Colins~

JAVA并发编程——线程池详解

线程池详解

1.Executor结构
2.ThreadPoolExecutor
- FixedThreadPool
- SingleThreadExecutor
- CachedThreadPool
- 扩展ThreadPoolExecutor
3.ScheduledThreadPoolExecutor
- 核心方法
- 不同的take()操作
- 任务执行的不同
- 如何保证即将执行的任务在队列头部
4.线程池五种状态
5.线程池内线程如何复用？
- 核心线程就一定不会退出吗？
6.线程池内线程退出处理
7.线程池使用注意事项及技巧
- 慎用Executors 创建线程池
- 技巧

1.Executor结构

Executor、Executors、ExecutorService是不是傻傻分不清？

Executor：最底层的接口，它将任务的提交和任务的执行分离开来
ExecutorService：同样是一个接口，继承于Executor
Executors：等于是线程池的工厂类，常见的ThreadPoolExecutor线程池就可以由它创建

2.ThreadPoolExecutor

常用构造方法：

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

参数介绍:

corePool:核心线程池大小。一般来说任务比较耗时可以配 CPU核数*2因为这样可以充分利用CPU，任务小而快则可以配 CPU核数+1 甚至更小，因为线程上下文切换耗时（以上配置仅做参考，以实际场景为准。获取CPU核心数：Runtime.getRuntime().availableProcessors()）
maximumPoolSize：最大线程池大小。当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务，总线程数≤maximumPoolSize
keepAliveTime：空闲时间，超过核心线程数的线程在空闲时间达到后会被注销
TimeUnit : 时间单位
BlockingQueue：用来暂时保存任务的队列（阻塞队列）
ThreadFactory：自定义的线程工厂，默认是一个新的、非守护线程并且不包含特殊的配置信息，我们也可以自定义加入我们的调试信息，比如线程名称、错误日志等等
RejectedExecutionHandler：饱和策略。当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，多余的任务需要采取的措施，有以下几种（默认AbortPolicy）：
- AbortPolicy：丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常
- DiscardPolicy: 丢掉这个任务并且不会有任何异常
- DiscardOldestPolicy：丢弃最老的。也就是说如果队列满了，会将最早进入队列的任务删掉腾出空间，再尝试加入队列
- CallerRunsPolicy：主线程会自己去执行该任务，不会等待线程池中的线程去执行
- 自定义:当然也可以自定义策略啦

三种类型的ThreadPoolExecutor：

FixedThreadPool：可重用固定线程数的线程池
SingleThreadExecutor：单个线程的线程池（只有一个工作线程）
CachedThreadPool：根据需要创建新线程的线程池

下面我们分别看一下这三种ThreadPoolExecutor

FixedThreadPool

源代码如下：

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

其中corePool和maximumPoolSize 都被设置成指定的参数，而keepAliveTime设置为0L，意味着多余的空闲线程会被立即终止

运行示意图如下：

如果当前线程少于corePool，则创建新线程来执行任务
当运行的线程数等于corePool之后，将任务加入LinkedBlockingQueue队里
线程执行完手中任务会循环反复从LinkedBlockingQueue获取任务来执行

因为是LinkedBlockingQueue无界队列（长度Integer.MAX_VALUE），会有如下影响：

maximumPoolSize和 keepAliveTime参数将会无效，因为maximumPoolSize=corePool
不会拒绝任务，因为是无界队列，任务不会满

SingleThreadExecutor

特点： 使用单个线程的Executor，源代码如下：

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

其中corePool和maximumPoolSize 都被设置成了1，其他参数与FixedThreadPool相同

示意图如下：

影响和运行方式都与FixedThreadPool相同，这里就不再赘述

CachedThreadPool

源代码如下：

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

可以看到核心线程数为0，而最大线程池容量却是MAX，这意味着没有空闲线程就会不断的创建线程去执行，极端情况会耗尽CPU和内存资源，相反由于60s后空闲线程会被终止，所以长时间内保持空闲的情况下不会占用任何资源

