ThreadPoolExecutor LinkedBlockingQueue

ThreadPoolExecutor 是 Java 中的一个线程池类，用于管理和调度多个线程的执行。它提供了一个灵活的线程池实现，可以根据需求创建线程，并且可以控制线程的数量、任务队列的大小等。

LinkedBlockingQueue 是 Java 中的一个阻塞队列实现，它基于链表结构存储元素，并且具有可选的容量限制。这种队列具有先进先出的特性，当队列为空时，获取元素的操作将会被阻塞，直到队列中有新的元素被添加进来。

在 ThreadPoolExecutor 中，任务队列通常用于存储等待执行的任务。当线程池中的线程数达到核心线程数时，新的任务会被放入任务队列中等待执行。当任务队列已满时，如果线程池中的线程数还没有达到最大线程数，新的任务会创建一个新的线程来执行。如果线程池中的线程数已经达到最大线程数，并且任务队列也已满，则根据配置的饱和策略来处理新的任务。

因此，ThreadPoolExecutor 和 LinkedBlockingQueue 结合使用可以实现线程池中任务的调度和管理。

相关问题

ThreadPoolExecutor LinkedBlockingQueue设置多大

ThreadPoolExecutor是Java中的一个线程池实现类，而LinkedBlockingQueue是其内部使用的一个阻塞队列。在ThreadPoolExecutor中，LinkedBlockingQueue可以用来存储等待执行的任务。

LinkedBlockingQueue的大小可以通过构造函数参数进行设置。如果不指定大小，默认为Integer.MAX_VALUE，即队列大小没有限制。如果队列已满，新的任务会被阻塞直到队列中有空闲位置为止。

一般来说，如果ThreadPoolExecutor使用的任务比较耗时，可以考虑将LinkedBlockingQueue的大小设置得大一些，这样可以减少由于队列满导致的任务被拒绝执行的可能性。如果ThreadPoolExecutor使用的任务比较轻量级，队列大小可以适当减小，以便更快地发现任务执行出错等问题。

创建两个CompletableFuture 第1个CompletableFuture向LinkedBlockingQueue 1插数据 第2个CompletableFuture从LinkedBlockingQueue 1中取数据加工插入LinkedBlockingQueue 2 再有有个while 遍历 LinkedBlockingQueue 2把数据放入ThreadPoolExecutor线程池中处理 这三个处理都同时处理 加快效率

好的，我明白你的需求。下面是使用 CompletableFuture 和 LinkedBlockingQueue 实现你描述的操作流程的示例代码：

import java.util.concurrent.*;

public class CompletableFutureExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 LinkedBlockingQueue 1
        LinkedBlockingQueue<Integer> queue1 = new LinkedBlockingQueue<>();

        // 创建 LinkedBlockingQueue 2
        LinkedBlockingQueue<Integer> queue2 = new LinkedBlockingQueue<>();

        // 创建 ThreadPoolExecutor 线程池
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                10, // 核心线程数
                10, // 最大线程数
                1, TimeUnit.SECONDS, // 线程空闲超时时间
                new ArrayBlockingQueue<>(100) // 任务队列
        );

        // 创建第一个 CompletableFuture，向 queue1 插入数据
        CompletableFuture<Void> future1 = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                for (int i = 0; i < 100; i++) {
                    queue1.put(i); // 插入数据到 queue1
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });

        // 创建第二个 CompletableFuture，从 queue1 取数据加工后插入 queue2
        CompletableFuture<Void> future2 = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                while (true) {
                    int value = queue1.take(); // 从 queue1 取数据
                    // 加工数据
                    int processedValue = value * 2;
                    queue2.put(processedValue); // 插入加工后的数据到 queue2
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });

        // 创建第三个 CompletableFuture，从 queue2 取数据并放入线程池中处理
        CompletableFuture<Void> future3 = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                while (true) {
                    int value = queue2.take(); // 从 queue2 取数据
                    // 在线程池中处理数据
                    executor.execute(() -> processValue(value));
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        });

        // 等待三个 CompletableFuture 全部完成
        CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).join();

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }

    private static void processValue(int value) {
        // 处理数据的逻辑
        System.out.println("Processing value: " + value);
        // ...
    }
}

上述代码中，我们创建了三个 `CompletableFuture` 对象，分别用于向 `queue1` 插入数据、从 `queue1` 取数据加工后插入 `queue2`，以及从 `queue2` 取数据并放入线程池中处理。最后，我们使用 `CompletableFuture.allOf()` 等待三个 `CompletableFuture` 完成，并关闭线程池。

注意：上述示例代码只是一个简单的示例，如果你的实际需求更加复杂，你可能需要根据具体情况进行相应的调整和扩展。