מאגר חוטים של ג'אווה מייצג קבוצה של חוטי עובדים שמחכים לעבודה ועושים בהם שימוש חוזר פעמים רבות.

במקרה של מאגר חוטים, נוצרת קבוצה של חוטים בגודל קבוע. חוט ממאגר השרשורים נשלף ומוקצה לו עבודה על ידי נותן השירות. לאחר סיום העבודה, החוט מוחזק שוב במאגר החוטים.

שיטות בריכת חוטים

newFixedThreadPool(int s): השיטה יוצרת מאגר חוטים בגודל קבוע s.

שינוי שם תיקיית לינוקס

newCachedThreadPool(): השיטה יוצרת מאגר אשכולות חדש שיוצר את השרשורים החדשים בעת הצורך, אך עדיין ישתמש בשרשור שנוצר קודם לכן בכל פעם שהם זמינים לשימוש.

newSingleThreadExecutor(): השיטה יוצרת שרשור חדש.

היתרון של Java Thread Pool

הופעה טובה יותר זה חוסך זמן כי אין צורך ליצור שרשור חדש.

שימוש בזמן אמת

הוא משמש ב-Servlet וב-JSP שבהם המיכל יוצר מאגר אשכולות לעיבוד הבקשה.

דוגמה ל-Java Thread Pool

בואו נראה דוגמה פשוטה של ​​מאגר השרשורים של Java באמצעות ExecutorService ו-Executors.

קובץ: WorkerThread.java

 import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; class WorkerThread implements Runnable { private String message; public WorkerThread(String s){ this.message=s; } public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()+' (Start) message = '+message); processmessage();//call processmessage method that sleeps the thread for 2 seconds System.out.println(Thread.currentThread().getName()+' (End)');//prints thread name } private void processmessage() { try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } 

