引言
使用线程池来异步执行一些耗时任务是非常常见的操作.最初我们一般都是直接使用new Thread().start的方式，但我们知道，线程的创建和销毁都会耗费大量的资源，因此我们需要重用线程资源.
当然也有其他待解决方案，比如说cooutine，目前kotlin已经支持了，jdk也已经有了相关的提案：工程织机、目前的实现方式和Kotlin有点类似，都是基于ForkJoinPool、当然目前还有很多限制，以及问题没解决，比如Synchroned还是锁住当前线程等.
继承结构
继承结构看起来很清晰，最顶层的执行器只提供了一个最简单的void execute(Runnable command)方法，然后是ExecutorService，ExecutorService提供了一些管理相关的方法，例如关闭、判断当前线程池的状态等，另外不同于Executor#execute，ExecutorService提供了一系列方法，可以将任务包装成一个前途，从而使得任务提交方可以跟踪任务的状态.而父类ExactExecutorService则提供了一些默认的实现.
构造器
ThreadPoolExecutor的构造器提供了非常多的参数，每一个参数都非常的重要，一不小心就容易踩坑，因此设置的时候，你必须要知道自己在干什么.
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
null :
AccessController.getContext();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
将、最大化。线程池会自动根据corePoolize和MaximumPoolize去调整当前线程池的大小。当你通过提交或者执行方法提交任务的时候，如果当前线程池的线程数小于核心大小，那么线程池就会创建一个新的线程处理任务，即使其他的核心线程是空闲的。如果当前线程数大于corePoolize并且小于MaximumPoolSize，那么只有在队列“满”的时候才会创建新的线程.因此这里会有很多的坑，比如你的核心和max线程数设置的不一样，希望请求积压在队列的时候能够实时的扩容，但如果制定了一个无界队列，那么就不会扩容了，因为队列不存在满的概念.
保持AliveTime。如果当前线程池中的线程数超过了corePoolSize，那么如果在那么如果在AliveTime时间内都没有新的任务需要处理，那么超过corePoolize的这部分线程就会被销毁。默认情况下是不会回收核线程的，可以通过设置allowCoreThreadTimeOut改变这一行为.
工作岗位。即实际用于存储任务的队列，这个可以说是最核心的一个参数了，直接决定了线程池的行为，比如说传入一个有界队列，那么队列满的时候，线程池就会根据核心和max参数的设置情况决定是否需要扩容，如果传入了一个同步队列，这个队列只有在另一个线程在同步删除的时候才可以PUT成功，对应到线程池中，简单来说就是如果有线程池任务处理完了，调用民意调查或者方法获取新的任务的时候，新提交的任务才会Put成功，否则如果当前的线程都在忙着处理任务，那么就会Put失败，也就会走扩容的逻辑，如果传入了一个DelayedWorkQueue，顾名思义，任务就会根据过期时间来决定什么时候弹出，即为ScheduledThreadPoolExecutor的机制。
线程工厂。创建线程都是通过线程工厂来实现的，如果没指定的话，默认会使用Executors.defaultThreadFactory() 、一般来说，我们会在这里对线程设置名称、异常处理器等.
处理程序。即当任务提交失败的时候，会调用这个处理器，ThreadPoolExecutor内置了多个实现，比如抛异常、直接抛弃等.这里也需要根据业务场景进行设置，比如说当队列积压的时候，针对性的对线程池扩容或者发送告警等策略.
看完这几个参数的含义，我们看一下执行者提供的一些工具方法，只要是为了方便使用，但是我建议最好少用这个类，而是直接用ThreadPoolExecutor的构造函数，多了解一下这几个参数到底是什么意思，自己的业务场景是什么样的，比如线程池需不需要扩容、用不用回收空闲的线程等.
public class Executors {
/*
* 提供一个固定大小的线程池，并且线程不会回收，由于传入的是一个无界队列，相当于队列永远不会满
* 也就不会扩容，因此需要特别注意任务积压在队列中导致内存爆掉的问题
*/
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}
/*
* 这个线程池会一直扩容，由于SynchronousQueue的特性，如果当前所有的线程都在处理任务，那么
* 新的请求过来，就会导致创建一个新的线程处理任务。如果线程一分钟没有新任务处理，就会被回
* 收掉。特别注意，如果每一个任务都比较耗时，并发又比较高，那么可能每次任务过来都会创建一个线
* 程
*/
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
}
}
源码分析
既然是个线程池，那就必然有其生命周期:运行中、关闭、停止等.线程执行器是用一个AtomicInteger去的前三位表示这个状态的，另外又重用了低29位用于表示线程数，可以支持最大大概5亿多，绝逼够用了，如果以后硬件真的发展到能够启动这么多线程，改成AtomicLong就可以了.
