面试突击32:为什么创建线程池一定要用ThreadPoolExecutor?

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在 Java 语言中,并发编程都是依靠线程池完成的,而线程池的创建方式又有很多,但从大的分类来说,线程池的创建总共分为两大类:手动方式使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池和使用 Executors 执行器自动创建线程池。
那究竟要使用哪种方式来创建线程池呢?我们今天就来详细的聊一聊。

先说结论

在 Java 语言中,一定要使用 ThreadPoolExecutor 手动的方式来创建线程池,因为这种方式可以通过参数来控制最大任务数和拒绝策略,让线程池的执行更加透明和可控,并且可以规避资源耗尽的风险。

OOM风险演示

假如我们使用了 Executors 执行器自动创建线程池的方式来创建线程池,那么就会存现线程溢出的风险,以 CachedThreadPool 为例我们来演示一下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadPoolExecutorExample {
    static class OOMClass {
        // 创建 1MB 大小的变量(1M = 1024KB = 1024*1024Byte)
        private byte[] data_byte = new byte[1 * 1024 * 1024];
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 使用执行器自动创建线程池
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        List list = new ArrayList<>();
 // 添加任务
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 int finalI = i;
 threadPool.execute(new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
 // 定时添加
 try {
 Thread.sleep(finalI * 200);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 // 将 1M 对象添加到集合
 OOMClass oomClass = new OOMClass();
 list.add(oomClass);
 System.out.println("执行任务:" + finalI);
 }
 });
 }
 }
}

第 2 步将 Idea 中 JVM 最大运行内存设置为 10M(设置此值主要是为了方便演示),如下图所示:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/efdd083c363a9b9c41ee5363b857c309.png#clientId=ua864364e-f98a-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=683&id=ueb99cd9c&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=1365&originWidth=2150&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=198199&status=done&style=none&taskId=ueeb2e01e-0a7f-4b57-a4fb-c19fd8e47eb&title=&width=1075)
以上程序的执行结果如下图所示:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/241d582f9175a1fe751befb3e7be71fa.png#clientId=ud56411a7-ab24-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=573&id=ud7b6df8e&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=1145&originWidth=2924&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=294569&status=done&style=none&taskId=ub5f0a310-0317-4cbc-86e7-daec5dd030c&title=&width=1462)
从上述结果可以看出,当线程执行了 7 次之后就开始出现 OutOfMemoryError 内存溢出的异常了。

内存溢出原因分析

想要了解内存溢出的原因,我们需要查看 CachedThreadPool 实现的细节,它的源码如下图所示:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f5d6b1a0f01cb3d8cc3c5affb0782626.png#clientId=ua864364e-f98a-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=199&id=u5c9c7355&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=397&originWidth=1806&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=83232&status=done&style=none&taskId=uc90443de-70e3-4873-a054-3380de696d6&title=&width=903)
构造函数的第 2 个参数被设置成了 Integer.MAX_VALUE,这个参数的含义是最大线程数,所以由于 CachedThreadPool 并不限制线程的数量,当任务数量特别多的时候,就会创建非常多的线程。而上面的 OOM 示例,每个线程至少要消耗 1M 大小的内存,加上 JDK 系统类的加载也要占用一部分的内存,所以当总的运行内存大于 10M 的时候,就出现内存溢出的问题了。

使用ThreadPoolExecutor来改进

接下来我们使用 ThreadPoolExecutor 来改进一下 OOM 的问题,我们使用 ThreadPoolExecutor 手动创建线程池的方式,创建一个最大线程数为 2,最多可存储 2 个任务的线程池,并且设置线程池的拒绝策略为忽略新任务,这样就能保证线程池的运行内存大小不会超过 10M 了,实现代码如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * ThreadPoolExecutor 演示示例
 */
public class ThreadPoolExecutorExample {
    static class OOMClass {
        // 创建 1MB 大小的变量(1M = 1024KB = 1024*1024Byte)
        private byte[] data_byte = new byte[1 * 1024 * 1024];
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 手动创建线程池,最大线程数 2,最多存储 2 个任务,其他任务会被忽略
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 2,
                0L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()); // 拒绝策略:忽略任务
        List list = new ArrayList<>();
 // 添加任务
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 int finalI = i;
 threadPool.execute(new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
 // 定时添加
 try {
 Thread.sleep(finalI * 200);
 } catch (InterruptedException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 // 将 1m 对象添加到集合
 OOMClass oomClass = new OOMClass();
 list.add(oomClass);
 System.out.println("执行任务:" + finalI);
 }
 });
 }
 // 关闭线程池
 threadPool.shutdown();
 // 检测线程池的任务执行完
 while (!threadPool.awaitTermination(3, TimeUnit.SECONDS)) {
 System.out.println("线程池中还有任务在处理");
 }
 }
}

以上程序的执行结果如下图所示:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4883cd229e15f09ea3dcc25d23a4e33a.png#clientId=ua864364e-f98a-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=260&id=ude5706f1&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=520&originWidth=1996&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=70067&status=done&style=none&taskId=u49f0d4bc-b1f0-49a8-8b4e-706075c0c4f&title=&width=998)
从上述结果可以看出,线程池从开始执行到执行结束都没有出现 OOM 的异常,这就是手动创建线程池的优势。

其他创建线程池的问题

除了 CachedThreadPool 线程池之外,其他使用 Executors 自动创建线程池的方式,也存在着其他一些问题,比如 FixedThreadPool 它的实现源码如下:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/741be157ff698dd9564d53a566197cae.png#clientId=ua864364e-f98a-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=164&id=u0796b9b1&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=327&originWidth=1830&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=70565&status=done&style=none&taskId=ubf50d492-479e-4d94-9fb4-b3cb470e0ad&title=&width=915)
而默认情况下任务队列 LinkedBlockingQueue 的存储容量是 Integer.MAX_VALUE,也是趋向于无限大,如下图所示:
![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8ce7ad1e0242f0852bdb65dd6386e184.png#clientId=ua864364e-f98a-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=236&id=u43e680d2&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=472&originWidth=1911&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=78162&status=done&style=none&taskId=u0d4d184f-3189-4085-860a-5b0f559d3d8&title=&width=955.5)
这样就也会造成,因为线程池的任务过多而导致的内存溢出问题。其他几个使用 Executors 自动创建线程池的方式也存在此问题,这里就不一一演示了。

总结

线程池的创建方式总共分为两大类:手动使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池和自动使用 Executors 执行器创建线程池的方式。其中使用 Executors 自动创建线程的方式,因为线程个数或者任务个数不可控,可能会导致内存溢出的风险,所以在创建线程池时,建议使用 ThreadPoolExecutor 的方式来创建

是非审之于己,毁誉听之于人,得失安之于数。

公众号:Java面试真题解析

面试合集:https://gitee.com/mydb/interview

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