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2.线程池newCachedThreadPool
3.Kotlinè¯è¨ï¼åäºï¼ï¼Channel
4.线程池工作流程为什么是源码corepoolsize-->blockqueue-->maxp
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线程池newCachedThreadPool
新线程池newCachedThreadPool的源码揭示了其独特设计和功能。它的源码核心特点在于动态创建和重用线程,以提高执行短暂异步任务的源码程序性能。此池允许在先前构造的源码线程可用时重复使用它们,且最大线程数为Integer.MAX_VALUE,源码意味着资源使用相对灵活。源码saltstack minion源码
在newCachedThreadPool中,源码线程的源码存活时间设置为秒,超过此时间未使用的源码线程将被终止并从池中移除。这一特性有助于避免资源浪费,源码保持空闲时间足够长的源码池不会消耗任何资源。此外,源码新线程池不包含核心线程,源码其操作基于SynchronousQueue队列,源码确保线程间高效同步。源码
使用newCachedThreadPool时,程序执行到大约秒后自动终止,淘客 源码因为线程池已完成所有任务。存活线程在超过秒的闲置后被终止和移除,这体现了其设计原理。
为何newCachedThreadPool选择SynchronousQueue而不是其他线程池通常采用的LinkedBlockQueue?SynchronousQueue是一个特殊的阻塞队列,旨在实现线程间高效同步。它没有内部容量,且插入操作需等待相应的删除操作。此特性使其成为切换设计的大转盘源码理想选择,允许线程在需要时安全地传递信息、事件或任务,尤其适用于需要多线程间同步的应用场景。
SynchronousQueue通过实现Collection和Iterator接口支持所有可选方法,包括支持可选的公平性策略。默认情况下,不保证生产者和使用者线程的FIFO顺序访问,但通过将公平性策略设置为true,微信系统源码可以确保按此顺序授予访问权限。
总之,newCachedThreadPool通过动态线程重用和SynchronousQueue的高效同步机制,提供了一种灵活且高效的处理短暂异步任务的方法。其设计旨在优化资源使用,通过在任务完成后的秒内自动清理资源,保持系统性能高效。
Kotlinè¯è¨ï¼åäºï¼ï¼Channel
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- tryReceive å¦ææ¤ééä¸ä¸ºç©ºï¼åä»ä¸æ£ç´¢å¹¶å é¤å ç´ ï¼è¿åæåç»æï¼å¦æéé为空ï¼åè¿å失败ç»æï¼å¦æééå ³éï¼åè¿åå ³éç»æï¼
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- isEmpty å¤æééæ¯å¦ä¸ºç©ºï¼
- isClosedForReceive å¤æééæ¯å¦å·²ç»å ³éï¼å¦æå ³éï¼è°ç¨ receive ä¼å¼åå¼å¸¸ï¼
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- Unlimited channel æ éå ç´ , send ä¸è¢«æèµ·
- Buffered channel æå®å¤§å°, 满äºä¹å send æèµ·
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ï¼2ï¼éè¿ actor å¯ä»¥ç¨æ¥æ建ä¸ä¸ªæ¶è´¹è åç¨ï¼å¹¶è¿åä¸ä¸ª SendChannel ï¼å ¶ä»åç¨å°±å¯ä»¥æ¿çè¿ä¸ª Channel æ¥åéæ°æ®äºã
ï¼1ï¼ BroadcastChannel 被æ 记为è¿æ¶äºï¼è¯·ä½¿ç¨ SharedFlow å StateFlow æ¿ä»£å®ï¼
ï¼2ï¼1ä¸ä¾åæå°ä¸å¯¹å¤çæ å½¢ï¼ä»æ°æ®å¤çæ¬èº«æ¥è®²ï¼æå¤ä¸ªæ¥æ¶ç«¯çæ¶åï¼åä¸ä¸ªå ç´ åªä¼è¢«ä¸ä¸ªæ¥æ¶ç«¯è¯»å°ï¼è BroadcastChannel åä¸ç¶ï¼å¤ä¸ªæ¥æ¶ç«¯ä¸åå¨äºæ¥ç°è±¡ã
ä½¿ç¨ broadcast() æ©å±å½æ°å¯ä»¥å° Channel 转æ¢æ BroadcastChannel
线程池工作流程为什么是corepoolsize-->blockqueue-->maxp
理解线程池工作流程的关键在于找到最合适的线程数,这个值被称作 corePoolSize。在实际应用中,任务并非全为阻塞或计算型,且不同进程间竞争处理器。因此,核心线程数是基于估计得出的最优值。
若 corePoolSize 作为最优线程数,那么将任务放入队列等待这些线程处理是合理的。然而,我们需判断 corePoolSize 是否准确,可能偏大或偏小。如果设定偏大,通过工作队列限制线程创建是合理的。反之,当工作队列积累,表明 corePoolSize 过小,需要创建更多线程以接近理想值。
ThreadPoolExecutor 设计旨在保持高效,需要压力稳定,线程池足够大以反映 corePoolSize 的影响。一旦 corePoolSize 和工作队列满载,线程创建不受限制,此时效率不再依赖估计。
虽然可以借助多个线程池实现更精细的性能估算,但这仍属治标不治本。理想情况下,阻塞任务应更多创建线程,计算型任务应较少,这要求提高任务内聚性,通过异步处理实现。这虽能优化资源利用,但会增加代码复杂性。
Go、Kotlin 等语言支持的协程在高并发场景下表现优于 Java 线程池。
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