קובץ: TestThreadPool.java

 public class TestThreadPool { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);//creating a pool of 5 threads for (int i = 0; i <10; i++) { runnable worker="new" workerthread('' + i); executor.execute(worker); calling execute method of executorservice } executor.shutdown(); while (!executor.isterminated()) system.out.println('finished all threads'); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre>pool-1-thread-1 (Start) message = 0 pool-1-thread-2 (Start) message = 1 pool-1-thread-3 (Start) message = 2 pool-1-thread-5 (Start) message = 4 pool-1-thread-4 (Start) message = 3 pool-1-thread-2 (End) pool-1-thread-2 (Start) message = 5 pool-1-thread-1 (End) pool-1-thread-1 (Start) message = 6 pool-1-thread-3 (End) pool-1-thread-3 (Start) message = 7 pool-1-thread-4 (End) pool-1-thread-4 (Start) message = 8 pool-1-thread-5 (End) pool-1-thread-5 (Start) message = 9 pool-1-thread-2 (End) pool-1-thread-1 (End) pool-1-thread-4 (End) pool-1-thread-3 (End) pool-1-thread-5 (End) Finished all threads </pre> download this example <h2>Thread Pool Example: 2</h2> <p>Let&apos;s see another example of the thread pool.</p> <p> <strong>FileName:</strong> ThreadPoolExample.java</p> <pre> // important import statements import java.util.Date; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.text.SimpleDateFormat; class Tasks implements Runnable { private String taskName; // constructor of the class Tasks public Tasks(String str) { // initializing the field taskName taskName = str; } // Printing the task name and then sleeps for 1 sec // The complete process is getting repeated five times public void run() { try { for (int j = 0; j <= 5; j++) { if (j="=" 0) date dt="new" date(); simpledateformat sdf="new" simpledateformat('hh : mm ss'); prints the initialization time for every task system.out.println('initialization name: '+ taskname + '=" + sdf.format(dt)); } else { Date dt = new Date(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(" hh execution system.out.println('time of is complete.'); } catch(interruptedexception ie) ie.printstacktrace(); public class threadpoolexample maximum number threads in thread pool static final int max_th="3;" main method void main(string argvs[]) creating five new tasks runnable rb1="new" tasks('task 1'); rb2="new" 2'); rb3="new" 3'); rb4="new" 4'); rb5="new" 5'); a with size fixed executorservice pl="Executors.newFixedThreadPool(MAX_TH);" passes objects to execute (step 3) pl.execute(rb1); pl.execute(rb2); pl.execute(rb3); pl.execute(rb4); pl.execute(rb5); shutdown pl.shutdown(); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Initialization time for the task name: task 1 = 06 : 13 : 02 Initialization time for the task name: task 2 = 06 : 13 : 02 Initialization time for the task name: task 3 = 06 : 13 : 02 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 08 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 08 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 08 task 2 is complete. Initialization time for the task name: task 4 = 06 : 13 : 09 task 1 is complete. Initialization time for the task name: task 5 = 06 : 13 : 09 task 3 is complete. Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 10 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 10 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 11 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 11 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 12 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 12 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 13 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 13 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 14 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 14 task 4 is complete. task 5 is complete. </pre> <p> <strong>Explanation:</strong> It is evident by looking at the output of the program that tasks 4 and 5 are executed only when the thread has an idle thread. Until then, the extra tasks are put in the queue.</p> <p>The takeaway from the above example is when one wants to execute 50 tasks but is not willing to create 50 threads. In such a case, one can create a pool of 10 threads. Thus, 10 out of 50 tasks are assigned, and the rest are put in the queue. Whenever any thread out of 10 threads becomes idle, it picks up the 11<sup>th </sup>task. The other pending tasks are treated the same way.</p> <h2>Risks involved in Thread Pools</h2> <p>The following are the risk involved in the thread pools.</p> <p> <strong>Deadlock:</strong> It is a known fact that deadlock can come in any program that involves multithreading, and a thread pool introduces another scenario of deadlock. Consider a scenario where all the threads that are executing are waiting for the results from the threads that are blocked and waiting in the queue because of the non-availability of threads for the execution.</p> <p> <strong>Thread Leakage:</strong> Leakage of threads occurs when a thread is being removed from the pool to execute a task but is not returning to it after the completion of the task. For example, when a thread throws the exception and the pool class is not able to catch this exception, then the thread exits and reduces the thread pool size by 1. If the same thing repeats a number of times, then there are fair chances that the pool will become empty, and hence, there are no threads available in the pool for executing other requests.</p> <p> <strong>Resource Thrashing:</strong> A lot of time is wasted in context switching among threads when the size of the thread pool is very large. Whenever there are more threads than the optimal number may cause the starvation problem, and it leads to resource thrashing.</p> <h2>Points to Remember</h2> <p>Do not queue the tasks that are concurrently waiting for the results obtained from the other tasks. It may lead to a deadlock situation, as explained above.</p> <p>Care must be taken whenever threads are used for the operation that is long-lived. It may result in the waiting of thread forever and will finally lead to the leakage of the resource.</p> <p>In the end, the thread pool has to be ended explicitly. If it does not happen, then the program continues to execute, and it never ends. Invoke the shutdown() method on the thread pool to terminate the executor. Note that if someone tries to send another task to the executor after shutdown, it will throw a RejectedExecutionException.</p> <p>One needs to understand the tasks to effectively tune the thread pool. If the given tasks are contrasting, then one should look for pools for executing different varieties of tasks so that one can properly tune them.</p> <p>To reduce the probability of running JVM out of memory, one can control the maximum threads that can run in JVM. The thread pool cannot create new threads after it has reached the maximum limit.</p> <p>A thread pool can use the same used thread if the thread has finished its execution. Thus, the time and resources used for the creation of a new thread are saved.</p> <h2>Tuning the Thread Pool</h2> <p>The accurate size of a thread pool is decided by the number of available processors and the type of tasks the threads have to execute. If a system has the P processors that have only got the computation type processes, then the maximum size of the thread pool of P or P + 1 achieves the maximum efficiency. However, the tasks may have to wait for I/O, and in such a scenario, one has to take into consideration the ratio of the waiting time (W) and the service time (S) for the request; resulting in the maximum size of the pool P * (1 + W / S) for the maximum efficiency.</p> <h2>Conclusion</h2> <p>A thread pool is a very handy tool for organizing applications, especially on the server-side. Concept-wise, a thread pool is very easy to comprehend. However, one may have to look at a lot of issues when dealing with a thread pool. It is because the thread pool comes with some risks involved it (risks are discussed above).</p> <hr></=></pre></10;>