SynchronousQueue是一个没有容量的阻塞队列，每一个插入操作都会等待另一个线程对应的取出操作

示意图如下：

首先执行SynchronousQueue.offer，如果当前有空闲线程在执行SynchronousQueue.poll，则将该task任务交给此线程执行
当初始maximumPool为空，或者maximumPool没有空闲线程时，就没有线程执行SynchronousQueue.poll，此时就会创建一个新的线程来执行任务
线程执行完任务后将空闲60s，这期间会执行SynchronousQueue.poll，这60s内有新的任务就会执行，否则这个新线程就会被终止

扩展ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor是可扩展的，它提供了几个可以在子类中改写的方法：beforeExecute、afterExecute、terminated。在执行任务的线程中将调用这些方法，我们可以在这些方法内添加日志、计时、监视或统计信息收集的功能。如下：

public class MyThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    public MyThreadPoolExecutor (int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
    }

    public MyThreadPoolExecutor (int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
    }

    public MyThreadPoolExecutor (int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler);
    }

    public MyThreadPoolExecutor (int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, handler);
    }

    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        System.out.println("任务执行前");
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        System.out.println("任务执行后");
    }



    @Override
    protected void terminated() {
        System.out.println("线程池关闭的时候");
        super.terminated();

    }
}

3.ScheduledThreadPoolExecutor

ScheduledThreadPoolExecutor主要用来延迟之后执行任务或者定时执行任务，继承自ThreadPoolExecutor。功能与Timer类似，但ScheduledThreadPoolExecutor要更加强大、灵活。Timer对应的是单个线程，而ScheduledThreadPoolExecutor可以指定多个线程

源代码如下：

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                       ThreadFactory threadFactory,
                                       RejectedExecutionHandler handler) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue(), threadFactory, handler);
    }

ScheduledThreadPoolExecutor为了实现周期性任务对ThreadPoolExecutor做了如下修改：

使用DelayedWorkQueue作为任务队列
获取任务的方式不同，同样都是队列的take，但增加了时间的判断
执行周期任务后，增加了额外的处理（需要把任务重新添加进队列）

核心方法

如上图所示，该线程池核心方法有三个，源代码如下：

/**
* 延迟执行一个异步任务
* command   异步任务
* delay     延迟时间
* unit      时间单位
*/
public ScheduledFuture schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit) {
        if (command == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        RunnableScheduledFuture t = decorateTask(command,
            new ScheduledFutureTask(command, null, triggerTime(delay, unit)));
        delayedExecute(t);
        return t;
}
/**
* 延迟执行一个有返回值的异步任务 
* callable  有返回值的异步任务
* delay     延迟时间
* unit      时间单位
*/
public  ScheduledFuture schedule(Callable callable, long delay, TimeUnit unit) {
        if (callable == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        RunnableScheduledFuture t = decorateTask(callable,
            new ScheduledFutureTask(callable, triggerTime(delay, unit)));
        delayedExecute(t);
        return t;
    }
/**
* 延迟执行一个有周期性的异步任务 
* command         异步任务
* initialDelay    延迟时间
* period          周期时间（每隔多长时间执行，不会考虑任务自身的运行时间）
* unit            时间单位
*/
public ScheduledFuture scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay,
                                                  long period,
                                                  TimeUnit unit) {
        if (command == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        if (period <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        ScheduledFutureTask sft =
            new ScheduledFutureTask(command, null, triggerTime(initialDelay, unit),
                                          unit.toNanos(period));
        RunnableScheduledFuture t = decorateTask(command, sft);
        sft.outerTask = t;
        delayedExecute(t);
        return t;
} 
/**
* 延迟执行一个有周期性的异步任务 
* command         异步任务
* initialDelay    延迟时间
* delay           周期时间（每隔多长时间执行，会在任务自身执行完后才开始计时）
* unit            时间单位
*/
public ScheduledFuture scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay,
                                                     long delay,
                                                     TimeUnit unit) {
        if (command == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        if (delay <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        ScheduledFutureTask sft =
            new ScheduledFutureTask(command, null, triggerTime(initialDelay, unit),
                                          unit.toNanos(-delay));
        RunnableScheduledFuture t = decorateTask(command, sft);
        sft.outerTask = t;
        delayedExecute(t);
        return t;
    }

