目录

  1. 线程池的理解（简单概述）
  2. Async线程池（加配置）
  3. Scheduled（加配置）
  4. 线程池使用的五种配置四种策略

 

一. 线程池的理解

　　单体的线程每次请求频繁的创建，请求过后频繁的销毁，导致线程栈中的资源的大量消耗。

　　线程池的出现在于对单体线程的可控性，管理资源的消耗。

 

二. Async的线程池

　　使用异步去配置线程池的话，如图

 

 

 　此时此刻，没有指定Bean的名字，出现一个问题就是启动默认的Async线程池了，并且没有走你自己配置的线程池

 

 

 　　　

　走配置的话需要指定Bean名称，让他去覆盖

　　

 1  @Bean("taskExecutor")
 2     public AsyncTaskExecutor getAsyncE(){
 3         ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
 4         executor.setCorePoolSize(coreSize);
 5         executor.setMaxPoolSize(maxSize);
 6         executor.setQueueCapacity(queueSize);
 7         executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
 8         executor.setThreadNamePrefix("MyThread-");
 9         return executor;
10     }

打印如图

 

 

 

三. Scheduled（配置）

不需要指定Bean名称，如果不指定池子的大小默认为1

 1  @Bean
 2     public ThreadPoolTaskScheduler getTaskScheduled(){
 3         ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
 4         //配置池子的大小
 5         taskScheduler.setPoolSize(20);
 6         //拒绝策略为 抛出异常
 7         taskScheduler.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
 8         //设置名字
 9         taskScheduler.setThreadNamePrefix("MyScheduled-");
10         return taskScheduler;
11     }

 

四. 线程池的五种配置

  1. newSingleThreadPoolExecutor
  2. newFixedThreadPoolExecutor
  3. newCachedThreadPoolExecutor
  4. newScheduledThreadPoolExecutor
  5. ThreadPoolExecutor

　底层全是ThreadPoolExecutor，默认策拒绝略都是AbortPolicy，LinkedBlockingQueue=Integer_Max_Value

 

1. newSingleThreadPoolExecutor  –>  coreSize=1,maxSize=1

 

 

 

2. newFixedThreadPoolExecutor  –>   coreSize = maxSize = 固定自己写入 = 5

 

 

 

 

3. newCachedThreadPoolExecutor  –>   coreSize = 0，maxSize = Integer_Max_Value 

 

 

 

 

4. newScheduledThreadPoolExecutor  –>  coreSize 默认为1 ，maxSize = Integer_max_value

 

 

 

 

 

 

5. ThreadPoolExecutor

 

 四种策略

  1. AbortPolicy –> 拒绝直接抛出异常
  2. CallerRunsPolicy  –> 拒绝策略为谁发来的返回给谁自己做
  3. DiscardOrdestPolicy  –> 丢弃最老的任务，排进去新任务
  4. DiscardPolicy  –> 直接丢弃任务

 

 

　　

　

 

 

　　

　　

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