linkedblockingqueue是否为线程池工作队列
时间: 2023-07-17 19:53:52 浏览: 149
是的,LinkedBlockingQueue是线程池中的一个工作队列。它是一个可选有界阻塞队列,基于链表实现,可以按照FIFO(先进先出)的顺序对任务进行排序,并且可以限制线程池中任务的数量。由于它是一个阻塞队列,当线程池中的线程数达到了corePoolSize,而任务队列已经满了时,新的任务将被阻塞直到队列中出现空闲位置。与ArrayBlockingQueue不同的是,LinkedBlockingQueue可以选择是否有界,如果不设置队列大小,则默认队列大小为Integer.MAX_VALUE。在使用线程池时,LinkedBlockingQueue也是一种比较常用的工作队列类型。
相关问题
SynchronousQueue是否为线程池工作队列
SynchronousQueue也是线程池中的一个工作队列,但与前面提到的ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue不同,它是一个没有容量的阻塞队列。SynchronousQueue 中的每个插入操作必须等待另一个线程的移除操作,否则插入操作将一直处于阻塞状态。因此,SynchronousQueue 可以被看作是一个传递任务的机制,其中生产者线程和消费者线程在交换元素时同步地等待对方。在使用线程池时,SynchronousQueue 通常用于线程池的最大线程数设置为无限大的情况下,因为在这种情况下,任务将不会排队等待执行,而是立即交由一个新的线程来执行。
线程池工作队列设计哲学
### 线程池工作队列的设计理念
线程池通过引入任务队列来优化多任务环境下的资源利用效率。这种机制允许系统预先创建一定数量的工作线程并将其保存在一个池中,而不是针对每一个新到来的任务都启动一个新的线程实例[^1]。
#### 设计理念与原则
核心设计理念在于减少频繁创建和销毁线程所带来的性能损耗,从而提升应用程序的整体响应速度和服务质量。具体来说:
- **资源共享**:多个任务共享有限数量的线程资源,避免了因过度并发而导致的操作系统调度压力过大。
- **负载均衡**:通过对提交给线程池的任务进行排队处理,使得各个线程能够均匀地承担计算负担,防止某些线程过载而其他线程闲置的情况发生。
- **弹性伸缩**:依据当前系统的繁忙程度动态调整活动线程的数量,在高负荷时期增加更多可用线程以加快任务完成进度;而在低谷期适当缩减规模节约能源消耗。
#### 工作队列实现方式
为了有效地管理和分发待执行的任务,通常采用阻塞队列作为内部存储结构。常见的几种形式包括但不限于:
- **无界队列 (Unbounded Queue)**:理论上可以容纳无限量的任务项,适用于那些希望尽可能多地接受外部请求的应用场景。不过需要注意的是,这种方式可能会导致内存溢出风险,因此需谨慎评估实际需求后再做决定。
- **有界队列 (Bounded Queue)**:设定最大容量限制,超过该阈值的新入队操作会被拒绝或等待直至有足够的空间为止。此策略有助于控制资源占用水平,并能更好地适应瞬态高峰流量冲击。
- **同步移交 (Synchronous Handoff)**:每当有一个空闲线程准备取走下一个要运行的任务时,如果此时恰好又有新的任务到达,则直接传递过去而不必经过中间缓存环节。这特别适合于那种期望最小化延迟时间的关键业务流程之中。
```java
// Java 中使用 LinkedBlockingQueue 创建固定大小的线程池示例
import java.util.concurrent.*;
public class ThreadPoolExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int corePoolSize = 5;
int maximumPoolSize = 10;
long keepAliveTime = 1L;
TimeUnit unit = TimeUnit.MINUTES;
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(100);
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
corePoolSize,
maximumPoolSize,
keepAliveTime,
unit,
workQueue);
// 提交一些简单的打印任务到线程池
for(int i=0; i<20; ++i){
final int taskId = i;
executor.submit(() -> System.out.println("Executing Task " + taskId));
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
}
}
```
阅读全文
相关推荐














