线程池-抢票系统性能优化
文章目录
- 引言-购票系统
- 线程池
- 购票系统-线程池优化
- 池化 vs 未池化
引言-购票系统
public class App implements Runnable {private static int tickets = 100;private static int users = 10000;private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);public void run() {try {lock.lock();reduceTickets(); // 减票} finally {lock.unlock();}}private void reduceTickets() {if (tickets <= 0) return;System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢到第" + tickets-- + "票");}private static void initTask(){App task = new App();Thread[] threads = new Thread[users];for (int i = 0; i < users; i++) {threads[i] = new Thread(task, "用户" + i);threads[i].start();}// 等待所有线程执行完毕for (Thread thread : threads) {try {thread.join(); // 让主线程等待该子线程执行完成后再继续} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}public static void main(String[] args) {long startTime = System.currentTimeMillis();// 初始化任务initTask();long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("程序执行时间: " + (endTime - startTime) + " 毫秒");}
}
在前面，我们通过创建多个线程模拟抢票场景，并且使用加锁的方式解决了车票超卖的问题。
每次创建一个线程，都需要执行如下步骤：
- 手动创建一个线程对象
- 执行任务
- 执行完毕，释放线程对象
‼️当用户量较大时，就需要频繁的创建线程对象、释放线程对象，十分麻烦。
解决方案，则是引入线程池。
- 线程复用：在线程池中初始化指定数量的核心线程数，用户需要时直接使用线程，不需要重新创建一个新的线程对象，实现对象的复用。
- 线程回收：执行完任务之后，线程不会销毁，而是放回线程池中继续等待使用。
- 提高系统的响应速度，线程的利用率。
线程池
Java线程池是一种用于优化线程使用和管理的工具，它通过复用一定数量的线程来执行多个任务，从而减少了创建和销毁线程的开销，提高了程序的性能和响应速度。
Java中的线程池是通过java.util.concurrent包下的Executor接口及其子类来实现的。
以下是一些关键的类和接口，用于在Java中创建和使用线程池：
Executor接口：这是一个基础接口，用于执行提交的任务。ExecutorService接口：扩展了Executor接口，添加了用于管理执行器生命周期的方法，如关闭线程池。ThreadPoolExecutor类：是ExecutorService的一个实现，它允许更详细地配置线程池。Executors类：提供了创建线程池的工厂方法。
以下是几种常见的线程池类型，可以通过Executors类来创建：
FixedThreadPool：固定数量的线程池，适用于负载比较重的服务器。SingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池，适用于需要保证顺序执行的场景。CachedThreadPool：根据需要创建新线程的线程池，适用于执行很多短期异步任务的程序。ScheduledThreadPool：用于执行定时任务或周期性任务。
购票系统-线程池优化
- 初始化：线程池将根据预设配置初始化一定数量的核心线程。
- 新增线程：当任务提交量超过核心线程数时，系统会按需创建额外的工作线程以处理新增的任务负载。
- 最大线程数：若当前活跃的线程数目已达到设定的最大值，新到达的任务会被安排进入等待队列中暂存。
- 拒绝策略：在等待队列也达到了其容量上限的情况下，对于后续继续提交的新任务，线程池将依据预定义的拒绝策略进行处理，即不再接受新的任务请求。
public class ThreadPool implements Runnable {private static int tickets = 100;private static int users = 200000;private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);public void run() {try {lock.lock();reduceTickets(); // 减票} finally {lock.unlock();}}private void reduceTickets() {if (tickets <= 0) return;System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "抢到第" + tickets-- + "票");}private static void initTask(){// 创建线程池ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, // 核心线程数16, // 最大线程数0L, TimeUnit.MILLISECONDS, // 线程空闲时间new LinkedBlockingQueue<Runnable>() // 任务队列);// 创建任务ThreadPool task = new ThreadPool();for (int i = 0; i < users; i++) {pool.submit(new Thread(task, "用户" + i));}// 执行完毕，关闭线程池pool.shutdown();try {// 等待所有线程执行完毕if (!pool.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS)) {pool.shutdownNow(); // 超时强制关闭}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}public static void main(String[] args) {long startTime = System.currentTimeMillis();// 初始化任务initTask();long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("程序执行时间: " + (endTime - startTime) + " 毫秒");}
}
池化 vs 未池化
- 电脑核心线程数( NumberOfCores ) = 12，逻辑核心数 = 16
- 票数 = 100，用户数量 = 10000，模拟 10000 个用户同事抢 100 张票。
| **** | 核心线程数 | 最大线程数 | 执行时间 |
|---|---|---|---|
| 未池化 | 18832 ms | ||
| 线程池配置 0 | 5 | 8 | 54 ms |
| 线程池配置 1 | 5 | 10 | 56 ms |
| 线程池配置 2 | 5 | 16 | 27 ms |
池化后，性能得到了质的飞跃🚀。
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