דוגמה למאגר אשכולות: 2

בואו נראה דוגמה נוספת למאגר החוטים.

שם קובץ: ThreadPoolExample.java

 // important import statements import java.util.Date; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.text.SimpleDateFormat; class Tasks implements Runnable { private String taskName; // constructor of the class Tasks public Tasks(String str) { // initializing the field taskName taskName = str; } // Printing the task name and then sleeps for 1 sec // The complete process is getting repeated five times public void run() { try { for (int j = 0; j <= 5; j++) { if (j="=" 0) date dt="new" date(); simpledateformat sdf="new" simpledateformat(\'hh : mm ss\'); prints the initialization time for every task system.out.println(\'initialization name: \'+ taskname + \'=" + sdf.format(dt)); } else { Date dt = new Date(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(" hh execution system.out.println(\'time of is complete.\'); } catch(interruptedexception ie) ie.printstacktrace(); public class threadpoolexample maximum number threads in thread pool static final int max_th="3;" main method void main(string argvs[]) creating five new tasks runnable rb1="new" tasks(\'task 1\'); rb2="new" 2\'); rb3="new" 3\'); rb4="new" 4\'); rb5="new" 5\'); a with size fixed executorservice pl="Executors.newFixedThreadPool(MAX_TH);" passes objects to execute (step 3) pl.execute(rb1); pl.execute(rb2); pl.execute(rb3); pl.execute(rb4); pl.execute(rb5); shutdown pl.shutdown(); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Initialization time for the task name: task 1 = 06 : 13 : 02 Initialization time for the task name: task 2 = 06 : 13 : 02 Initialization time for the task name: task 3 = 06 : 13 : 02 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 04 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 05 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 06 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 07 Time of execution for the task name: task 1 = 06 : 13 : 08 Time of execution for the task name: task 2 = 06 : 13 : 08 Time of execution for the task name: task 3 = 06 : 13 : 08 task 2 is complete. Initialization time for the task name: task 4 = 06 : 13 : 09 task 1 is complete. Initialization time for the task name: task 5 = 06 : 13 : 09 task 3 is complete. Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 10 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 10 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 11 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 11 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 12 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 12 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 13 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 13 Time of execution for the task name: task 4 = 06 : 13 : 14 Time of execution for the task name: task 5 = 06 : 13 : 14 task 4 is complete. task 5 is complete. </pre> <p> <strong>Explanation:</strong> It is evident by looking at the output of the program that tasks 4 and 5 are executed only when the thread has an idle thread. Until then, the extra tasks are put in the queue.</p> <p>The takeaway from the above example is when one wants to execute 50 tasks but is not willing to create 50 threads. In such a case, one can create a pool of 10 threads. Thus, 10 out of 50 tasks are assigned, and the rest are put in the queue. Whenever any thread out of 10 threads becomes idle, it picks up the 11<sup>th </sup>task. The other pending tasks are treated the same way.</p> <h2>Risks involved in Thread Pools</h2> <p>The following are the risk involved in the thread pools.</p> <p> <strong>Deadlock:</strong> It is a known fact that deadlock can come in any program that involves multithreading, and a thread pool introduces another scenario of deadlock. Consider a scenario where all the threads that are executing are waiting for the results from the threads that are blocked and waiting in the queue because of the non-availability of threads for the execution.</p> <p> <strong>Thread Leakage:</strong> Leakage of threads occurs when a thread is being removed from the pool to execute a task but is not returning to it after the completion of the task. For example, when a thread throws the exception and the pool class is not able to catch this exception, then the thread exits and reduces the thread pool size by 1. If the same thing repeats a number of times, then there are fair chances that the pool will become empty, and hence, there are no threads available in the pool for executing other requests.</p> <p> <strong>Resource Thrashing:</strong> A lot of time is wasted in context switching among threads when the size of the thread pool is very large. Whenever there are more threads than the optimal number may cause the starvation problem, and it leads to resource thrashing.</p> <h2>Points to Remember</h2> <p>Do not queue the tasks that are concurrently waiting for the results obtained from the other tasks. It may lead to a deadlock situation, as explained above.</p> <p>Care must be taken whenever threads are used for the operation that is long-lived. It may result in the waiting of thread forever and will finally lead to the leakage of the resource.</p> <p>In the end, the thread pool has to be ended explicitly. If it does not happen, then the program continues to execute, and it never ends. Invoke the shutdown() method on the thread pool to terminate the executor. Note that if someone tries to send another task to the executor after shutdown, it will throw a RejectedExecutionException.</p> <p>One needs to understand the tasks to effectively tune the thread pool. If the given tasks are contrasting, then one should look for pools for executing different varieties of tasks so that one can properly tune them.</p> <p>To reduce the probability of running JVM out of memory, one can control the maximum threads that can run in JVM. The thread pool cannot create new threads after it has reached the maximum limit.</p> <p>A thread pool can use the same used thread if the thread has finished its execution. Thus, the time and resources used for the creation of a new thread are saved.</p> <h2>Tuning the Thread Pool</h2> <p>The accurate size of a thread pool is decided by the number of available processors and the type of tasks the threads have to execute. If a system has the P processors that have only got the computation type processes, then the maximum size of the thread pool of P or P + 1 achieves the maximum efficiency. However, the tasks may have to wait for I/O, and in such a scenario, one has to take into consideration the ratio of the waiting time (W) and the service time (S) for the request; resulting in the maximum size of the pool P * (1 + W / S) for the maximum efficiency.</p> <h2>Conclusion</h2> <p>A thread pool is a very handy tool for organizing applications, especially on the server-side. Concept-wise, a thread pool is very easy to comprehend. However, one may have to look at a lot of issues when dealing with a thread pool. It is because the thread pool comes with some risks involved it (risks are discussed above).</p> <hr></=>

