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一、线程池核心参数调优的艺术
线程池是Java并发编程中的瑞士军刀,但要用好这把刀,得先了解它的构造。就像炒菜要掌握火候一样,线程池调优也需要把握几个关键参数。
首先是最核心的三个参数:
- corePoolSize - 相当于餐厅的固定员工数
- maximumPoolSize - 旺季时可以雇佣的临时工上限
- workQueue - 顾客排队等候的座位数
来看个实际例子(技术栈:Java):
// 创建一个自定义线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
5, // 核心线程数(corePoolSize),相当于5个固定员工
10, // 最大线程数(maximumPoolSize),最多可以扩展到10人
60, // 空闲线程存活时间(秒),临时工如果60秒没事干就解雇
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(100) // 任务队列容量,能容纳100个等待任务
);
// 提交任务
for (int i = 0; i < 150; i++) {
final int taskNum = i;
executor.execute(() -> {
System.out.println("正在处理任务 " + taskNum + ", 线程: " + Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(1000); // 模拟任务执行
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
这个例子展示了当任务数超过核心线程数时,线程池如何扩展。但要注意,如果队列设置过大,可能会导致OOM;而如果最大线程数设置过高,则可能造成资源耗尽。
二、AQS同步器的精妙设计
AbstractQueuedSynchronizer(AQS)是Java并发包中的基石,像是一个智能的交通信号灯,管理着线程的通行顺序。它的核心是一个FIFO队列和state状态变量。
我们来实现一个简单的互斥锁(技术栈:Java):
class SimpleLock extends AbstractQueuedSynchronizer {
// 尝试获取锁
protected boolean tryAcquire(int arg) {
// CAS操作设置state为1
if (compareAndSetState(0, 1)) {
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
return false;
}
// 尝试释放锁
protected boolean tryRelease(int arg) {
if (getState() == 0) throw new IllegalMonitorStateException();
setExclusiveOwnerThread(null);
setState(0);
return true;
}
// 加锁
public void lock() {
acquire(1);
}
// 解锁
public void unlock() {
release(1);
}
}
// 使用示例
SimpleLock lock = new SimpleLock();
// 线程1
new Thread(() -> {
lock.lock();
try {
System.out.println("线程1获取锁");
Thread.sleep(1000);
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
// 线程2
new Thread(() -> {
lock.lock();
try {
System.out.println("线程2获取锁");
} finally {
lock.unlock();
}
}).start();
这个例子展示了AQS如何通过维护一个等待队列来实现锁的公平获取。AQS的精妙之处在于它提供了模板方法,让我们可以轻松实现各种同步器。
三、锁膨胀的避免策略
锁膨胀就像小轿车突然变成了大卡车,会严重影响性能。Java中的锁有四种状态:无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁。我们要尽量避免锁膨胀到重量级。
来看个容易导致锁膨胀的反例(技术栈:Java):
class Counter {
private int count = 0;
// 同步方法
public synchronized void increment() {
count++;
try {
Thread.sleep(10); // 模拟耗时操作
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 测试代码
Counter counter = new Counter();
// 启动多个线程竞争锁
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 100; j++) {
counter.increment();
}
}).start();
}
这个例子中,synchronized方法内包含耗时操作,容易导致锁膨胀。改进方案是:
- 减小锁粒度,只同步必要部分
- 使用读写锁(ReentrantReadWriteLock)替代独占锁
- 使用原子类(AtomicInteger)替代同步块
四、实战中的最佳实践
结合前面讨论的内容,我们来看一个综合优化的例子(技术栈:Java):
// 使用更优的线程池配置
ThreadPoolExecutor optimizedExecutor = new ThreadPoolExecutor(
Runtime.getRuntime().availableProcessors(), // 核心线程数=CPU核心数
Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 最大线程数=2倍核心数
30,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000), // 使用有界队列防止OOM
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 饱和策略:由调用者线程执行
);
// 使用更高效的并发计数器
AtomicInteger atomicCounter = new AtomicInteger(0);
// 模拟高并发场景
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
optimizedExecutor.execute(() -> {
// 非阻塞式原子操作
atomicCounter.incrementAndGet();
// 需要同步的临界区尽可能小
synchronized (this) {
// 只同步真正需要同步的代码
System.out.println("当前计数: " + atomicCounter.get());
}
});
}
这个例子展示了如何综合运用线程池优化、原子变量和细粒度锁来提升并发性能。
五、应用场景与技术选型
高并发场景下,我们需要根据具体需求选择合适的技术:
- IO密集型任务:适合使用较大线程池,可以考虑使用CachedThreadPool
- CPU密集型任务:线程数不宜过多,通常设置为CPU核心数+1
- 读多写少场景:使用读写锁(ReentrantReadWriteLock)提升性能
- 计数器等简单操作:优先考虑原子类(AtomicInteger等)
六、注意事项与常见陷阱
在实际开发中,有几个常见的坑需要注意:
线程池任务队列选择:
- ArrayBlockingQueue:有界队列,可以防止资源耗尽
- LinkedBlockingQueue:无界队列(默认Integer.MAX_VALUE),可能导致OOM
- SynchronousQueue:不存储元素,适合"交接"场景
锁的使用原则:
- 尽量减小同步代码块的范围
- 避免在同步块中调用外部方法(容易造成死锁)
- 注意锁的获取顺序,预防死锁
线程池关闭:
- 记得调用shutdown()或shutdownNow()
- 处理未执行任务时要考虑业务影响
七、总结
Java并发编程就像指挥一个交响乐团,每个线程都是乐手,而线程池、AQS和锁机制就是指挥家的工具。掌握这些工具的使用艺术,才能让程序在高并发场景下演奏出和谐的性能乐章。
记住三个黄金法则:
- 理解原理比记住API更重要
- 任何优化都要基于实际场景
- 简单和清晰的设计往往是最好的并发策略
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