之前的线程池有两点非常大的不同之处。
第一点它非常适合执行可以产生子任务的任务
比如：我们有一个 Task，这个 Task 可以产生三个子任务，三个子任务并行执行完毕后将结果汇总给 Result，比如说主任务需要执行非常繁重的计算任务，我们就可以把计算拆分成三个部分，这三个部分是互不影响相互独立的，这样就可以利用 CPU 的多核优势，并行计算，然后将结果进行汇总。这里面主要涉及两个步骤，第一步是拆分也就是 Fork，第二步是汇总也就是 Join，这也是ForkJoinPool 线程池名字的由来。
ForkJoinPool 线程池有多种方法可以实现任务的分裂和汇总，其中一种用法计算斐波那契数列如下方代码所示。
/** * @date 2020/11/16 0:06 * * @discription ForkJoinPool计算斐波那契数列 * 打印出斐波那契数列的第 0 到 9 项的值： */ public class Fibonacci extends RecursiveTask{ int n; public Fibonacci(int n) { this.n = n; } @Override protected Integer compute() { if(n <= 1){ return n; } Fibonacci f1 = new Fibonacci(n-1); f1.fork(); Fibonacci f2 = new Fibonacci(n-2); f2.fork(); return f1.join() + f2.join(); } public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); for (int i = 0; i < 10; i++) { ForkJoinTask task = forkJoinPool.submit(new Fibonacci(i)); System.out.println(task.get()); } } }
它首先继承了 RecursiveTask，RecursiveTask 类是对ForkJoinTask 的一个简单的包装，这时我们重写 compute() 方法，当 n<=1 时直接返回，当 n>1 就创建递归任务，也就是 f1 和 f2，然后我们用 fork() 方法分裂任务并分别执行，最后在 return 的时候，使用 join() 方法把结果汇总，这样就实现了任务的分裂和汇总。
第二点不同之处在于内部结构
之前的线程池所有的线程共用一个队列，但 ForkJoinPool 线程池中每个线程都有自己独立的任务队列，如图所示。
可以看到 ForkJoinPool 线程池和其他线程池很多地方都是一样的，但重点区别在于除了有一个共用的任务队列之外，它每个线程都有一个自己的双端队列来存储分裂出来的子任务。
当线程中的任务被 Fork 分裂了，分裂出来的子任务放入线程自己的 deque 里，而不是放入公共的任务队列中。对于当前线程来说以直接在自己的任务队列中获取，而不必去公共队列中争抢，也不会发生阻塞（除了 steal 情况外），减少了线程间的竞争和切换，是非常高效的。
若此时线程有多个，而线程 t1 的任务特别繁重，分裂了数十个子任务，但是 t0 此时却无事可做，它自己的 deque 队列为空，这时为了提高效率，t0 就会想办法帮助 t1 执行任务，这就是“work-stealing”的含义。双端队列 deque 中，线程 t1 获取任务的逻辑是后进先出，而线程 t0 在“steal”偷线程 t1 的 deque 中的任务的逻辑是先进先出，使用 “work-stealing” 算法和双端队列很好地平衡了各线程的负载。
到此，关于“常见的线程池有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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