הֶסבֵּר: ניכר בהסתכלות על הפלט של התוכנית שמשימות 4 ו-5 מבוצעות רק כאשר לשרשור יש חוט סרק. עד אז, המשימות הנוספות מוצבות בתור.

ההשלכה מהדוגמה לעיל היא כאשר אדם רוצה לבצע 50 משימות אך אינו מוכן ליצור 50 שרשורים. במקרה כזה, אפשר ליצור מאגר של 10 חוטים. לפיכך, 10 מתוך 50 משימות מוקצות, והשאר מוצבים בתור. בכל פעם שכל חוט מתוך 10 חוטים מתבטל, הוא קולט את ה-11^ה'מְשִׁימָה. שאר המשימות הממתינות מטופלות באותו אופן.

סיכונים הכרוכים ב-Thread Pools

להלן הסיכון הכרוך בבריכות החוטים.

מָבוֹי סָתוּם: עובדה ידועה היא כי מבוי סתום יכול להגיע בכל תוכנית הכוללת ריבוי הליכי שרשור, ומאגר שרשורים מציג תרחיש נוסף של מבוי סתום. קחו בחשבון תרחיש שבו כל השרשורים שמבוצעים ממתינים לתוצאות מהשרשורים החסומים וממתינים בתור בגלל אי-זמינותם של שרשורים לביצוע.

