Java中守护线程的总结

在Java中有两类线程:User Thread(用户线程)、Daemon Thread(守护线程) 

用个比较通俗的比如,任何一个守护线程都是整个JVM中所有非守护线程的保姆:

只要当前JVM实例中尚存在任何一个非守护线程没有结束,守护线程就全部工作;只有当最后一个非守护线程结束时,守护线程随着JVM一同结束工作。
Daemon的作用是为其他线程的运行提供便利服务,守护线程最典型的应用就是 GC (垃圾回收器),它就是一个很称职的守护者。

User和Daemon两者几乎没有区别,唯一的不同之处就在于虚拟机的离开:如果 User Thread已经全部退出运行了,只剩下Daemon Thread存在了,虚拟机也就退出了。 因为没有了被守护者,Daemon也就没有工作可做了,也就没有继续运行程序的必要了。


值得一提的是,守护线程并非只有虚拟机内部提供,用户在编写程序时也可以自己设置守护线程。下面的方法就是用来设置守护线程的。

Thread daemonTread = new Thread();
 
  // 设定 daemonThread 为 守护线程,default false(非守护线程)
 daemonThread.setDaemon(true);
 
 // 验证当前线程是否为守护线程,返回 true 则为守护线程
 daemonThread.isDaemon();

这里有几点需要注意:

(1) thread.setDaemon(true)必须在thread.start()之前设置,否则会跑出一个IllegalThreadStateException异常。你不能把正在运行的常规线程设置为守护线程。
(2) 在Daemon线程中产生的新线程也是Daemon的。
(3) 不要认为所有的应用都可以分配给Daemon来进行服务,比如读写操作或者计算逻辑。

因为你不可能知道在所有的User完成之前,Daemon是否已经完成了预期的服务任务。一旦User退出了,可能大量数据还没有来得及读入或写出,计算任务也可能多次运行结果不一样。这对程序是毁灭性的。造成这个结果理由已经说过了:一旦所有User Thread离开了,虚拟机也就退出运行了。 

//完成文件输出的守护线程任务
import java.io.*;   
  
class TestRunnable implements Runnable{   
    public void run(){   
               try{   
                  Thread.sleep(1000);//守护线程阻塞1秒后运行   
                  File f=new File("daemon.txt");   
                  FileOutputStream os=new FileOutputStream(f,true);   
                  os.write("daemon".getBytes());   
           }   
               catch(IOException e1){   
          e1.printStackTrace();   
               }   
               catch(InterruptedException e2){   
                  e2.printStackTrace();   
           }   
    }   
}   
public class TestDemo2{   
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException   
    {   
        Runnable tr=new TestRunnable();   
        Thread thread=new Thread(tr);   
                thread.setDaemon(true); //设置守护线程   
        thread.start(); //开始执行分进程   
    }   
}   
//运行结果:文件daemon.txt中没有"daemon"字符串。

看到了吧,把输入输出逻辑包装进守护线程多么的可怕,字符串并没有写入指定文件。原因也很简单,直到主线程完成,守护线程仍处于1秒的阻塞状态。这个时候主线程很快就运行完了,虚拟机退出,Daemon停止服务,输出操作自然失败了。

public class Test {
  public static void main(String args) {
  Thread t1 = new MyCommon();
  Thread t2 = new Thread(new MyDaemon());
  t2.setDaemon(true); //设置为守护线程
  t2.start();
  t1.start();
  }
  }
  class MyCommon extends Thread {
  public void run() {
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
  System.out.println("线程1第" + i + "次执行!");
  try {
  Thread.sleep(7);
  } catch (InterruptedException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  }
  }
  }

class MyDaemon implements Runnable {
  public void run() {
  for (long i = 0; i < 9999999L; i++) {
  System.out.println("后台线程第" + i + "次执行!");
  try {
  Thread.sleep(7);
  } catch (InterruptedException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  }
  }
  }

后台线程第0次执行!
  线程1第0次执行!
  线程1第1次执行!
  后台线程第1次执行!
  后台线程第2次执行!
  线程1第2次执行!
  线程1第3次执行!
  后台线程第3次执行!
  线程1第4次执行!
  后台线程第4次执行!
  后台线程第5次执行!
  后台线程第6次执行!
  后台线程第7次执行!
  Process finished with exit code 0
  从上面的执行结果可以看出:
  前台线程是保证执行完毕的,后台线程还没有执行完毕就退出了。

