這篇文章主要介紹“java并發(fā)包的介紹以及線程池的創(chuàng)建和使用”，在日常操作中，相信很多人在java并發(fā)包的介紹以及線程池的創(chuàng)建和使用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”java并發(fā)包的介紹以及線程池的創(chuàng)建和使用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習吧！

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1.java并發(fā)包介紹

JDK5.0(JDK1.5更名后)以后的版本引入高級并發(fā)特性，大多數(shù)的特性在java.util.concurrent包中，是專門用于多線程編程的，充分利用了現(xiàn)代多處理器和多核心系統(tǒng)的功能以編寫大規(guī)模并發(fā)應(yīng)用程序。主要包括原子量、并發(fā)集合、同步器、可重入鎖，并對線程池的構(gòu)造提供了強力的支持

2.線程池

java.util.concurrent.Executors提供了一個 java.util.concurrent.Executor接口的實現(xiàn)用于創(chuàng)建線程池
多線程技術(shù)主要解決處理器單元內(nèi)多個線程執(zhí)行的問題，它可以顯著減少處理器單元的閑置時間，增加處理器單元的吞吐能力。

假設(shè)服務(wù)器完成一項任務(wù)所需時間為：T1 創(chuàng)建線程時間，T2 在線程中執(zhí)行任務(wù)的時間，T3 銷毀線程時間。如果T1 + T3 遠大于 T2，則可以采用線程池，以提高服務(wù)器性能,減少創(chuàng)建和銷毀線程所需消耗的時間。

一個線程池由以下四個基本部分組成：

1. 線程池管理器（ThreadPool）：用于創(chuàng)建并管理線程池，包括 創(chuàng)建線程池，銷毀線程池，添加新任務(wù)；

2. 工作線程（PoolWorker）：線程池中線程，在沒有任務(wù)時處于等待狀態(tài)，可以循環(huán)的執(zhí)行任務(wù)；

3. 任務(wù)接口（Task）：每個任務(wù)必須實現(xiàn)的接口，以供工作線程調(diào)度任務(wù)的執(zhí)行，它主要規(guī)定了任務(wù)的入口，任務(wù)執(zhí)行完后的收尾工作，任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)等；

4. 任務(wù)隊列（taskQueue）：用于存放沒有處理的任務(wù)。提供一種緩沖機制。

線程池技術(shù)正是關(guān)心如何縮短或調(diào)整T1,T3時間從而提高服務(wù)器程序性能的技術(shù)。它把T1，T3分別安排在服務(wù)器程序的啟動和結(jié)束的時間段或者一些空閑的時間段，這樣在服務(wù)器程序處理客戶請求時，免去了線程創(chuàng)建和銷毀的開銷。

線程池不僅調(diào)整T1,T3產(chǎn)生的時間段，而且它還顯著減少了創(chuàng)建線程的數(shù)目，看一個例子：

假設(shè)一個服務(wù)器一天要處理100000個請求，并且每個請求需要一個單獨的線程完成。在線程池中，線程數(shù)一般是固定的，
一般線程池大小是遠小于100000。所以利用線程池的服務(wù)器程序不會為了創(chuàng)建100000而在處理請求時浪費時間，從而提高效率。

線程池的五種創(chuàng)建方式

1. Single Thread Executor:只有一個線程的線程池，因此所提交的任務(wù)是順序執(zhí)行，Executors.newSingleThreadExecutor();

2. Cached Thread Pool:線程池里有很多線程需同時進行，舊的可用線程將被新的任務(wù)觸發(fā)從而重新執(zhí)行，如果線程超過60秒內(nèi)沒有執(zhí)行，那么將被終止并從池中刪除Executors.newCachedThreadPool();

3. Fixed Thread Pool:擁有固定線程數(shù)的線程池，如果沒有任務(wù)執(zhí)行，那么線程會一直等待，Executors.newFixedThreadPool(10);在構(gòu)造函數(shù)中的參數(shù)10是線程池的大小，你可以隨意設(shè)置，也可以和cpu的數(shù)量保持一致，獲取cpu的數(shù)量int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

4. Scheduled Thread Pool:用來調(diào)度即將執(zhí)行的任務(wù)的線程池Executors.newScheduledThreadPool();

5. Sing Thread Scheduled Pool:只有一個線程，用來調(diào)度任務(wù)在指定時間執(zhí)行Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

3.線程池的使用

以下用Fixed Thread Pool作為示范，提供一個使用參考

LogNumVo

package com.ithzk.threadpool;

