线程池原理--执行器AbstractExecutorService

2024-06-15 00:58

本文主要是介绍线程池原理--执行器AbstractExecutorService,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 线程池原理--执行器AbstractExecutorService
    • AbstractExecutorService
    • Sumit
    • 批量提交任务

线程池原理–总索引

线程池原理–执行器AbstractExecutorService

AbstractExecutorService

AbstractExecutorService是一个抽象类,实现自ExecutorService接口。该类实现了接口中的一些方法。

Sumit

可以看到,不管提交的是Runnable类型或者Callable类型的任务,最终都是创建FutureTask类型对象,并提交给execute()方法执行,execute()方法由子类实现。

 public Future<?> submit(Runnable task) {if (task == null) throw new NullPointerException();RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);execute(ftask);return ftask;}public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {if (task == null) throw new NullPointerException();RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);execute(ftask);return ftask;}public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {if (task == null) throw new NullPointerException();RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);execute(ftask);return ftask;}protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {return new FutureTask<T>(runnable, value);}protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Callable<T> callable) {return new FutureTask<T>(callable);}

批量提交任务

invokeAll 用于批量提交任务,该方法会阻塞,来看一下其实现原理。
如果发生任何异常,所有的任务都会被取消。

 public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)throws InterruptedException {if (tasks == null)throw new NullPointerException();ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<>(tasks.size());try {// 循环提交任务给execute()for (Callable<T> t : tasks) {RunnableFuture<T> f = newTaskFor(t);futures.add(f);execute(f);}//循环检测所有任务是否执行完毕for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++) {Future<T> f = futures.get(i);//在这里阻塞一直到f的任务执行完毕。if (!f.isDone()) {try { f.get(); }catch (CancellationException ignore) {}catch (ExecutionException ignore) {}}}return futures;} catch (Throwable t) {cancelAll(futures);throw t;}}

doInvokeAny也是用于批量提交任务,也会发生阻塞,但是只要有一个任务执行完毕,那么便会退出阻塞状态并返回。
并且如果发生任何异常,所有的任务都会被取消。

private <T> T doInvokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,boolean timed, long nanos)throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {if (tasks == null)throw new NullPointerException();//记录当前未提交的任务数量int ntasks = tasks.size();if (ntasks == 0)throw new IllegalArgumentException();ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<>(ntasks);ExecutorCompletionService<T> ecs =new ExecutorCompletionService<T>(this);// For efficiency, especially in executors with limited// parallelism, check to see if previously submitted tasks are// done before submitting more of them. This interleaving// plus the exception mechanics account for messiness of main// loop.try {// Record exceptions so that if we fail to obtain any// result, we can throw the last exception we got.ExecutionException ee = null;final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;Iterator<? extends Callable<T>> it = tasks.iterator();// Start one task for sure; the rest incrementally//提交第一个任务futures.add(ecs.submit(it.next()));//每提交第一个任务,ntasks-1--ntasks;int active = 1;for (;;) {//检索并移除下一个要完成的任务Future<T> f = ecs.poll();//f == null ,说明还没有任务要完成,继续添加任务执行if (f == null) {if (ntasks > 0) {--ntasks;futures.add(ecs.submit(it.next()));++active;}else if (active == 0)break;//超时判断处理else if (timed) {f = ecs.poll(nanos, NANOSECONDS);if (f == null)throw new TimeoutException();nanos = deadline - System.nanoTime();}elsef = ecs.take();}//f!= null ,说明已经有任务完成,返回结果if (f != null) {--active;try {return f.get();} catch (ExecutionException eex) {ee = eex;} catch (RuntimeException rex) {ee = new ExecutionException(rex);}}}if (ee == null)ee = new ExecutionException();throw ee;} finally {cancelAll(futures);}}

这篇关于线程池原理--执行器AbstractExecutorService的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1061981

相关文章

Java多线程父线程向子线程传值问题及解决

《Java多线程父线程向子线程传值问题及解决》文章总结了5种解决父子之间数据传递困扰的解决方案,包括ThreadLocal+TaskDecorator、UserUtils、CustomTaskDeco... 目录1 背景2 ThreadLocal+TaskDecorator3 RequestContextH

java父子线程之间实现共享传递数据

《java父子线程之间实现共享传递数据》本文介绍了Java中父子线程间共享传递数据的几种方法,包括ThreadLocal变量、并发集合和内存队列或消息队列,并提醒注意并发安全问题... 目录通过 ThreadLocal 变量共享数据通过并发集合共享数据通过内存队列或消息队列共享数据注意并发安全问题总结在 J

MySQL中的MVCC底层原理解读

《MySQL中的MVCC底层原理解读》本文详细介绍了MySQL中的多版本并发控制(MVCC)机制,包括版本链、ReadView以及在不同事务隔离级别下MVCC的工作原理,通过一个具体的示例演示了在可重... 目录简介ReadView版本链演示过程总结简介MVCC(Multi-Version Concurr

异步线程traceId如何实现传递

《异步线程traceId如何实现传递》文章介绍了如何在异步请求中传递traceId,通过重写ThreadPoolTaskExecutor的方法和实现TaskDecorator接口来增强线程池,确保异步... 目录前言重写ThreadPoolTaskExecutor中方法线程池增强总结前言在日常问题排查中,

Redis主从/哨兵机制原理分析

《Redis主从/哨兵机制原理分析》本文介绍了Redis的主从复制和哨兵机制,主从复制实现了数据的热备份和负载均衡,而哨兵机制可以监控Redis集群,实现自动故障转移,哨兵机制通过监控、下线、选举和故... 目录一、主从复制1.1 什么是主从复制1.2 主从复制的作用1.3 主从复制原理1.3.1 全量复制

Redis主从复制的原理分析

《Redis主从复制的原理分析》Redis主从复制通过将数据镜像到多个从节点,实现高可用性和扩展性,主从复制包括初次全量同步和增量同步两个阶段,为优化复制性能,可以采用AOF持久化、调整复制超时时间、... 目录Redis主从复制的原理主从复制概述配置主从复制数据同步过程复制一致性与延迟故障转移机制监控与维

SpringCloud配置动态更新原理解析

《SpringCloud配置动态更新原理解析》在微服务架构的浩瀚星海中,服务配置的动态更新如同魔法一般,能够让应用在不重启的情况下,实时响应配置的变更,SpringCloud作为微服务架构中的佼佼者,... 目录一、SpringBoot、Cloud配置的读取二、SpringCloud配置动态刷新三、更新@R

Springboot的ThreadPoolTaskScheduler线程池轻松搞定15分钟不操作自动取消订单

《Springboot的ThreadPoolTaskScheduler线程池轻松搞定15分钟不操作自动取消订单》:本文主要介绍Springboot的ThreadPoolTaskScheduler线... 目录ThreadPoolTaskScheduler线程池实现15分钟不操作自动取消订单概要1,创建订单后

Redis主从复制实现原理分析

《Redis主从复制实现原理分析》Redis主从复制通过Sync和CommandPropagate阶段实现数据同步,2.8版本后引入Psync指令,根据复制偏移量进行全量或部分同步,优化了数据传输效率... 目录Redis主DodMIK从复制实现原理实现原理Psync: 2.8版本后总结Redis主从复制实

C语言线程池的常见实现方式详解

《C语言线程池的常见实现方式详解》本文介绍了如何使用C语言实现一个基本的线程池,线程池的实现包括工作线程、任务队列、任务调度、线程池的初始化、任务添加、销毁等步骤,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录1. 线程池的基本结构2. 线程池的实现步骤3. 线程池的核心数据结构4. 线程池的详细实现4.1 初