状态这里主要分为下面几种：
运行：表示当前线程池正在运行中，可以接受新任务以及处理队列中的任务
关机：不再接受新的任务，但会继续处理队列中的任务
停止：不再接受新的任务，也不处理队列中的任务了，并且会中断正在进行中的任务
整理：所有任务都已经处理完毕，线程数为0，转为为整理状态之后，会调用terminated()回调
终止：terminated()已经执行完毕
同时我们可以看到所有的状态都是用二进制位表示的，并且依次递增，从而方便进行比较，比如想获取当前状态是否至少为关机等，同时状态之前有几种转换：
运行->关机。调用了shutdown()之后，或者执行了finalize()
(运行或者关机)->停止。调用了shutdownNow()之后会转换这个状态
关机->清理。当线程池和队列都为空的时候
停止整理。当线程池为空的时候
IDYING->终止。执行完terminated()回调之后会转换为这个状态
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;
//由于前三位表示状态，因此将CAPACITY取反，和进行与操作即可
private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
//高三位+第三位进行或操作即可
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
private static boolean runStateLessThan(int c, int s) {
return c < s;
}
private static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {
return c >= s;
}
private static boolean isRunning(int c) {
return c < SHUTDOWN;
}
//下面三个方法，通过CAS修改worker的数目
private boolean compareAndIncrementWorkerCount(int expect) {
return ctl.compareAndSet(expect, expect + 1);
}
//只尝试一次，失败了则返回，是否重试由调用方决定
private boolean compareAndDecrementWorkerCount(int expect) {
return ctl.compareAndSet(expect, expect - 1);
}
//跟上一个不一样，会一直重试
private void decrementWorkerCount() {
do {} while (! compareAndDecrementWorkerCount(ctl.get()));
}
下面是比较核心的字段，这里Work采用的是非线程安全的采用的是非线程安全的Set，而不是线程安全的版本，主要是因为这里有些复合的操作，比如说将Worker添加到Work后，我们还需要判断是否需要更新后，我们还需要判断是否需要更新LarestPoolSize等，Worker只在获取到mainLock的情况下才会进行读写，另外这里的mainLock也用于在中断线程的时候串行执行，否则如果不加锁的话，可能会造成并发去中断线程，引起不必要的中断风暴.
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();
private final HashSet workers = new HashSet();
private final Condition termination = mainLock.newCondition();
private int largestPoolSize;
private long completedTaskCount;
核心方法
拿到一个线程池之后，我们就可以开始提交任务，让它去执行了，那么我们看一下提交方法是如何实现的。
public Future submit(Runnable task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture ftask = newTaskFor(task, null);
execute(ftask);
return ftask;
}
public Future submit(Callable task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture ftask = newTaskFor(task);
execute(ftask);
return ftask;
}
这两个方法都很简单，首先将提交过来的任务(有两种形式：可调用、Runnable)都包装成统一的RunnableFuture，然后调用执行方法，执行可以说是线程池最核心的一个方法。
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
/*
获取当前worker的数目，如果小于corePoolSize那么就扩容，
这里不会判断是否已经有core线程，而是只要小于corePoolSize就会直接增加worker
*/
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
/*
调用addWorker(Runnable firstTask, boolean core)方法扩容
firstTask表示为该worker启动之后要执行的第一个任务，core表示要增加的为core线程
*/
if (addWorker(command, true))
return;
