ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);中的5是什么
时间: 2024-03-28 10:32:57 浏览: 16
在代码`ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);`中,数字5表示线程池的固定大小。具体来说,`newFixedThreadPool(5)`创建了一个固定大小为5的线程池。
线程池是一种用于管理和复用线程的机制,它可以提高程序的性能和资源利用率。通过使用线程池,我们可以避免频繁地创建和销毁线程,从而减少了线程创建和销毁的开销。
在这个例子中,`newFixedThreadPool(5)`创建了一个固定大小为5的线程池。这意味着线程池中最多可以同时运行5个线程。如果有更多的任务提交给线程池,它们将会被放入等待队列中,直到有空闲的线程可用。
需要注意的是,选择线程池的大小应该根据具体应用场景和系统资源进行调整。如果线程池的大小设置得太小,可能会导致任务等待时间过长如果设置得太大,可能会浪费系统资源。因此,在选择线程池大小时需要权衡考虑。
相关问题
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5)
引用和引用提供了关于创建一个固定线程池的示例代码。使用`Executors.newFixedThreadPool(5)`可以创建一个包含5个线程的线程池对象。该线程池对象可以执行提交的任务。展示了另一种创建固定线程池的方法。这个方法使用`Executors.newFixedThreadPool(10)`来创建一个包含10个线程的线程池对象。然后可以使用`executor.execute(Runnable)`方法来提交任务。例如,可以创建一个实现了`Runnable`接口的任务,并使用`executor.execute(task)`来执行该任务。
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
在Java中,可以使用Executors类的newFixedThreadPool方法来创建一个固定大小的线程池。这个方法接受一个整数参数nThreads,表示线程池中的线程数量。例如,可以使用以下代码创建一个固定大小为10的线程池:
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
这个线程池可以执行10个并发任务,当有更多的任务提交时,它们将被放入等待队列中,直到有线程可用为止。通过这种方式,线程池可以控制并发任务的数量,避免资源过度消耗。
需要注意的是,使用线程池执行任务时,可以通过submit方法将任务提交给线程池执行。例如,下面的代码演示了如何使用newFixedThreadPool方法创建一个线程池,并提交一个无限期的任务:
ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(5);
ExecutorService executorService = MoreExecutors.getExitingExecutorService(executor, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
executorService.submit(() -> {
while (true) {}
});
在这个例子中,我们首先使用newFixedThreadPool方法创建一个固定大小为5的线程池。然后,我们使用MoreExecutors类的getExitingExecutorService方法创建一个特殊的ExecutorService,它会在指定的时间间隔内关闭线程池。最后,我们使用submit方法提交一个无限期的任务,这个任务会一直执行下去。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入学习java源码之Executors.newFixedThreadPool()与Executors.newCachedThreadPool()](https://blog.csdn.net/qq_35029061/article/details/86716334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]