怎么在Java中使用线程工厂监控线程池

这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在Java中使用线程工厂监控线程池，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

ThreadFactory

线程池中的线程从哪里来呢？就是ThreadFoctory

public interface ThreadFactory {    Thread newThread(Runnable r);}

Threadfactory里面有个接口，当线程池中需要创建线程就会调用该方法，也可以自定义线程工厂

public class ThreadfactoryText {    public static void main(String[] args) {        Runnable runnable=new Runnable() {            @Override            public void run() {                int num=new Random().nextInt(10);                System.out.println(Thread.currentThread().getId()+"--"+System.currentTimeMillis()+"--睡眠"+num);                try {                    TimeUnit.SECONDS.sleep(num);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        };        //创建线程池 使用自定义线程工厂 采用默认的拒绝策略        ExecutorService executorService=new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>(), new ThreadFactory() {            @Override            public Thread newThread(Runnable r) {                Thread t=new Thread(r);                t.setDaemon(true);//设置为守护线程，当主线程运行结束，线程池中线程也会被释放                System.out.println("创建了线程"+t);                return t;            }        });        //提交五个任务        for (int i = 0; i < 5; i++) {            executorService.submit(runnable);        }    }}

当线程提交超过五个任务时，线程池会默认抛出异常

监控线程池

ThreadPoolExcutor提供了一组方法用于监控线程池

int getActiveCount()//获得线程池只当前的获得线程数量long getCompletedTaskCount()//返回线程池完成任务数量int getCorePoolSize()//线程池中核心任务数量int getLargestPoolSize() //返回线程池中曾经达到线程的最大数int getMaximumPoolSize()//返回线程池的最大容量int getPoolSize()//返回线程大小BlockingQueue<Runnable> getQueue()//返回阻塞队列long getTaskCount()//返回线程池收到任务总数

public class Text {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        Runnable runnable = new Runnable() {            @Override            public void run() {                System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "线程开始执行--" + System.currentTimeMillis());                try {                    Thread.sleep(10000);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        };        //创建线程池 使用默认线程工厂 有界队列  采用DiscardPolicy策略        ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(5),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());        //提交五个任务        for (int i = 0; i < 30; i++) {            executorService.submit(runnable);            System.out.println("当前线程核心线程数"+executorService.getCorePoolSize()+",最大线程数："+executorService.getMaximumPoolSize()+",当前线程池大小："+executorService.getPoolSize()+"活动线程数："+executorService.getActiveCount()+",收到任务："+executorService.getTaskCount()+"完成任务数："+executorService.getCompletedTaskCount()+"等待任务数："+executorService.getQueue().size());            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);        }        System.out.println("-------------------");        while (executorService.getActiveCount()>=0)//继续对线程池进行检测        {          System.out.println("当前线程核心线程数"+executorService.getCorePoolSize()+",最大线程数："+executorService.getMaximumPoolSize()+",当前线程池大小："+executorService.getPoolSize()+"活动线程数："+executorService.getActiveCount()+",收到任务："+executorService.getTaskCount()+"完成任务数："+executorService.getCompletedTaskCount()+"等待任务数："+executorService.getQueue().size());            Thread.sleep(1000);//每1秒检测一次        }    }}

当线程池大小达到了核心线程数，线程会被放在等待队列。当线程池等待队列已满会开启新的线程。当当前线程大小达到最大线程数，等待队列也满了，再提交的话会执行DiscardPolicy策略，直接丢弃这个无法处理的任务，最后30个任务只剩下15个了。

原理如图：

扩展线程池

有时候需要对线程池进行扩展，如在监控每个任务开始和结束时间，或者自定义其他增强功能。

ThreadPoolExecutor线程池提供了两个方法：

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }

线程池执行某个任务前会执行beforeExecute()方法，执行后会调用afterExecute()方法

查看ThreadPoolExecutor源码，在该类中定义了一个内部类Worker，ThreadPoolExecutor线程池的工作线程就是Worker类的实例，Worker实例在执行时会调用beforeExecute与afterExecute方法。

public void run() {            runWorker(this);}final void runWorker(Worker w) {                try {                    beforeExecute(wt, task);                    try {                        task.run();                        afterExecute(task, null);                    } catch (Throwable ex) {                        afterExecute(task, ex);                        throw ex;                    }                } finally {                    task = null;                    w.completedTasks++;                    w.unlock();                }            }    }