דליפת חוט: דליפה של חוטים מתרחשת כאשר חוט מוסר מהמאגר כדי לבצע משימה אך אינו חוזר אליו לאחר השלמת המשימה. לדוגמה, כאשר חוט זורק את החריגה ומחלקת הבריכה אינה מסוגלת לתפוס את החריג הזה, אז השרשור יוצא ומקטין את גודל מאגר החוטים ב-1. אם אותו דבר חוזר על עצמו מספר פעמים, אז יש סיכויים סבירים ש המאגר יהפוך לריק, ולפיכך, אין שרשורים זמינים במאגר לביצוע בקשות אחרות.

חבטת משאבים: הרבה זמן מבוזבז בהקשר החלפת חוטים כאשר גודל מאגר החוטים גדול מאוד. בכל פעם שיש יותר חוטים מהמספר האופטימלי עלול לגרום לבעיית הרעב, וזה מוביל לחבטת משאבים.

נקודות לזכור

אל תעמיד בתור את המשימות שמחכות במקביל לתוצאות המתקבלות מהמשימות האחרות. זה עלול להוביל למצב מבוי סתום, כפי שהוסבר לעיל.

יש לנקוט זהירות בכל פעם שמשתמשים בחוטים לניתוח שאורך חיים ארוך. זה עלול לגרום להמתנה של חוט לנצח ולבסוף יוביל לדליפה של המשאב.

בסופו של דבר, יש לסיים במפורש את מאגר החוטים. אם זה לא קורה, התוכנית ממשיכה לפעול, והיא לעולם לא נגמרת. הפעל את שיטת shutdown() במאגר ה-threads כדי לסיים את ה-executor. שים לב שאם מישהו ינסה לשלוח משימה אחרת למבצע לאחר כיבוי, הוא יזרוק RejectedExecutionException.

צריך להבין את המשימות כדי לכוונן ביעילות את מאגר החוטים. אם המשימות הנתונות מנוגדות, אז יש לחפש מאגרים לביצוע סוגים שונים של משימות, כך שניתן לכוון אותן כראוי.

כדי להפחית את ההסתברות להפעלת JVM מחוץ לזיכרון, אפשר לשלוט במקסימום השרשורים שיכולים לרוץ ב-JVM. מאגר השרשורים לא יכול ליצור שרשורים חדשים לאחר שהגיע למגבלה המקסימלית.

רגליים מול כף רגל

מאגר חוטים יכול להשתמש באותו חוט משומש אם החוט סיים את ביצועו. כך, הזמן והמשאבים המשמשים ליצירת שרשור חדש נשמרים.

כוונון מאגר החוטים

הגודל המדויק של מאגר חוטים נקבע על פי מספר המעבדים הזמינים וסוג המשימות שעל השרשורים לבצע. אם למערכת יש את מעבדי P שקיבלו רק את תהליכי סוג החישוב, אזי הגודל המרבי של מאגר החוטים של P או P+1 משיג את היעילות המקסימלית. עם זאת, המשימות עשויות להמתין ל-I/O, ובתרחיש כזה, יש לקחת בחשבון את היחס בין זמן ההמתנה (W) וזמן השירות (S) לבקשה; וכתוצאה מכך הגודל המרבי של הבריכה P * (1 + W / S) עבור היעילות המקסימלית.

סיכום

מאגר חוטים הוא כלי שימושי מאוד לארגון יישומים, במיוחד בצד השרת. מבחינה מושגית, קל מאוד להבין מאגר חוטים. עם זאת, ייתכן שיהיה צורך להסתכל על הרבה בעיות כאשר עוסקים במאגר חוטים. זה בגלל שמאגר החוטים מגיע עם כמה סיכונים הכרוכים בו (סיכונים נדונים לעיל).