当前位置: 首页 > news >正文

Java中关于线程池的解析

引语

在学习了线程与多线程的相关知识后,我们已经能够实现在程序中使多个任务并行,但是我们在操作时候,往往每执行一个的任务就需要创建一个新的线程。这种方式在需要执行任务很多时不利于我们对线程的管理,且创建过多线程也非常占用资源,那么有没有一种方便我们管理线程,控制线程数量导致的资源占用,又能高效处理任务的方式呢?

在Java中,针对频繁创建线程导致的资源浪费、管理复杂的问题,线程池可以说是最优解决方案。顾名思义,它就像人工养殖的线程池塘,可以帮助我们很好的管理线程的创建和执行。

组成

关于线程池是如何实现线程高效管理的,我们不妨先来解析一下线程池的结构,线程池大致可以分为:线程管理器、工作线程、工作队列三个部分

线程管理器:线程创建,回收,处理的管理器,是操作线程池内线程的主要部分

工作线程:实际执行任务的线程,包括核心线程和临时线程

工作队列:存储待处理任务的阻塞队列,工作线程会从这里取出任务执行

执行原理

通过线程管理器、工作线程、工作队列三个部分协同工作,线程池就能够实现高效工作,具体实现原理如下:

线程池在使用时,首先会接收任务对象,放入任务队列当中,如果工作线程中存在空闲的线程,那么空闲的工作线程会取出任务队列中的任务并执行。

而工作线程中的线程分为两种,核心线程和临时线程,核心线程是工作线程中始终存活的线程,线程管理器会在初始化时就创建好核心线程。而临时线程是在核心线程已满且任务队列也满的情况下创建的线程,临时线程在一段时间没有接到任何任务后会被线程管理器自行关闭,防止占用不必要的系统资源。

且核心线程数与临时线程数之和不得超过最大线程数,防止占用的资源过多导致出现问题。

官方实现

Java官方给出了 ThreadPoolExecutor 类作为实现线程池的实现类,我们来看看它的使用方法:

//构造方法
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,	//线程池核心线程数量int maximumPoolSize,	//线程池最大线程数量long keepAliveTime,		//指定临时线程的存活时间TimeUnit unit,	//临时线程存活的时间单位SlockingQueue<Runnable> workQueue,	//指定线程池的任务队列ThreadFactory threadfactory,	//指定线程池的线程工厂RejectedExecutionHandler handler	//线程池的任务拒绝策略
);
//任务提交
public void execute(Runnable r);

http://www.xdnf.cn/news/1169605.html

相关文章:

  • Qt 事件处理机制深入剖析
  • 厌氧菌数据挖掘可行性评估报告
  • 深入理解 Qt 中的 QImage 与 QPixmap:底层机制、差异、优化策略全解析
  • PyQt5在Pycharm上的环境搭建 -- Qt Designer + Pyuic + Pyrcc组合,大幅提升GUI开发效率
  • stm32 智能小车
  • [2025CVPR-小目标检测方向]基于特征信息驱动位置高斯分布估计微小目标检测模型
  • AI视频-剧本篇学习笔记
  • LeetCode 633.平方数之和
  • Leetcode力扣解题记录--第73题(矩阵置零)
  • RabbitMQ-交换机(Exchange)
  • 【大模型记忆实战Demo】基于SpringAIAlibaba通过内存和Redis两种方式实现多轮记忆对话
  • Arraylist与LinkedList区别
  • STM32-SPI全双工同步通信
  • LWIP学习记录2——MAC内核
  • mybatis多对一一对多的关联及拼接操作以及缓存处理
  • 【学习路线】Python全栈开发攻略:从编程入门到AI应用实战
  • Custom SRP - Draw Calls
  • Claude Code Kimi K2 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)
  • python小工具:测内网服务器网速和延迟
  • Qt资源系统:如何有效管理图片和文件
  • Canmv k230 DAC案例——TLV5638
  • 104.二叉树的最大深度
  • API是什么,如何保障API安全?
  • 刀客doc:Netflix与YouTube开始在广告战场正面交锋
  • [学习] 笛卡尔坐标系的任意移动与旋转详解
  • 洛谷 B3939:[GESP样题 四级] 绝对素数 ← 素数判定+逆序整数
  • 深入解析 Pandas:Python 数据分析的强大工具
  • Jenkins接口自动化测试(构建)平台搭建
  • Kafka监控体系搭建:基于Prometheus+JMX+Grafana的全方位性能观测方案
  • NLP自然语言处理的一些疑点整理