Java多线程：线程池
本文章是Java多线程系列的一篇文章，其他文章：
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Java多线程：Thread的使用，以及wait(),notify(),notifyAll()
Java多线程：线程池
一、为什么使用线程池
最基本的开启一个异步任务的方法就是直接像下面这样new一个Thread
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO
}
}
).start();
但是这样做有很多弊端：
- 每次new Thread新建对象性能差。 如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。
- 线程缺乏统一管理，可能无限制新建线程，从而耗尽机器资源。
- 缺乏更多功能，如定时执行、定期执行、线程中断。
相比于对于每个异步任务都new一个Thread，使用线程池的好处在于：
- 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。
- 可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。
- 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
二、如何使用线程池
1. 创建线程池
1.1. 通过构造函数直接获得线程池实例
可直接通过ThreadPoolExecutor的构造函数来构造线程池（当然还有其他几个实现，本篇文章目前只讲ThreadPoolExecutor）
ExecutorService pool= new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);
创建线程需要的几个参数：
我们可以通过使用 ThreadPoolExecutor的构造函数来创建一个线程池。其提供了如下几个参数：
- corePoolSize：线程池的基本大小。当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
- runnableTaskQueue：任务队列。用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列：
- ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
- LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出） 排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
- SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
- maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
- ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字，Debug和定位问题时非常又帮助。
- RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
- AbortPolicy：直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
- DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
- keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
- TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
1.2. 通过Executors类
这个类主要封装了一些线程池的构造方式。里面全都是静态方法，可直接调用这些方法来构建一些线程池
public class Executors {
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool(parallelism,ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,null, true);
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),threadFactory));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>(),threadFactory);
}
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new DelegatedScheduledExecutorService(new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory));
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
}
2. 向线程池提交任务
execute()
我们可以使用execute提交的任务，但是execute方法没有返回值，所以无法判断任务知否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
submit ()
我们也可以使用submit 方法来提交任务，它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功，通过future的get方法来获取返回值，get方法会阻塞住直到任务完成，而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。
//submit函数
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
<T> Future<T> submit(Runnable task, T result);
Future<?> submit(Runnable task);
//future
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
3. 线程池的关闭
ThreadPoolExecutor提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是shutdown()和shutdownNow()，其中：
shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用shutdown来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。
4. 线程池的监控
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
taskCount：线程池需要执行的任务数量。
completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。
largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
5. 线程池容量的动态调整
ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法：setCorePoolSize()和setMaximumPoolSize()，
setCorePoolSize()：设置核心池大小setMaximumPoolSize()：设置线程池最大能创建的线程数目大小
当上述参数从小变大时，ThreadPoolExecutor进行线程赋值，还可能立即创建新的线程来执行任务。
如果小于当前值，则已存在的线程会在下次空闲时被终止
6. 线程池中的线程初始化
默认情况下，创建线程池之后，线程池中是没有线程的，需要提交任务之后才会创建线程。
在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程，可以通过以下两个方法办到：
prestartCoreThread()：初始化一个核心线程；prestartAllCoreThreads()：初始化所有核心线程
三、线程池的原理
1. 几个重要的类
下面这张图展示了有关线程池的几个类的继承关系
1.1. Executor
Executor是一个顶层接口，在它里面只声明了一个方法execute(Runnable)，返回值为void，参数为Runnable类型，从字面意思可以理解，就是用来执行传进去的任务的；
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
1.2. ExecutorService
然后ExecutorService接口继承了Executor接口，并声明了一些方法：submit、invokeAll、invokeAny以及shutDown等；
public interface ExecutorService extends Executor {
void shutdown();
List<Runnable> shutdownNow();
boolean isShutdown();
boolean isTerminated();
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)throws InterruptedException;
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
<T> Future<T> submit(Runnable task, T result);
Future<?> submit(Runnable task);
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)throws InterruptedException;
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit)throws InterruptedException;
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}
1.3. AbstractExecutorService
抽象类AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口，基本实现了ExecutorService中声明的所有方法；
1.4. ThreadPoolExecutor
ThreadPoolExecutor继承了类AbstractExecutorService。在后面的文章中将着重对这个类进行解析。
1.5. TimeUnit
TimeUnit枚举了一些时间单位，一般用来指定线程的执行周期
public enum TimeUnit {
NANOSECONDS //纳秒
MICROSECONDS //微秒
MILLISECONDS //毫秒
SECONDS //秒
MINUTES //分钟
HOURS //小时
DAYS //天
}
2.ThreadPoolExecutor
2.1线程的几种状态
在ThreadPoolExecutor的380行左右定义了线程状态的枚举：
//The main pool control state, ctl, is an atomic integer packing two conceptual fields
//workerCount, indicating the effective number of threads
//runState, indicating whether running, shutting down etc
// runState is stored in the high-order bits
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;//Accept new tasks and process queued tasks
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;//Don't accept new tasks, but process queued tasks
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;//Don't accept new tasks, don't process queued tasks, and interrupt in-progress tasks
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;//All tasks have terminated, workerCount is zero, the thread transitioning to state TIDYING will run the terminated() hook method
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;//terminated() has completed
在注释中，解释了这几种状态之间的转换关系：
2.2. 几个重要的成员变量
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue; //任务缓存队列，用来存放等待执行的任务
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock(); //线程池的主要状态锁，对线程池状态（比如线程池大小、runState等）的改变都要使用这个锁
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>(); //用来存放工作集
private volatile long keepAliveTime; //线程存活时间
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut; //是否允许为核心线程设置存活时间
private volatile int corePoolSize; //核心池的大小（即线程池中的线程数目大于这个参数时，提交的任务会被放进任务缓存队列）
private volatile int maximumPoolSize; //线程池最大能容忍的线程数
public int getPoolSize(); //线程池中当前的线程数（workerCount和线程池状态的标记整合到一个变量里面去了，参见上一节线程状态的ctl变量）
private volatile RejectedExecutionHandler handler; //任务拒绝策略
private volatile ThreadFactory threadFactory; //线程工厂，用来创建线程
private int largestPoolSize; //线程池曾经达到的最大线程数
private long completedTaskCount; //用来记录已经执行完毕的任务个数
2.3. 任务的提交：execute()
任务的提交主要分三步，具体内容直接看注释吧，太短了不想翻译。。
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
/*
* Proceed in 3 steps:
*
* 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
* start a new thread with the given command as its first
* task. The call to addWorker atomically checks runState and
* workerCount, and so prevents false alarms that would add
* threads when it shouldn't, by returning false.
*
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need
* to double-check whether we should have added a thread
* (because existing ones died since last checking) or that
* the pool shut down since entry into this method. So we
* recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
* stopped, or start a new thread if there are none.
*
* 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
* thread. If it fails, we know we are shut down or saturated
* and so reject the task.
*/
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {//如果当前活动线程小于核心线程池大小
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
//根据当前线程池的状态检查是否可以添加新的worker
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
workers.add(w);
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
四、参考资料
Java并发编程：线程池的使用
Java线程池的分析和使用
JDK1.8 源码