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线程池的拒绝策略解析

一、拒绝策略简介

二、AbortPolicy（默认）

三、CallerRunsPolicy

四、DiscardPolicy

五、DiscardOldestPolicy

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在并发编程中，线程池是一个关键的部分，而线程池的拒绝策略对于处理线程池满负荷情况下的任务处理至关重要。

一、拒绝策略简介

当线程池的任务队列已满并且线程数量达到最大限制时，新提交的任务就需要一种处理方式，这就是拒绝策略。不同的拒绝策略决定了在这种情况下如何应对新任务，比如是直接丢弃新任务、抛出异常还是其他处理方式。

Java 中的线程池（ThreadPoolExecutor）提供了几种内置的拒绝策略，这些策略都在java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.AbortPolicy等相关类中实现。

二、AbortPolicy（默认）

1. 特点
   这是线程池默认的拒绝策略。当新任务无法被处理时，会直接抛出RejectedExecutionException异常。这种策略可以让开发者及时发现系统过载的情况。

2. 代码示例（Java）

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class AbortPolicyExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个线程池，核心线程数为 2，最大线程数为 3，队列容量为 2
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 3, 60, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(2));
        // 提交 6 个任务，超过线程池和队列容量，会触发 AbortPolicy
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            executor.execute(() -> {
                // 任务内容
                System.out.println("Task running in thread: " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    }
}

三、CallerRunsPolicy

1. 特点
   当新任务无法被线程池处理时，会在调用execute()方法的线程中直接执行该任务。这种策略可以在一定程度上减轻线程池的压力，同时也避免了任务丢失，但可能会导致调用线程阻塞。

2. 代码示例（Java）

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CallerRunsPolicyExample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 3, 60, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(2));
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            executor.execute(() -> {
                System.out.println("Task running in thread: " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    }
}

四、DiscardPolicy

1. 特点
   该策略会直接丢弃无法处理的新任务，不会抛出异常，也不会执行其他额外的操作。这种策略适用于对任务丢失不太敏感的场景。

2. 代码示例（Java）

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DiscardPolicyExample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 3, 60, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(2));
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            executor.execute(() -> {
                System.out.println("Task running in thread: " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    }
}

五、DiscardOldestPolicy

1. 特点
   当新任务无法被处理时，会丢弃任务队列中最老的任务（即最早进入队列的任务），然后将新任务加入队列。这种策略适用于对新任务优先级较高的场景，但可能会导致部分任务丢失。

2. 代码示例（Java）

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DiscardOldestPolicyExample {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 3, 60, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(2));
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            executor.execute(() -> {
                System.out.println("Task running in thread: " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    }
}

对于前端（Vue）和 Python 部分，在这个主题下并没有直接相关的内容。前端如果要展示线程池相关的信息，可以通过调用后端接口获取线程池状态等数据，然后展示在页面上。例如，可以使用 Vue 的axios库来发送 HTTP 请求到后端获取线程池执行情况。Python 在这个场景下没有直接涉及，但如果作为一些辅助脚本，可以用于分析线程池相关的日志或者生成报告等，比如使用pandas库处理数据。

总之，理解线程池的拒绝策略可以帮助我们更好地设计和管理线程池，根据不同的业务场景选择合适的拒绝策略，以确保系统的稳定性和可靠性。