1. 为什么要使用线程池
使用线程池通常由以下两个原因：
- 频繁创建销毁线程需要消耗系统资源，使用线程池可以复用线程。
- 使用线程池可以更容易管理线程，线程池可以动态管理线程个数、具有阻塞队列、定时周期执行任务、环境隔离等。
2. 线程池的使用
/**
* @author 一灯架构
* @apiNote 线程池示例
**/
public class ThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建线程池
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
3,
3,
0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(),
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
// 2. 往线程池中提交3个任务
for (int i = 0; i < 3; i++) {
threadPoolExecutor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 关注公众号：一灯架构");
});
}
// 3. 关闭线程池
threadPoolExecutor.shutdown();
}
}
线程池的使用非常简单：
- 调用new ThreadPoolExecutor()构造方法，指定核心参数，创建线程池。
- 调用execute()方法提交Runnable任务
- 使用结束后，调用shutdown()方法，关闭线程池。
再看一下线程池构造方法中核心参数的作用。
3. 线程池核心参数
线程池共有七大核心参数：
| 参数名称 | 参数含义 |
|---|---|
| int corePoolSize | 核心线程数 |
| int maximumPoolSize | 最大线程数 |
| long keepAliveTime | 线程存活时间 |
| TimeUnit unit | 时间单位 |
| BlockingQueue workQueue | 阻塞队列 |
| ThreadFactory threadFactory | 线程创建工厂 |
| RejectedExecutionHandler handler | 拒绝策略 |
1.corePoolSize 核心线程数
当往线程池中提交任务，会创建线程去处理任务，直到线程数达到corePoolSize，才会往阻塞队列中添加任务。默认情况下，空闲的核心线程并不会被回收，除非配置了allowCoreThreadTimeOut=true。
2.maximumPoolSize 最大线程数
当线程池中的线程数达到corePoolSize，阻塞队列又满了之后，才会继续创建线程，直到达到maximumPoolSize，另外空闲的非核心线程会被回收。
3.keepAliveTime 线程存活时间
非核心线程的空闲时间达到了keepAliveTime，将会被回收。
4.TimeUnit 时间单位
线程存活时间的单位，默认是TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒），可选择的有：
- TimeUnit.NANOSECONDS（纳秒）
- TimeUnit.MICROSECONDS（微秒）
- TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒）
- TimeUnit.SECONDS（秒）
- TimeUnit.MINUTES（分钟）
- TimeUnit.HOURS（小时）
- TimeUnit.DAYS（天）
5.workQueue 阻塞队列
当线程池中的线程数达到corePoolSize，再提交的任务就会放到阻塞队列的等待，默认使用的是LinkedBlockingQueue，可选择的有：
- LinkedBlockingQueue（基于链表实现的阻塞队列）
- ArrayBlockingQueue（基于数组实现的阻塞队列）
- SynchronousQueue（只有一个元素的阻塞队列）
- PriorityBlockingQueue（实现了优先级的阻塞队列）
- DelayQueue（实现了延迟功能的阻塞队列）
6.threadFactory 线程创建工厂
用来创建线程的工厂，默认的是Executors.defaultThreadFactory()，可选择的还有Executors.privilegedThreadFactory()实现了线程优先级。当然也可以自定义线程创建工厂，创建线程的时候最好指定线程名称，便于排查问题。
7.RejectedExecutionHandler 拒绝策略
当线程池中的线程数达到maximumPoolSize，阻塞队列也满了之后，再往线程池中提交任务，就会触发执行拒绝策略，默认的是AbortPolicy（直接终止，抛出异常），可选择的有：
- AbortPolicy（直接终止，抛出异常）
- DiscardPolicy（默默丢弃，不抛出异常）
- DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最旧的任务，执行当前任务）
- CallerRunsPolicy（返回给调用者执行）
4. 线程池工作原理
线程池的工作原理，简单理解如下：
- 当往线程池中提交任务的时候，会先判断线程池中线程数是否核心线程数，如果小于，会创建核心线程并执行任务。
- 如果线程数大于核心线程数，会判断阻塞队列是否已满，如果没有满，会把任务添加到阻塞队列中等待调度执行。
- 如果阻塞队列已满，会判断线程数是否小于最大线程数，如果小于，会继续创建最大线程数并执行任务。
- 如果线程数大于最大线程数，会执行拒绝策略，然后结束。
5. 线程池源码剖析
5.1 线程池的属性
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
// 线程池的控制状态，Integer长度是32位，前3位用来存储线程池状态，后29位用来存储线程数量
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 线程个数所占的位数
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
// 线程池的最大容量，2^29-1，约5亿个线程
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
// 独占锁，用来控制多线程下的并发操作
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();
// 工作线程的集合
private final HashSet workers = new HashSet<>();
// 等待条件，用来响应中断
private final Condition termination = mainLock.newCondition();
// 是否允许回收核心线程
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut;
// 线程数的历史峰值
private int largestPoolSize;
/**
* 以下是线程池的七大核心参数
*/
private volatile int corePoolSize;
private volatile int maximumPoolSize;
private volatile long keepAliveTime;
private final BlockingQueue workQueue;
private volatile ThreadFactory threadFactory;
private volatile RejectedExecutionHandler handler;
}
线程池的控制状态ctl用来存储线程池状态和线程个数，前3位用来存储线程池状态，后29位用来存储线程数量。
设计者多聪明，用一个变量存储了两块内容。
5.2 线程池状态
线程池共有5种状态：
| 状态名称 | 状态含义 | 状态作用 |
|---|---|---|
| RUNNING | 运行中 | 线程池创建后默认状态，接收新任务，并处理阻塞队列中的任务。 |
| SHUTDOWN | 已关闭 | 调用shutdown方法后处于该状态，不再接收新任务，处理阻塞队列中任务。 |