/**
 * 用作返回 執(zhí)行的數(shù)量的
 * @author hzk
 * @date 2018/3/29
 */
public class LogNumVo {
  private static final long serialVersionUID = -5541722936350755569L;
  private Integer dataNum;
  private Integer successNum;
  private Integer waitNum;

  public Integer getDataNum() {
    return dataNum;
  }
  public void setDataNum(Integer dataNum) {
    this.dataNum = dataNum;
  }
  public Integer getSuccessNum() {
    return successNum;
  }
  public void setSuccessNum(Integer successNum) {
    this.successNum = successNum;
  }
  public Integer getWaitNum() {
    return waitNum;
  }
  public void setWaitNum(Integer waitNum) {
    this.waitNum = waitNum;
  }
}

DealObject

package com.ithzk.threadpool;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/29
 */
public class DealObject {

  private Integer identifyId;

  private String data;

  public DealObject(Integer identifyId, String data) {
    this.identifyId = identifyId;
    this.data = data;
  }

  public DealObject() {
  }

  public Integer getIdentifyId() {
    return identifyId;
  }

  public void setIdentifyId(Integer identifyId) {
    this.identifyId = identifyId;
  }

  public String getData() {
    return data;
  }

  public void setData(String data) {
    this.data = data;
  }
}

AbstractCalculateThread

package com.ithzk.threadpool;

import java.util.Collection;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/29
 */
public class AbstractCalculateThread<T> implements Callable<String> {

  protected Collection<T> insertList;

  protected CountDownLatch countd;

  protected String threadCode;

  protected String batchNumber;

  public Collection<T> getInsertList() {
    return insertList;
  }

  public void setInsertList(Collection<T> insertList) {
    this.insertList = insertList;
  }

  public CountDownLatch getCountd() {
    return countd;
  }

  public void setCountd(CountDownLatch countd) {
    this.countd = countd;
  }

  public String getThreadCode() {
    return threadCode;
  }

  public void setThreadCode(String threadCode) {
    this.threadCode = threadCode;
  }

  public String getBatchNumber() {
    return batchNumber;
  }

  public void setBatchNumber(String batchNumber) {
    this.batchNumber = batchNumber;
  }


  public AbstractCalculateThread() {
    super();
  }

  public AbstractCalculateThread(Collection<T> insertList, CountDownLatch countd, String threadCode,String batchNumber) {
    super();
    this.insertList = insertList;
    this.countd = countd;
    this.threadCode = threadCode;
    this.batchNumber = batchNumber;
  }

  public String call() throws Exception {
    return null;
  }
}

CalculateDealThread

package com.ithzk.threadpool;

import java.util.Collection;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/29
 */
public class CalculateDealThread extends AbstractCalculateThread<DealObject> {

  private ExecutorPool executorPool = SpringContextUtil.getBean(ExecutorPool.class);

  @Override
  public String call() throws Exception {
    try {
      System.out.println("========開始跑線程【"+threadCode+"】");
      return executorPool.syncBatchDealObject(insertList,batchNumber);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
      System.out.println("========開始跑線程【"+threadCode+"】:"+e.getMessage());
    }finally {
      countd.countDown();
    }
    return null;
  }

  public CalculateDealThread() {
    super();
  }

  public CalculateDealThread(Collection<DealObject> insertList, CountDownLatch countd, String threadCode,String batchNumber) {
    super(insertList, countd, threadCode, batchNumber);
  }

}

ExecutorPool

package com.ithzk.threadpool;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/29
 */
public class ExecutorPool {

  /**
   * 模擬需要處理數(shù)據(jù)的大小
   */
  private static final int ARRAY_COUNT = 50000;
  /**
   * 開啟多線程處理的條件
   */
  private static final int MULTI_THREAD_STARTCOUNT = 10000;
  /**
   * 批量處理的大小
   */
  private static final int BATCH_DEAL_SIZE = 100;
  /**
   * 每次開啟線程數(shù)量
   */
  public static final int THREAD_POOL_NUM=10;