//如果增加失败了那么重新获取ctl的快照,比如可能线程池在这期间关闭了
c = ctl.get();
}
/*
如果当前线程池正在运行中，并且将任务丢到队列中成功了，
那么就会进行一次double check,看下在这期间线程池是否关闭了，
如果关闭了，比如处于SHUTDOWN状态，如上文所讲的，SHUTDOWN状态的时候，
不再接受新任务，remove成功后调用拒绝处理器。而如果仍然处于运行中的状态，
那么这里就double check下当前的worker数，如果为0，有可能在上述逻辑的执行
过程中，有worker销毁了，比如说任务抛出了未捕获异常等，那么就会进行一次扩容，
但不同于扩容core线程，这里由于任务已经丢到队列中去了，因此就不需要再传递firstTask了，
同时要注意，这里扩容的是非core线程
*/
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))
/*
如果在上一步中，将任务丢到队列中失败了，那么就进行一次扩容，
这里会将任务传递到firstTask参数中，并且扩容的是非core线程，
如果扩容失败了，那么就执行拒绝策略。
*/
reject(command);
}
这里要特别注意下防止队列失败的逻辑，不同的队列丢任务的逻辑也不一样，例如说无界队列，那么就永远不会Put失败，也就是说扩容也永远不会执行，如果是有界队列，那么当队列满的时候，会扩容非core线程，如果是SynchronousQueue，这个队列比较特殊，当有另外一个线程正在同步获取任务的时候，你才能把成功，因此如果当前线程池中所有的工人都忙着处理任务的时候，那么后续的每次新任务都会导致扩容，当然如果Worker没有任务处理了，阻塞在获取任务这一步的时候，新任务的提交就会直接丢到队列中去，而不会扩容。
上文中多次提到了扩容，那么我们下面看一下线程池具体是如何进行扩容的：
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
//获取当前线程池的状态
int rs = runStateOf(c);
/*
如果状态为大于SHUTDOWN, 比如说STOP，STOP上文说过队列中的任务不处理了，也不接受新任务，
因此可以直接返回false不扩容了，如果状态为SHUTDOWN并且firstTask为null，同时队列非空，
那么就可以扩容
*/
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);
/*
若worker的数目大于CAPACITY则直接返回，
然后根据要扩容的是core线程还是非core线程，进行判断worker数目
是否超过设置的值，超过则返回
*/
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
/*
通过CAS的方式自增worker的数目，成功了则直接跳出循环
*/
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
//重新读取状态变量，如果状态改变了，比如线程池关闭了，那么就跳到最外层的for循环，
//注意这里跳出的是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 {
//创建Worker
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
/*
获取锁，并判断线程池是否已经关闭
*/
int rs = runStateOf(ctl.get());
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
if (t.isAlive()) // 若线程已经启动了，比如说已经调用了start()方法，那么就抛异常，
throw new IllegalThreadStateException();
//添加到workers中
workers.add(w);
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize) //更新largestPoolSize
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (workerAdded) {
//若Worker创建成功，则启动线程，这么时候worker就会开始执行任务了
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted)
//添加失败
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
private void addWorkerFailed(Worker w) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (w != null)
workers.remove(w);
decrementWorkerCount();
//每次减少worker或者从队列中移除任务的时候都需要调用这个方法
tryTerminate();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
这里有个貌似不太起眼的方法tryTerminate，这个方法会在所有可能导致线程池终结的地方调用，比如说减少Worker的数目等，如果满足条件的话，那么将线程池转换为终止状态。另外这个方法没有用修饰，因为ScheduledThreadPoolExecutor继承自ThreadPoolExecutor，而ScheduledThreadPoolExecutor也会调用这个方法.
