java 线程池ThreadPoolExecutor 共同完成一个任务
在线程开始的时候，用一个变量记录当前系统时间，线程执行完后再取一次系统时间，两个时间的差就是线程执行时间了。
这个类你参考一下
java.util.Timer
用这下面的TimeTask类（指定延时）
java里面的sleep()并不能精确定时，TimeTask可以：例下面的小程序：
import java.util.*;
public class test{
public static void main (String []args){
Timer timer=new Timer();//实例化Timer类
timer.schedule(new TimerTask(){
public void run(){
System.out.println("退出");
this.cancel();}},30000);//这里百毫秒
System.out.println("本程序存在30秒后自动退出");
}
}
用线程池编写多线程程序时，当所有任务完成时，要做一些统计的工作。而统计工作必须要在所有任务完成才能做。所以要让主线程等待所有任务完成。可以使用ThreadPoolExecutor.awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)。请看示例代码：
package com.chenlb;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 线程池使用示例, 主线程等待所有任务完成再结束.
*
* @author chenlb 2008-12-2 上午10:31:03
*/
public class ThreadPoolUse {
public static class MyTask implements Runnable {
private static int id = 0;
private String name = "task-"+(++id);
private int sleep;
public MyTask(int sleep) {
super();
this.sleep = sleep;
}
public void run() {
System.out.println(name+" -----start-----");
try {
Thread.sleep(sleep); //模拟任务执行.
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(name+" -----end "+sleep+"-----");
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("==================start==================");
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5,5, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue());
int n = 10;
int sleep = 10 * 1000; //10s
Random rm = new Random();
for(int i=0; i<n; i++) {
executor.execute(new MyTask(rm.nextInt(sleep)+1));
}
executor.shutdown();//只是不能再提交新任务，等待执行的任务不受影响
try {
boolean loop = true;
do { //等待所有任务完成
loop = !executor.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS); //阻塞，直到线程池里所有任务结束
} while(loop);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("==================end====================");
}
}
当然还有其它方法。
http://xtu-xiaoxin.iteye.com/blog/649677
shutDown()
当线程池调用该方法时,线程池的状态则立刻变成SHUTDOWN状态。此时，则不能再往线程池中添加任何任务，否则将会抛出RejectedExecutionException异常。但是，此时线程池不会立刻退出，直到添加到线程池中的任务都已经处理完成，才会退出。 唯一的影响就是不能再提交任务了，正则执行的任务即使在阻塞着也不会结束，在排队的任务也不会取消。
shutdownNow()
根据JDK文档描述，大致意思是：执行该方法，线程池的状态立刻变成STOP状态，并试图停止所有正在执行的线程，不再处理还在池队列中等待的任务，当然，它会返回那些未执行的任务。
它试图终止线程的方法是通过调用Thread.interrupt()方法来实现的，但是大家知道，这种方法的作用有限，如果线程中没有sleep 、wait、Condition、定时锁等应用, interrupt()方法是无法中断当前的线程的。所以，ShutdownNow()并不代表线程池就一定立即就能退出，它可能必须要等待所有正在执行的任务都执行完成了才能退出。
上面对shutDown()以及shutDownNow()作了一个简单的、理论上的分析。如果想知道why,则需要亲自打开JDK源码，分析分析。
想要分析shutDown()以及shutDownNow()源码，我建议首先要对ThreadPoolExecutor有个大概了解。因为关闭线程池的所有方法逻辑都在ThreadPoolExecutor中处理的。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调整此类时，使用以下指导：
核心和最大池大小
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和 maximumPoolSize（参见getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时，如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如 Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不过也可以使用setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。
按需构造
默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread()或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。
创建新线程
使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个 ThreadGroup 中一律使用Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从 newThread返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
保持活动时间
如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。
排队
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
A. 如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
B. 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
C. 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
排队有三种通用策略：
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
被拒绝的任务
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
A. 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。
B. 在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。
C. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。
D. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。
挂钩方法
此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法 terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。
如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。
队列维护
方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。
一、例子
创建 TestThreadPool 类：
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
view plain
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
创建 ThreadPoolTask类：
view plaincopy to clipboardprint?
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
view plain
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
执行结果：
创建任务并提交到线程池中：task@ 1
开始执行任务：task@ 1
创建任务并提交到线程池中：task@ 2
开始执行任务：task@ 2
创建任务并提交到线程池中：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 4
开始执行任务：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 5
开始执行任务：task@ 4
创建任务并提交到线程池中：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 8
开始执行任务：task@ 5
开始执行任务：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 9
开始执行任务：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 10
开始执行任务：task@ 8
开始执行任务：task@ 9
开始执行任务：task@ 10
ThreadPoolExecutor配置
一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现，允许各种各样的用户定制。
二、线程的创建与销毁
1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。
2、核心池的大小是目标的大小；线程池的实现试图维护池的大小；即使没有任务执行，池的大小也等于核心池的大小，并直到工作队列充满前，池都不会创建更多的线程。如果当前池的大小超过了核心池的大小，线程池就会终止它。
3、最大池的大小是可同时活动的线程数的上限。
4、如果一个线程已经闲置的时间超过了存活时间，它将成为一个被回收的候选者。
5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小，而且池永远不会超时
6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE，核心池的大小设置为0，超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池，会在需求量减少的情况下减少线程数量。
三、管理
1、 ThreadPoolExecutor允许你提供一个BlockingQueue来持有等待执行的任务。任务排队有3种基本方法：无限队列、有限队列和同步移交。
2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。如果所有的工作者线程都处于忙碌状态，任务会在队列中等候。如果任务持续快速到达，超过了它们被执行的速度，队列也会无限制地增加。稳妥的策略是使用有限队列，比如ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。
3、对于庞大或无限的池，可以使用SynchronousQueue，完全绕开队列，直接将任务由生产者交给工作者线程
4、可以使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Ticket ticket = new Ticket(50); // 多线程共享对象
Saler salerA = new Saler("售票员A", ticket);
Saler salerB = new Saler("售票员B", ticket);
Saler salerC = new Saler("售票员C", ticket);
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(0, 10, 60L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(), new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
threadPool.execute(salerA);
threadPool.execute(salerB);
threadPool.execute(salerC);
}
}
// 售票员
class Saler implements Runnable {
private String name;
private Ticket ticket;
public Saler(String name, Ticket ticket) {
this.name = name;
this.ticket = ticket;
}
@Override
public void run() {
while (ticket.getRemain() > 0) {
ticket.sale(name, 1);
try {
Thread.sleep(100); // 延迟100ms
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
}
// 车票信息
class Ticket {
private int remain; // 余票数量
public Ticket(int remain) {
this.remain = remain;
}
// 卖票
public void sale(String name, int count) {
synchronized (this) { // 同步锁，保证一张车票同一时刻只能由一个人卖
if (remain - count > -1) {
remain -= count;
System.out.println("[" + Thread.currentThread().getName() + "]" + name + "卖出" + count + "张车票，当前余票："
+ remain + "张");
} else {
System.out.println("票已卖完。。。");
}
}
}
public int getRemain() {
return remain;
}
public void setRemain(int remain) {
this.remain = remain;
}
}
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