  实际上:JRE判断程序是否执行结束的标准是所有的前台执线程行完毕了,而不管后台线程的状态,因此,在使用后台县城时候一定要注意这个问题。 

补充说明:
定义:守护线程--也称“服务线程”,在没有用户线程可服务时会自动离开。
优先级:守护线程的优先级比较低,用于为系统中的其它对象和线程提供服务。
设置:通过setDaemon(true)来设置线程为“守护线程”;将一个用户线程设置为
守护线程的方式是在 线程对象创建 之前 用线程对象的setDaemon方法。
example: 垃圾回收线程就是一个经典的守护线程,当我们的程序中不再有任何运行的
Thread,程序就不会再产生垃圾,垃圾回收器也就无事可做,所以当垃圾回收线程是
JVM上仅剩的线程时,垃圾回收线程会自动离开。它始终在低级别的状态中运行,用于
实时监控和管理系统中的可回收资源。
生命周期:守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且
周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。也就是
说守护线程不依赖于终端,但是依赖于系统,与系统“同生共死”。那Java的守护线程是
什么样子的呢。当JVM中所有的线程都是守护线程的时候,JVM就可以退出了;如果还有一个
或以上的非守护线程则JVM不会退出。


实际应用例子:

在使用长连接的comet服务端推送技术中,消息推送线程设置为守护线程,服务于ChatServlet的servlet用户线程,在servlet的init启动消息线程,servlet一旦初始化后,一直存在服务器,servlet摧毁后,消息线程自动退出

容器收到一个Servlet请求,调度线程从线程池中选出一个工作者线程,将请求传递给该工作者线程,然后由该线程来执行Servlet的 service方法。当这个线程正在执行的时候,容器收到另外一个请求,调度线程同样从线程池中选出另一个工作者线程来服务新的请求,容器并不关心这个请求是否访问的是同一个Servlet.当容器同时收到对同一个Servlet的多个请求的时候,那么这个Servlet的service()方法将在多线程中并发执行。
Servlet容器默认采用单实例多线程的方式来处理请求,这样减少产生Servlet实例的开销,提升了对请求的响应时间,对于Tomcat可以在server.xml中通过<Connector>元素设置线程池中线程的数目。
如图:

 


为什么要用守护线程?

我们知道静态变量是ClassLoader级别的,如果Web应用程序停止,这些静态变量也会从JVM中清除。但是线程则是JVM级别的,如果你在Web 应用中启动一个线程,这个线程的生命周期并不会和Web应用程序保持同步。也就是说,即使你停止了Web应用,这个线程依旧是活跃的。正是因为这个很隐晦 的问题,所以很多有经验的开发者不太赞成在Web应用中私自启动线程。

如果我们手工使用JDK Timer(Quartz的Scheduler),在Web容器启动时启动Timer,当Web容器关闭时,除非你手工关闭这个Timer,否则Timer中的任务还会继续运行!

下面通过一个小例子来演示这个“诡异”的现象,我们通过ServletContextListener在Web容器启动时创建一个Timer并周期性地运行一个任务:  

//代码清单StartCycleRunTask:容器监听器
package com.baobaotao.web;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import javax.servlet.ServletContextEvent;
import javax.servlet.ServletContextListener;
public class StartCycleRunTask implements ServletContextListener ...{
    private Timer timer;
    public void contextDestroyed(ServletContextEvent arg0) ...{
        // ②该方法在Web容器关闭时执行
        System.out.println("Web应用程序启动关闭...");
    }
    public void contextInitialized(ServletContextEvent arg0) ...{
         //②在Web容器启动时自动执行该方法
        System.out.println("Web应用程序启动...");
        timer = new Timer();//②-1:创建一个Timer,Timer内部自动创建一个背景线程
        TimerTask task = new SimpleTimerTask();
        timer.schedule(task, 1000L, 5000L); //②-2:注册一个5秒钟运行一次的任务
    }
}
class SimpleTimerTask extends TimerTask ...{//③任务
    private int count;
    public void run() ...{
        System.out.println((++count)+"execute task..."+(new Date()));
    }
}

在web.xml中声明这个Web容器监听器:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app>

<listener>
<listener-class>com.baobaotao.web.StartCycleRunTask</listener-class>
</listener>
</web-app>

在Tomcat中部署这个Web应用并启动后,你将看到任务每隔5秒钟执行一次。
运行一段时间后,登录Tomcat管理后台,将对应的Web应用(chapter13)关闭。

转到Tomcat控制台,你将看到虽然Web应用已经关闭,但Timer任务还在我行我素地执行如故——舞台已经拆除,戏子继续表演:

我们可以通过改变清单StartCycleRunTask的代码,在contextDestroyed(ServletContextEvent arg0)中添加timer.cancel()代码,在Web容器关闭后手工停止Timer来结束任务。

Spring为JDK Timer和Quartz Scheduler所提供的TimerFactoryBean和SchedulerFactoryBean能够和Spring容器的生命周期关联,在 Spring容器启动时启动调度器,而在Spring容器关闭时,停止调度器。所以在Spring中通过这两个FactoryBean配置调度器,再从 Spring IoC中获取调度器引用进行任务调度将不会出现这种Web容器关闭而任务依然运行的问题。而如果你在程序中直接使用Timer或Scheduler,如不 进行额外的处理,将会出现这一问题。 




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内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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