final void tryTerminate() {
for (;;) {
int c = ctl.get();
/*
如果当前线程处于运行中、TIDYING、TERMINATED状态则直接返回，运行中的没
什么好说的，后面两种状态可以说线程池已经正在终结了，另外如果处于SHUTDOWN状态，
并且workQueue非空，表明还有任务需要处理，也直接返回
*/
if (isRunning(c) ||
runStateAtLeast(c, TIDYING) ||
(runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
return;
//可以退出，但是线程数非0，那么就中断一个线程，从而使得关闭的信号能够传递下去,
//中断worker后，worker捕获异常后，会尝试退出，并在这里继续执行tryTerminate()方法，
//从而使得信号传递下去
if (workerCountOf(c) != 0) {
interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
return;
}
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
//尝试转换成TIDYING状态，执行完terminated回调之后
//会转换为TERMINATED状态，这个时候线程池已经完整关闭了，
//通过signalAll方法，唤醒所有阻塞在awaitTermination上的线程
if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
try {
terminated();
} finally {
ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
termination.signalAll();
}
return;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
// else retry on failed CAS
}
}
/**
* 中断空闲的线程
* @param onlyOne
*/
private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) {
//遍历所有worker，若之前没有被中断过，
//并且获取锁成功，那么就尝试中断。
//锁能够获取成功，那么表明当前worker没有在执行任务，而是在
//获取任务，因此也就达到了只中断空闲线程的目的。
Thread t = w.thread;
if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
} finally {
w.unlock();
}
}
if (onlyOne)
break;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
工人
下面看一下Worker类，也就是这个类实际负责执行任务，Worker类继承自抽象量化同步器，AQS可以理解为一个同步框架，提供了一些通用的机制，利用模板方法模式，让你能够原子的管理同步状态、阻塞和解阻塞线程、以及队列，具体的内容之后有时间会再写，还是比较复杂的。这里Worker对AQS的使用相对比较简单，使用了状态变量State表示是否获得锁，0表示解锁、1表示已获得锁，同时通过独占OwnerThread存储当前持有锁的线程。另外再简单提一下，比如说CountDownLatch，也是基于AQS框架实现的，倒计时方法递减状态，等待阻塞等待状态为0。
private final class Worker
extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable
{
/** Thread this worker is running in. Null if factory fails. */
final Thread thread;
/** Initial task to run. Possibly null. */
Runnable firstTask;
/** Per-thread task counter */
volatile long completedTasks;
Worker(Runnable firstTask) {
setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
/** Delegates main run loop to outer runWorker */
public void run() {
runWorker(this);
}
protected boolean isHeldExclusively() {
return getState() != 0;
}
protected boolean tryAcquire(int unused) {
if (compareAndSetState(0, 1)) {
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
return false;
}
protected boolean tryRelease(int unused) {
setExclusiveOwnerThread(null);
setState(0);
return true;
}
public void lock() { acquire(1); }
public boolean tryLock() { return tryAcquire(1); }
public void unlock() { release(1); }
public boolean isLocked() { return isHeldExclusively(); }
void interruptIfStarted() {
Thread t;
if (getState() >= 0 && (t = thread) != null && !t.isInterrupted()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
}
}
}
}
注意这里Worker初始化的时候，会通过setState(-1)将state设置为-1，并在runWorker()方法中置为0，上文说过Worker是利用State这个变量来表示锁的状态，那么加锁的操作就是通过CAS将State从0改成1，那么初始化的时候改成-1，也就是表示在Worker启动之前，都不允许加锁操作，我们再看INSTOSTRITED()以及INTERSTART IDLEWork()方法，这两个方法在尝试中断Worker之前，都会先加锁或者判断State是否大于0，因此这里的将State设置为-1，就是为了禁止中断操作，并在RunWorker中置为0，也就是说只能在Worker启动之后才能够中断Worker.
另外线程启动之后，其实就是调用了RunWorker方法，下面我们看一下具体是如何实现的.
