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80. executor 、task 和 stream 优先于线程

本书第 1 版中阐述了简单的工作队列(work queue)[Bloch01 ,详见第 49 条]的代码。这个类允许客户端按队列等待由后台线程异步处理的工作项目。当不再需要这个工作队列时,客户端可以调用一个方法,让后台线程在完成了已经在队列中的所有工作之后,优雅地终止自己。这个实现几乎就像一件玩具,但即使如此,它还是需要一整页精细的代码,如果你实现的不对,就容易出现安全问题或者导致活性失败。幸运的是,你再也不需要编写这样的代码了。

到本书第二版出版的时候, Java 平台中已经增加了 java.util.concurrent 。这个字包中包含了一个 Executor Framework 它是一个很灵活的基于接口的任务执行工具。它创建了一个在各方面都比本书第一版更好的工作队列,却只需要这一行代码:

java
ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();

下面是为执行而提交一个 runnable 的方法:

java
exec.execute(runnable);

下面是告诉 executor 如何优雅地终止(如果你没有这么做,虚拟机可能不会退出) :

java
exec.shutdown();

你可以利用 executor service 完成更多的工作。例如,可以等待完成一项特殊的任务(就如第 79 条中的 get 方法一样),你可以等待一个任务集合中的任何任务或者所有任务完成(利用 invokeAny 或者 invokeAll 方法),可以等待 executor service 优雅地完成终止(利用 awaitTermination 方法),可以在任务完成时逐个地获取这些任务的结果(利用 ExecutorCompletionService),可以调度在某个特殊的时间段定时运行或者阶段性地运行的任务(利用 ScheduledThreadPoolExecutor),等等。

如果想让不止一个线程来处理来自这个队列的请求,只要调用一个不同的静态工厂,这个工厂创建了一种不同的 executor service ,称作线程池(thread pool ) 。你可以用固定或者可变数目的线程创建一个线程池。java.util.concurrent.Executors 类包含了静态工厂,能为你提供所需的大多数 executor 。然而,如果你想来点特别的,可以直接使用 ThreadPoolExecutor 类。这个类允许你控制线程池操作的几乎每个方面。

为特殊的应用程序选择 executor service 是很有技巧的。如果编写的是小程序,或者是轻量负载的服务器,使用 Executors.newCachedThreadPool 通常是个不错的选择,因为它不需要配置,并且一般情况下能够「正确地完成工作」。但是对于大负载的服务器来说,缓存的线程池就不是很好的选择了!在缓存的线程池中,被提交的任务没有排成队列,而是直接交给线程执行。如果没有线程可用,就创建一个新的线程。如果服务器负载得太重,以致它所有的 CPU 都完全被占用了,当有更多的任务时,就会创建更多的线程,这样只会使情况变得更糟。因此,在大负载的产品服务器中,最好使用 Executors.newFixedThreadPool ,它为你提供了一个包含固定线程数目的线程池,或者为了最大限度地控制它,就直接使用 ThreadPoolExecutor 类。

不仅应该尽量不要编写自己的工作队列,而且还应该尽量不直接使用线程。当直接使用线程时, Thread 是既充当工作单元,又是执行机制。在 Executor Framework 中,工作单元和执行机制是分开的。现在关键的抽象是工作单元,称作任务(task) 。任务有两种:Runnable 及其近亲 Callable (它与 Runnable 类似,但它会返回值,并且能够抛出任意的异常)。执行任务的通用机制是 executor service 。如果你从任务的角度来看问题,并让一个 executor service 替你执行任务,在选择适当的执行策略方面就获得了极大的灵活性。本质上,Executor 框架执行的功能与 Collections 框架聚合(aggregation)的功能相同。

在 Java 7 中, Executor 框架被扩展为支持 fork-join 任务,这些任务是通过一种称作 fork-join 池的特殊 executor 服务运行的。fork-join 任务用 ForkJoinTask 实例表示,可以被分成更小的子任务,包含 ForkJoinPool 的线程不仅要处理这些任务,还要从另一个线程中“偷”任务,以确保所有的线程保持忙碌,从而提高 CPU 使用率、提高吞吐量,并降低延迟。fork-join 任务的编写和调优是很有技巧的。并行流 Parallel streams (详见第 48 条)是在 fork join 池上编写的,我们不费什么力气就能享受到它们的性能优势,前提是假设它们正好适用于我们手边的任务。

Executor Framework 的完整处理方法超出了本书的讨论范围,但是有兴趣的读者可以参阅《Java Concurrency in Practice》一书[Goetz06] 。

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