  public static void main(String[] args){
    testExecutorPool();
  }

  public static void testExecutorPool(){
    ArrayList<DealObject> dealObjects = new ArrayList<DealObject>();
    for (int i = 0;i<ARRAY_COUNT;i++){
      DealObject dealObject = new DealObject(i,"data_"+i);
      dealObjects.add(dealObject);
      System.out.println("Data add success current:"+i);
    }
    int size = dealObjects.size();
    int successNum = 0;
    int waitNum = 0;
    System.out.println("需要處理的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量為:"+size);
    // 判斷數(shù)據(jù)是否大于10000 如果大于則開啟線程池 跑數(shù)據(jù)
    if (size > MULTI_THREAD_STARTCOUNT) {
      try {
        System.out.println("===================dataNum > 1000 | Multiple Thread Run=======================");
        // 每次新增處理的條數(shù)
        int batchInsertSize = BATCH_DEAL_SIZE;
        // 定義保存的線程池
        ExecutorService executorInsert = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_NUM);
        // 定義保存過程中返回的線程執(zhí)行返回參數(shù)
        List<Future<String>> futureListIsert = new ArrayList<Future<String>>();
        // 線程 修改list
        List<Map<Integer, DealObject>> listDealObjects = new ArrayList<Map<Integer, DealObject>>();
        List<Map<Integer, DealObject>> listLiveSyncLogInsert = pointDateClassify(dealObjects, batchInsertSize, listDealObjects);
        if (null != listLiveSyncLogInsert && !listDealObjects.isEmpty()) {
          System.out.println("===================切割后的大小:"+listLiveSyncLogInsert.size()+"=======================");
          //配合使用CountDownLatch為了保證在執(zhí)行完所有子程序之后再執(zhí)行主程序
          CountDownLatch countd = new CountDownLatch(listLiveSyncLogInsert.size());
          for (int j = 0; j < listLiveSyncLogInsert.size(); j++) {
            Map<Integer, DealObject> insert = listLiveSyncLogInsert.get(j);
            Future<String> future = executorInsert.submit(new CalculateDealThread(insert.values(), countd,"executor_pool_test_thread", null));
            futureListIsert.add(future);
          }
        }
        // 等待線程執(zhí)行完成
        executorInsert.shutdown();
        for (Future<String> future : futureListIsert) {
          String json = future.get();
          if (null != json && !"".equals(json)) {
            將返回的json格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實體類 進行業(yè)務(wù)記錄
            LogNumVo logNumVo = JSON.toJavaObject(JSON.parseObject(json),LogNumVo.class);
            successNum += logNumVo.getSuccessNum();
            waitNum += logNumVo.getWaitNum();
          }
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      } catch (ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
      }

    }
  }

  /**
   * 拆分線程數(shù)
   * 假設(shè)集合中有50000個元素 則按照100個一組切分 可切分為500組
   * 即每個線程一次處理一組(100個元素)
   *
   * @author
   * @param lPostUploadIntegralList
   * @param batchInsertSize
   * @param listPostUploadIsert
   */
  @SuppressWarnings("all")
  public static List<Map<Integer, DealObject>> pointDateClassify(List<DealObject> lPostUploadIntegralList,int batchInsertSize, List<Map<Integer, DealObject>> listJSONObjectUpdate) {
    List<Map<Integer, DealObject>> listLiveSyncLogInsert = new Vector<Map<Integer, DealObject>>();
    // 新增數(shù)據(jù)list
    List<DealObject> integralListInsert = lPostUploadIntegralList;

    System.out.println("============integralListInsert.size()=====:" + integralListInsert.size());
    // 拆分數(shù)據(jù)(拆成多個List)
    int inserti = 0;
    if (integralListInsert != null && integralListInsert.size() > 0) {
      ConcurrentHashMap<Integer, DealObject> integralListIns = null;
      for (int l = 0; l < integralListInsert.size(); l++) {
        if (integralListIns == null) {
          integralListIns = new ConcurrentHashMap<Integer, DealObject>();
        }
        integralListIns.put(integralListInsert.get(l).getIdentifyId(), integralListInsert.get(l));
        inserti++;
        if ((inserti % batchInsertSize) == 0) {
          listLiveSyncLogInsert.add(integralListIns);
          integralListIns = null;
        } else {
          // 最后100條或不足100條數(shù)據(jù)
          if ((l + 1) == integralListInsert.size()) {
            listLiveSyncLogInsert.add(integralListIns);
          }
        }
      }
    }
    System.out.println("=============listPostUploadInsert.size()====:" + listLiveSyncLogInsert.size());
    return listLiveSyncLogInsert;
  }

  /**
   * 多線程保存數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)庫
   */
  public String syncBatchDealObject(Collection<DealObject> insertList,String batchNumber) {
    int successNum = 0, waitNum = 0;
    Date currentDate = new Date(System.currentTimeMillis());
    for (DealObject dealObject : insertList) {
      try {
        int icount = syncDealObject(dealObject,currentDate);
        if(icount > 0){
          successNum ++;
        }else {
          waitNum ++;
        }
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        ++waitNum;
      }
    }
    LogNumVo logNum = new LogNumVo();
    logNum.setDataNum(0);
    logNum.setSuccessNum(successNum);
    logNum.setWaitNum(waitNum);
    // 將記錄實體類轉(zhuǎn)為json格式反饋給線程池
    return JSON.toJSONString(logNum);
  }

  /**
   * 處理數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)
   * @param dealObject
   * @param currentDate
   * @return
   */
  private int syncDealObject(DealObject dealObject,Date currentDate){
    int successNum = 0;
    //業(yè)務(wù)處理邏輯
    if(null != dealObject.getData()){
      successNum++;
    }
    return successNum;
  }
}

4.BlockingQueue

BlockingQueue也是java.util.concurrent下的主要用來控制線程同步的工具。主要的方法是：put、take一對阻塞存??；add、poll一對非阻塞存取。

插入：

add(anObject)
把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockingQueue可以容納,則返回true,否則拋出異常

offer(anObject)
把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockingQueue可以容納,則返回true,否則返回false.

put(anObject)
把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue沒有空間,則調(diào)用此方法的線程被阻塞直到BlockingQueue里面有空間再繼續(xù).