final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock(); // 调用unlock()方法，将state置为0，表示其他操作可以获得锁或者中断worker
boolean completedAbruptly = true;
try {
/*
首先尝试执行firstTask，若没有的话，则调用getTask()从队列中获取任务
*/
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
w.lock();
/*
如果线程池正在关闭，那么中断线程。
*/
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
//执行beforeExecute回调
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
//实际开始执行任务
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
//执行afterExecute回调
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
//这里加了锁，因此没有线程安全的问题，volatile修饰保证其他线程的可见性
w.completedTasks++;
w.unlock();//解锁
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
//抛异常了，或者当前队列中已没有任务需要处理等
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
//如果是异常终止的，那么减少worker的数目
if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
decrementWorkerCount();
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
//将当前worker中workers中删除掉，并累加当前worker已执行的任务到completedTaskCount中
completedTaskCount += w.completedTasks;
workers.remove(w);
} finally {
mainLock.unlock();
}
//上文说过，减少worker的操作都需要调用这个方法
tryTerminate();
/*
如果当前线程池仍然是运行中的状态，那么就看一下是否需要新增另外一个worker替换此worker
*/
int c = ctl.get();
if (runStateLessThan(c, STOP)) {
/*
如果是异常结束的则直接扩容，否则的话则为正常退出，比如当前队列中已经没有任务需要处理，
如果允许core线程超时的话，那么看一下当前队列是否为空，空的话则不用扩容。否则话看一下
是否少于corePoolSize个worker在运行。
*/
if (!completedAbruptly) {
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
}
addWorker(null, false);
}
}
private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // 上一次poll()是否超时了
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 若线程池关闭了(状态大于STOP)
// 或者线程池处于SHUTDOWN状态，但是队列为空，那么返回null
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);
/*
如果允许core线程超时 或者 不允许core线程超时但当前worker的数目大于core线程数，
那么下面的poll()则超时调用
*/
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
/*
获取任务超时了并且(当前线程池中还有不止一个worker 或者 队列中已经没有任务了)，那么就尝试
减少worker的数目，若失败了则重试
*/
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
//从队列中抓取任务
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
//走到这里表明，poll调用超时了
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
关闭线程池
关闭线程池一般有两种形式，和关机()
public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess();
//通过CAS将状态更改为SHUTDOWN，这个时候线程池不接受新任务，但会继续处理队列中的任务
advanceRunState(SHUTDOWN);
//中断所有空闲的worker,也就是说除了正在处理任务的worker，其他阻塞在getTask()上的worker
//都会被中断
interruptIdleWorkers();
//执行回调
onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
} finally {
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
//这个方法不会等待所有的任务处理完成才返回
}
public List shutdownNow() {
List tasks;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess();
/*
不同于shutdown()，会转换为STOP状态，不再处理新任务，队列中的任务也不处理，
而且会中断所有的worker，而不只是空闲的worker
*/
advanceRunState(STOP);
interruptWorkers();
tasks = drainQueue();//将所有的任务从队列中弹出
} finally {
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
return tasks;
}
private List drainQueue() {
BlockingQueue q = workQueue;
ArrayList taskList = new ArrayList();
/*
将队列中所有的任务remove掉，并添加到taskList中，
但是有些队列比较特殊，比如说DelayQueue，如果第一个任务还没到过期时间，则不会弹出，
因此这里通过调用toArray方法，然后再一个一个的remove掉
*/
q.drainTo(taskList);
if (!q.isEmpty()) {
for (Runnable r : q.toArray(new Runnable[0])) {
if (q.remove(r))
taskList.add(r);
}
}
return taskList;
}
从上文中可以看到，调用了关机()方法后，不会等待所有的任务处理完毕才返回，因此需要调用
public boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
long nanos = unit.toNanos(timeout);
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (;;) {
//线程池若已经终结了，那么就返回
if (runStateAtLeast(ctl.get(), TERMINATED))
return true;
//若超时了，也返回掉
if (nanos <= 0)
return false;
//阻塞在信号量上，等待线程池终结,但是要注意这个方法可能会因为一些未知原因随时唤醒当前线程，
//因此需要重试，在tryTerminate()方法中，执行完terminated()回调后，表明线程池已经终结了,
//然后会通过termination.signalAll()唤醒当前线程
nanos = termination.awaitNanos(nanos);
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
一些统计相关的方法
public int getPoolSize() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
//若线程已终结则直接返回0，否则计算works中的数目
//想一下为什么不用workerCount呢?
return runStateAtLeast(ctl.get(), TIDYING) ? 0
: workers.size();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
public int getActiveCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
int n = 0;
for (Worker w : workers)
if (w.isLocked())//上锁的表明worker当前正在处理任务，也就是活跃的worker
++n;
return n;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
public int getLargestPoolSize() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
return largestPoolSize;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
//获取任务的总数，这个方法慎用，若是个无解队列，或者队列挤压比较严重，会很蛋疼
public long getTaskCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
long n = completedTaskCount;//比如有些worker被销毁后，其处理完成的任务就会叠加到这里
for (Worker w : workers) {
n += w.completedTasks;//叠加历史处理完成的任务
if (w.isLocked())//上锁表明正在处理任务,也算一个
++n;
}
return n + workQueue.size();//获取队列中的数目
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
public long getCompletedTaskCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
long n = completedTaskCount;
for (Worker w : workers)
n += w.completedTasks;
return n;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
总结
这篇博客基本上覆盖了线程池的方方面面，但仍然有非常多的细节可以深究