线程池-参数篇：2.队列

当我们需要实现并发、异步等 *** 作时，可以使用ThreadPoolExecutor。

ThreadPoolExecutor

线程池：

系统中，我们创建（extend Thread/implement Runnable）、销毁（正常run方法完成后线程终止）线程的代价是比较高昂的。

如果频繁地创建和销毁进程，会大大降低系统运行效率和吞吐量。

线程池使得线程可以被复用，避免了线程频繁创建和销毁的开销，提高系统的运行效率和吞吐量。

实例

ThreadPoolExecutorexecute(new Runnable () {});

相关概念：

Task任务：new Runnable () {}

任务就是一个Runnable的对象，任务的执行方法就是该对象的run方法。

缓冲队列：workQueue

一个阻塞队列。

BlockingQueue<Runnable> workQueue;

corePoolSize：核心线程数

核心线程会一直存活，即使没有任务需要执行。

当线程数小于核心线程数时（还未满，就会一直增），即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理。

maxPoolSize：最大线程数

当线程数大于corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务，直到线程数量达到maxPoolSize。

execute(Runnable)

通过execute将一个任务交由线程池管理。

当一个任务通过execute方法欲添加到线程池时，线程池采用的策略如下（即添加任务的策略）：

1、如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。

2、如果此时线程池中的数量等于corePoolSize，但是缓冲队列workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。

3、如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。

4、如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过handler所指定的策略来处理此任务。

如下图：

希望对您有所帮助！~

下面写个小程序测试一下。

private Runnable runnable = new Runnable() { @Override

public void run() {

List<Book> bookList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 5000; i++) {

Book book = new Book();

booksetUuid(UUIDrandomUUID()toString());

booksetName("name"); //其他set方法略

bookListadd(book);

} try {

Threadsleep(1000);

} catch (InterruptedException e) {

eprintStackTrace();

}

mBookDaoinsertOrReplaceInTx(bookList);

Logd(TAG, "插入book数据：" + bookListsize());

}

};private void insert() {

Logd(TAG, "线程池开始");

mBookDaodeleteAll(); long time = SystemcurrentTimeMillis();

ExecutorService executorService = ExecutorsnewFixedThreadPool(3); for (int i = 0; i < 200; i++) {

executorServicesubmit(runnable);

}

executorServiceshutdown(); for (; ; ) { if (executorServiceisTerminated()) { break;

} try {

executorServiceawaitTermination(1, TimeUnitSECONDS);

} catch (InterruptedException e) {

eprintStackTrace();

}

}

Logd(TAG, "线程池完成：" + (SystemcurrentTimeMillis() - time) + "ms");

}

runnable任务模拟1秒从网络拉取5000条数据并插入DB，insert方法使用线程池执行runnable任务。

执行时间超过1000秒，查看内存占用超过180M。如果数据量更多，肯定会发生OOM，基本上可以定位是greenDAO的问题。现在需要在两个方面优化，一是寻找内存占用的原因，二是提高数据的插入速度。

查看内存堆

内存的占用随着insert的数据量越多而递增，从中间dump出java堆，得到hprof文件。注意这个文件不是标准格式，只能用AndroidStudio打开。

图1

右击文件导出标准的hprof文件，用更加强大的MAT分析。

图2

图3

看到IdentityScope占了一半内存，可以确定是greenDAO缓存了插入数据。

mBookDaoinsertOrReplaceInTx(bookList);mBookDaodetachAll();

greenDAO的缓存功能是有用的，没必要关闭，改成在插入数据后，调用一次detachAll，将identityScope清空。

public void detachAll() { if (identityScope != null) {

identityScopeclear();

}

}

重建索引

对表插入大量数据，如果中间没有涉及到业务，可以先失效索引，待插入完成后重建索引。

String sql = "drop index index_isbn";

mDbexecSQL(sql);

sql = "drop index index_publisherid";

mDbexecSQL(sql);

sql = "drop index index_author";

mDbexecSQL(sql);

插入数据前，drop掉表中的索引。没有见到greenDAO有 *** 作索引的方法，直接执行sql命令。

sql = "create index index_isbn on book(isbn)";

mDbexecSQL(sql);

sql = "create index index_publisherid on book(publisherid)";

mDbexecSQL(sql);

sql = "create index index_author on book(author)";

mDbexecSQL(sql);

插入数据完成后，重建索引。最后执行100w数据插入大约耗时450秒，比什么都不做快了两三倍。

异步 *** 作

上一个步骤的耗时包含了模拟网络和数据库 *** 作的时间，使用多线程将两个环节分离，可以减少总时间。

greenDAO提供了AsyncSession这个异步 *** 作类，使用daoSessionstartAsyncSession()获取实例，内部实现使用了线程池和阻塞队列，原理很简单不用多讲。

mAsyncSessionrunInTx(new Runnable() { @Override

public void run() {

mBookDaoinsertOrReplaceInTx(bookList);

mBookDaodeleteAll();

}

});

获取数据后，提交给AsyncSession异步插入数据库。要注意在合适地方使用waitForCompletion，等待AsyncSession完成已有任务。如果获取数据速度很快，而 *** 作数据库很慢，会导致过多数据缓存在AsyncSession的内部阻塞队列。

最后测试一下100w数据插入数据库，耗时不到150秒，又快了几倍。

作者：展翅而飞

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