讀?。?/strong>

poll(time)
取走BlockingQueue里排在首位的對象,若不能立即取出,則可以等time參數(shù)規(guī)定的時間,取不到時返回null

take()
取走BlockingQueue里排在首位的對象,若BlockingQueue為空,阻斷進入等待狀態(tài)直到Blocking有新的對象被加入為止

其他：

int remainingCapacity()
返回理想情況下（沒有內(nèi)存和資源約束）此隊列可接受并且不會被阻塞的附加元素數(shù)量。
該數(shù)量總是等于此隊列的初始容量，小于隊列的當前 size(返回隊列剩余的容量)。
注意，不能總是通過檢查 remainingcapacity 來斷定試圖插入一個元素是否成功，因為可能是另一個線程將插入或移除某個元

素。
boolean remove(Object o)
從隊列移除元素，如果存在，即移除一個或者更多，隊列改變了返回true

public boolean contains(Object o)
查看隊列是否存在這個元素，存在返回true

int drainTo(Collection<? super E> c)
傳入的集合中的元素，如果在隊列中存在，那么將隊列中的元素移動到集合中

int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements)
和上面方法的區(qū)別在于，制定了移動的數(shù)量

以下是一個BlockQueue的基本使用參考:

Producer

package com.ithzk.BlockingQueueTest;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/31
 */
public class Producer implements Runnable{

  BlockingQueue<String> blockingQueue;

  public Producer(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
    this.blockingQueue = blockingQueue;
  }

  @Override
  public void run() {
    try {
      String threadIdentify = "A Producer,生產(chǎn)線程"+Thread.currentThread().getName();
      blockingQueue.put(threadIdentify);
      System.out.println("Produce success! Thread:"+Thread.currentThread().getName());
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

}

Consumer

package com.ithzk.BlockingQueueTest;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/31
 */
public class Consumer implements Runnable{

  BlockingQueue<String> blockingQueue;

  public Consumer(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
    this.blockingQueue = blockingQueue;
  }

  @Override
  public void run() {
    try {
      String consumer = Thread.currentThread().getName();
      System.out.println("Current Consumer Thread:"+consumer);
      //如果隊列為空會阻塞當前線程
      String take = blockingQueue.take();
      System.out.println(consumer + " consumer get a product:"+take);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

BlockTest

package com.ithzk.BlockingQueueTest;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

/**
 * @author hzk
 * @date 2018/3/31
 */
public class BlockTest {
  
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 不設(shè)置的話，LinkedBlockingQueue默認大小為Integer.MAX_VALUE
    // BlockingQueue<String> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();
    // BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<String>(2);
    BlockingQueue<String> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<String>(2);
    Consumer consumer = new Consumer(blockingQueue);
    Producer producer = new Producer(blockingQueue);
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
      new Thread(producer, "Producer" + (i + 1)).start();
    }
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(consumer, "Consumer" + (i + 1)).start();
    }

    Thread.sleep(5000);

    new Thread(producer, "Producer" + (5)).start();

  }
}

BlockingQueue有四個具體的實現(xiàn)類,常用的兩種實現(xiàn)類為：

1. ArrayBlockingQueue：一個由數(shù)組支持的有界阻塞隊列，規(guī)定大小的BlockingQueue,其構(gòu)造函數(shù)必須帶一個int參數(shù)來指明其大小.其所含的對象是以FIFO(先入先出)順序排序的。

2. LinkedBlockingQueue：大小不定的BlockingQueue,若其構(gòu)造函數(shù)帶一個規(guī)定大小的參數(shù),生成的BlockingQueue有大小限制。

若不帶大小參數(shù),所生成的BlockingQueue的大小由Integer.MAX_VALUE來決定.其所含的對象是以FIFO(先入先出)順序排序的。
LinkedBlockingQueue 可以指定容量，也可以不指定，不指定的話，默認最大是Integer.MAX_VALUE,其中主要用到put和take方法，put方法在隊列滿的時候會阻塞直到有隊列成員被消費，take方法在隊列空的時候會阻塞，直到有隊列成員被放進來。

LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue區(qū)別

LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue比較起來,它們背后所用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一樣,導(dǎo)致LinkedBlockingQueue的數(shù)據(jù)吞吐量要大于ArrayBlockingQueue,但在線程數(shù)量很大時其性能的可預(yù)見性低于ArrayBlockingQueue.

到此，關(guān)于“java并發(fā)包的介紹以及線程池的創(chuàng)建和使用”的學(xué)習就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>

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