| STOP | 已停止 | 调用shutdownNow方法后处于该状态，不再新任务，并中断所有线程，丢弃阻塞队列中所有任务。 |
| TIDYING | 处理中 | 所有任务已完成，所有工作线程都已回收，等待调用terminated方法。 |
| TERMINATED | 已终止 | 调用terminated方法后处于该状态，线程池的最终状态。 |
5.3 execute源码
看一下往线程池中提交任务的源码，这是线程池的核心逻辑：
// 往线程池中提交任务
public void execute(Runnable command) {
// 1. 判断提交的任务是否为null
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
// 2. 判断线程数是否小于核心线程数
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 3. 把任务包装成worker，添加到worker集合中
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 4. 判断如果线程数不小于corePoolSize，并且可以添加到阻塞队列
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
// 5. 重新检查线程池状态，如果线程池不是运行状态，就移除刚才添加的任务，并执行拒绝策略
int recheck = ctl.get();
if (!isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 6. 判断如果线程数是0，就创建非核心线程（任务是null，会从阻塞队列中拉取任务）
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 7. 如果添加阻塞队列失败，就创建一个Worker
else if (!addWorker(command, false))
// 8. 如果创建Worker失败说明已经达到最大线程数了，则执行拒绝策略
reject(command);
}
execute方法的逻辑也很简单，最终就是调用addWorker方法，把任务添加到worker集合中，再看一下addWorker方法的源码：
// 添加worker
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (; ; ) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 1. 检查是否允许提交任务
if (rs >= SHUTDOWN &&
!(rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
!workQueue.isEmpty()))
return false;
// 2. 使用死循环保证添加线程成功
for (; ; ) {
int wc = workerCountOf(c);
// 3. 校验线程数是否超过容量限制
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
// 4. 使用CAS修改线程数
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get();
// 5. 如果线程池状态变了，则从头再来
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
// 6. 把任务和新线程包装成一个worker
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
// 7. 加锁，控制并发
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 8. 再次校验线程池状态是否异常
int rs = runStateOf(ctl.get());
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
// 9. 如果线程已经启动，就抛出异常
if (t.isAlive())
throw new IllegalThreadStateException();
// 10. 添加到worker集合中
workers.add(w);
int s = workers.size();
// 11. 记录线程数历史峰值
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (workerAdded) {
// 12. 启动线程
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (!workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
方法虽然很长，但是逻辑很清晰。就是把任务和线程包装成worker，添加到worker集合，并启动线程。
5.4 worker源码
再看一下worker类的结构：
private final class Worker
extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable {
// 工作线程
final Thread thread;
// 任务
Runnable firstTask;
// 创建worker，并创建一个新线程（用来执行任务）
Worker(Runnable firstTask) {
setState(-1);
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
}
5.5 runWorker源码
再看一下run方法的源码：
// 线程执行入口
public void run() {
runWorker(this);
}
// 线程运行核心方法
final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock();
boolean completedAbruptly = true;
try {
// 1. 如果当前worker中任务是null，就从阻塞队列中获取任务
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
// 加锁，保证thread不被其他线程中断（除非线程池被中断）
w.lock();
// 2. 校验线程池状态，是否需要中断当前线程
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
// 3. 执行run方法
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 {
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
// 解锁
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
// 4. 从worker集合删除当前worker
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
runWorker方法逻辑也很简单，就是不断从阻塞队列中拉取任务并执行。
再看一下从阻塞队列中拉取任务的逻辑：
// 从阻塞队列中拉取任务
private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false;
for (; ; ) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 1. 如果线程池已经停了，或者阻塞队列是空，就回收当前线程
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);
// 2. 再次判断是否需要回收线程
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
// 3. 从阻塞队列中拉取任务
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
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