线程池原理解析

一、为什么需要线程池

线程池是一种线程管理工具

常规的解释有这么几种：

1. 线程有自己的栈内存
2. 线程创建会发生操作系统调用，比较耗时
3. 频繁的线程切换，也会消耗一定的CPU时间片

我自己的理解:

• 对于CPU密集型的任务，比如加解密，视频编解码，CPU的执行能力是有限的,如果执行任务的线程少于CPU核心数，CPU就会空闲;如果恰好等于CPU核心数，那CPU就会满载;如果线程数大于CPU核心数，操作系统就会把单个cpu核心按时间分片分配给多个线程来执行。原本都可以用来计算的cpu资源，就得被分配一部分用来切换线程，而且线程切换，是需要刷新CPU缓存的，也需要一定的时间，并且线程本身也会占用一定的内存，所以对于计算类型的任务，同时执行的线程数超过CPU最大线程数，是没有意义的，反而会拖慢处理过程，消耗过大的内存，甚至降低系统的稳定性。
• 对于IO密集型的任务，比如网络请求，文件读写，其实IO阻塞的时候，是不消耗CPU资源的。所以线程越多，执行速度越快。但是网络的速度和磁盘的速度是有限制的，在未达到IO瓶颈的时候，增加线程是可以增加处理速度的，达到瓶颈以后，增加线程，是会降低处理速度的，还会因为资源占用过多降低系统的稳定性。

所以就需要使用线程池来管理线程，尽可能的降低资源占用，提高CPU使用率。

二、怎么使用线程池

1. 通过ThreadPoolExecutor直接创建线程池

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                            int maximumPoolSize,
                            long keepAliveTime,
                            TimeUnit unit,
                            BlockingQueue workQueue,
                            ThreadFactory threadFactory,
                            RejectedExecutionHandler handler) 

稍微解释一下各个参数的作用

corePoolSize:核心线程数量

核心线程不会回收，即使已经没有任务;但是核心线程是添加任务才启动的，并不是一开始就启动的

maximumPoolSize:允许的最大线程数量

用来控制线程池中的最大线程数量。当BlockingQueue,是一个无界或者是容量很大时，这个参数是不起作用的;

keepAliveTime:当线程数量超过核心线程时，闲置的线程存活时长

TimeUnit unit:keepAliveTime的时间单位

BlockingQueue workQueue:任务队列，用来保存任务

设置一个无界或者是容量很大的队列，会导致task 很久才被执行
设置SynchronousQueue，任务会立即得到执行,如果有限制的线程，会让闲置的线程执行任务，否则会新开启线程执行任务
LinkedBlockingQueue 比ArrayBlockingQueue 更加适用一般的场景

ThreadFactory threadFactory:线程工厂类，用来创建线程

可以通过这个来统一的配置线程,比如设置线程名称

RejectedExecutionHandler handler:线程池不能添加任务时的拒绝策略（超过了线程池的承载容量或者是线程池已经关闭）

默认的几种

• DiscardOldestPolicy 删除最老的任务，然后尝试重新提交任务，如果线程池已经关闭，则无任何处理
• AbortPolicy 抛出RejectedExecutionException
• CallerRunsPolicy 在提交任务的线程执行任务，如果线程池已经关闭，则无任何处理
• DiscardPolicy 空实现，忽略问题

2. 使用Executors的这个工程类来创建线程池

Executors.newCachedThreadPool 创建一个缓存的线程池

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                    60L, TimeUnit.SECONDS,
                                    new SynchronousQueue());
}

特性：

1. 没有核心线程
2. 线程没有任务会在60s后退出
3. 提交任务会立即执行，且最大的线程数量是Integer.MAX_VALUE
   适合IO密集型的任务，且要求实时性的情况，比如网络请求

Executors.newFixedThreadPool 创建一个固定线程数量的线程池

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue(),
                                    threadFactory);
}

特性:

1. 线程数固定
2. 允许提交的任务数量为Integer.MAX_VALUE
   适合需要限制并发数的情况，比如多线程限制，例如最多开启3个线程（网速一定时，增大线程数量并不会提高下载速度)

Executors.newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue()));
}

特性:

1. 通过FinalizableDelegatedExecutorService代理了线程池，当对象被回收时，线程池会被关闭
2. 相当于newFixedThreadPool的特殊情况，线程数量为1
   使用场景，某些场景需要单线程模型时

Executors.newScheduledThreadPool 先忽略

Executors.newWorkStealingPool 先忽略

三、线程池的原理解析

状态流转

线程池流程图.png

1. shutdown()和shutdownNow()的区别

• shutdown()关闭线程池

  1. 设置线程池状态为SHUTDOWN
  2. 中断所有闲置线程

• shutdownNow()立即关闭线程池

  1. 设置线程池状态为STOP
  2. 中断全部线程
  3. 清空并返回等待中的任务队列

2. Tidying 只是一个临时状态

final void tryTerminate() {
    for (;;) {
        // 省略一段代码
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            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
    }
}
protected void terminated() { }

TIDYING可以看到执行完钩子函数terminated()，就变成了TERMINATED

提交任务的过程

线程池提交任务.png

1. execute(Runnable) 提交一个任务
   1. 如果线程池已经关闭，会执行拒绝策略
   2. 如果任务队列满了，且工作线程数量已经达到了最大线程数量，会执行拒绝策略
2. 当BlockingQueue是无界的或者容量很大时，将不会创建非核心线程

线程池工作线程的执行流程

线程池工作线程的执行流程.png

1. 工作线程如何获取任务

超时等待

workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS)

一直等待

workQueue.take();

四、查漏补缺

BlockingQueue

BlockingQueue基本使用

• ArrayBlockingQueue

一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列获取操作则是从队列头部开始获得元素。

• LinkedBlockingQueue

以一个链式结构(链接节点)对其元素进行存储。如果需要的话，这一链式结构可以选择一个上限。如果没有定义上限，将使用 Integer.MAX_VALUE 作为上限。
LinkedBlockingQueue 内部以 FIFO(先进先出)的顺序对元素进行存储。队列中的头元素在所有元素之中是放入时间最久的那个，而尾元素则是最短的那个。

• SynchronousQueue

它的内部同时只能够容纳单个元素。如果该队列已有一元素的话，试图向队列中插入一个新元素的线程将会阻塞，直到另一个线程将该元素从队列中抽走。同样，如果该队列为空，试图向队列中抽取一个元素的线程将会阻塞，直到另一个线程向队列中插入了一条新的元素

ThreadPoolExecutor 其他的一些有用的函数

• awaitTermination()等待线程池关闭

轮训的方式等待线程池关闭，会阻塞线程

• prestartCoreThread()预启动一个核心线程

• prestartAllCoreThreads()预启动全部核心线程

可以预启动线程，来提高系统响应时间

• allowCoreThreadTimeOut()设置允许核心线程超时

• remove() 从任务队列中移除任务

• purge() 移除任务队列中，已经取消的Future

• getPoolSize()获取线程数量

• getActiveCount() 获取正在执行任务的线程数量

• getLargestPoolSize()获取线程池中出现过的最大的线程数量

• getTaskCount()获取总任务的个数

总任务的个数=已经完成的任务个数+正在执行的任务的个数+等待队列中的任务的个数

• getCompletedTaskCount()获取已经完成的任务的个数

五、总结

1. 使用线程池可以更好的管理线程资源
2. 需要根据情况配置合理的参数

欠缺内容

• Rxjava 中的线程池
• Kotlin Coroutine中的线程池

附录：

• 相关源码取自JDK1.8

参考文章或书籍:

• Java并发实现原理：JDK源码剖析
• Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
• 彻底理解Java线程池原理篇
• Java高并发之BlockingQueue
• java并发之SynchronousQueue实现原理