线程池使用

自动派单多线程理解

通用外系统自动派单逻辑：

1. 立单时打标记
2. Task扫描
   1. 根据省份编码，系统编码，租户ID查询码表中配置的 自动派单量和线程数。
   2. 根据派单量和线程数 计算出每个线程需要派发工单的数量
   3. 循环所有工单，将工单添加至新的集合中，当新集合的派单数到达每个线程的派单量时，将该集合的所有工单打上自动派单标记10，启动线程。清空线程集合。

code:

1.线程入口

TaskNewEngine.getInstance().submit(new AutoToOutSysThread(commonParamMap, provCode, tenantId));

2.获取线程池的东西

public class TaskNewEngine {

private static TaskNewEngine instance = new TaskNewEngine();

/**
* 返回一个线程池实例(单例)
* @return instance
*/
public static TaskNewEngine getInstance (){ return instance;}

private ThreadPoolExecutor executor;

/**
* 无参构造线程池实例
*/
private TaskNewEngine(){
executor = new ThreadPoolExecutor(1, 30,180L,
TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadFactory() {
final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);

public Thread newThread(Runnable runnable) {
// Use our own naming scheme for the threads.
Thread thread = new Thread(Thread.currentThread().getThreadGroup(), runnable,
"autoToOutSysSend-pool-" + threadNumber.getAndIncrement(), 0);
// Make workers daemon threads.
thread.setDaemon(true);
if (thread.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) {
thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
}
return thread;
}
});
}

/**
* Submits a Runnable task for execution and returns a Future
* representing that task.
*
* @param task the task to submit.
* @return a Future representing pending completion of the task,
* and whose <tt>get()</tt> method will return <tt>null</tt>
* upon completion.
* @throws RejectedExecutionException if task cannot be scheduled
* for execution.
* @throws NullPointerException if task null.
*/
public Future<?> submit(Runnable task) {
return executor.submit(task);
}
}

3.Thread类 implements Runnable

run方法中写业务逻辑

 

ThreadPoolExecutor参数设置

 

一、ThreadPoolExecutor的重要参数

corePoolSize：核心线程数

核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭
queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）

当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行
maxPoolSize：最大线程数

当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常
keepAliveTime：线程空闲时间

当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时
rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器

两种情况会拒绝处理任务：

当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务
线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常
ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：

AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
CallerRunsPolicy 执行任务
DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器

二、ThreadPoolExecutor执行顺序：
线程池按以下行为执行任务

当线程数小于核心线程数时，创建线程。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
若线程数小于最大线程数，创建线程
若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务

三、如何设置参数

默认值

corePoolSize=1
queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime=60s
allowCoreThreadTimeout=false
rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
如何来设置

需要根据几个值来决定

tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s
做几个计算

corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？

threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime

计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)

计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足

参数设置不知道copy谁的，当时觉得写得好就给复制到本地了，现在贴出了，给原作者点赞