部分代码已省略，线程执行前会调用beforeExecute，执行后会调用afterExecute方法。

扩展线程池示例

package com;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Text07 {    public static void main(String[] args) {        //定义扩展线程池 定义线程池类继承ThreadPoolExecutor，然后重写其他方法        ExecutorService threadPoolExecutor= new ThreadPoolExecutor(5,5,0, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingDeque<>()){     //在内部类重写开始方法     @Override     protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {         System.out.println(t.getId()+"线程准备执行任务"+((Mytask)r).name);     }     //在内部类重写结束方法     @Override     protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {         System.out.println(((Mytask)r).name+"执行完成");     }     //线程池退出     @Override     protected void terminated() {         System.out.println("线程池退出");     } };        for (int i = 0; i < 5; i++) {            Mytask mytask=new Mytask("Thread"+i);            threadPoolExecutor.execute(mytask);        }    }    private  static  class  Mytask implements Runnable    {        private  String name;        public  Mytask(String name)        {            this.name=name;        }        @Override        public void run() {            System.out.println(name+"正在被执行"+Thread.currentThread().getId());            try {                Thread.sleep(1000);//模拟任务时长            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }}

优化线程池大小

线程池大小对系统性能有一定影响，过大或者过小都无法方法发挥系统最佳性能，不需要非常精确，只要避免极大或者极小就可以了，一般来说线程池大小大姚考虑CPU数量

线程池大小=CPU数量 * 目标CPU使用率*（1+等待时间与计算时间的比）

线程池死锁

如果线程池执行中，任务A在执行过程中提交了任务B，任务B添加到线程池中的等待队列，如果A的结束需要B的执行结果，而B线程需要等待A线程执行完毕，就可能会使其他所有工作线程都处于等待状态，待这些任务在阻塞队列中执行。线程池中没有可以对阻塞队列进行处理的线程，就会一直等待下去照成死锁。

适合给线程池提交相互独立的任务，而不是彼此依赖的任务，对于彼此依赖的任务，可以考虑分别提交给不同的线程池来处理。

线程池异常信息捕获

import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Text09 {    public static void main(String[] args) {        //创建线程池        ExecutorService executorService=new ThreadPoolExecutor(5,5,0, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<>());        //向线程池中添加两个数相处计算的任务        for (int i = 0; i <5 ; i++) {            executorService.submit(new Text(10,i));        }    }    private  static class  Text implements  Runnable    {        private  int x;        private  int y;        public  Text(int x,int y)        {            this.x=x;            this.y=y;        }        @Override        public void run() {            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"线程x/y结果的为"+x+"/"+y+"="+(x/y));        }    }}

可以看到只有四条结果，实际向线程池提交了五个任务，但是当i==0时，产生了算术异常，线程池把该异常吃掉了，导致我们对该异常一无所知

解决办法：

把submit改为execute

对线程池进行扩展，对submit进行包装

package com;import java.util.concurrent.*;public class Text09 {    public static void main(String[] args) {        //创建线程池  使用自定义的线程池        ExecutorService executorService=new TranceThreadPoorExcuter(5,5,0, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<>());        //向线程池中添加两个数相处计算的任务        for (int i = 0; i <5 ; i++) {            executorService.submit(new Text(10,i));        }    }    public  static class  Text implements  Runnable    {        public  int x;        public  int y;        public  Text(int x,int y)        {            this.x=x;            this.y=y;        }        @Override        public void run() {            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"线程x/y结果的为"+x+"/"+y+"="+(x/y));        }    }    //自定义线程池类 对TranceThreadPoorExcuter进行扩展    private  static  class  TranceThreadPoorExcuter extends  ThreadPoolExecutor    {        public TranceThreadPoorExcuter(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {            super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);        }        //定义一个方法用于传入两个参数 第一个是要接受的任务 第二个是Exception        public  Runnable warp(Runnable r,Exception e)        {            return new Runnable() {                @Override                public void run() {                    try {                        r.run();                    }                    catch (Exception e1)                    {                        e.printStackTrace();                        throw e1;                    }                }            };        }        //重写submit方法        @Override        public Future<?> submit(Runnable task) {            return super.submit(warp(task,new Exception("客户跟踪异常")));        }        //还可以重写excute方法    }}

上述就是小编为大家分享的怎么在Java中使用线程工厂监控线程池了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网精选频道。