可以看到4个方法都创建了ScheduledFutureTask这个任务类，而且都执行了delayedExecute()方法：

private void delayedExecute(RunnableScheduledFuture task) {
        if (isShutdown())
            reject(task);
        else {
            super.getQueue().add(task);
            if (isShutdown() &&
                !canRunInCurrentRunState(task.isPeriodic()) &&
                remove(task))
                task.cancel(false);
            else
                ensurePrestart();
        }
    }

里面最关键的就是把ScheduledFutureTask任务添加到了任务队列中；

不同的take()操作

我们看看和正常的线程池相比，该线程池take()到底有什么不同DelayedWorkQueue.take()：

除了从头部取任务以外，还增加了时间的判断

public long getDelay(TimeUnit unit) {
            return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS);
}


public RunnableScheduledFuture take() throws InterruptedException {
            final ReentrantLock lock = this.lock;
            lock.lockInterruptibly();
            try {
                for (;;) {
                    RunnableScheduledFuture first = queue[0];
                    if (first == null)
                        available.await();
                    else {
                        long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
                        // 任务的time-当前时间<=0 即代表到时间该执行了 
                        if (delay <= 0)
                            // 所以将任务从队列中取出执行
                            return finishPoll(first);
                        first = null; // don't retain ref while waiting
                        if (leader != null)
                            available.await();
                        else {
                            Thread thisThread = Thread.currentThread();
                            leader = thisThread;
                            try {
                                available.awaitNanos(delay);
                            } finally {
                                if (leader == thisThread)
                                    leader = null;
                            }
                        }
                    }
                }
            } finally {
                if (leader == null && queue[0] != null)
                    available.signal();
                lock.unlock();
            }
        }

任务执行的不同

因为是周期性任务，所以在执行后还需要将任务重新设置好时间再放入队列，ScheduledFutureTask.run()：

public void run() {
    // 判断任务是否是周期性任务  0：否  !=0：是
    boolean periodic = isPeriodic();
    if (!canRunInCurrentRunState(periodic))
        cancel(false);
    else if (!periodic)
        ScheduledFutureTask.super.run();
    else if (ScheduledFutureTask.super.runAndReset()) {
        //设置下一次执行时间
        setNextRunTime();
        // 重新将任务放入队列
        reExecutePeriodic(outerTask);
    }
}
private void setNextRunTime() {
    long p = period;
    if (p > 0)
        time += p;
    else
        time = triggerTime(-p);
}
void reExecutePeriodic(RunnableScheduledFuture task) {
    if (canRunInCurrentRunState(true)) {
        // 放入队列
        super.getQueue().add(task);
        if (!canRunInCurrentRunState(true) && remove(task))
            task.cancel(false);
        else
            ensurePrestart();
    }
}

如何保证即将执行的任务在队列头部

在任务add()入队的时候，如果头部已经存在任务，则会执行sifUp()方法:

说白了就是再每次入队的时候都会进行一次任务的时间对比，将要入队的任务找到在队列中合适的位置再插入进去，也就是队列中的任务都是根据执行时间有着先后顺序的

private void siftUp(int k, RunnableScheduledFuture key) {
    while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        RunnableScheduledFuture e = queue[parent];
        // 对比任务的time时间  将改任务插入到队列中合适的执行位置
        if (key.compareTo(e) >= 0)
            break;
        queue[k] = e;
        setIndex(e, k);
        k = parent;
    }
    queue[k] = key;
    setIndex(key, k);
}
public int compareTo(Delayed other) {
    if (other == this) // compare zero if same object
        return 0;
    if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
        ScheduledFutureTask x = (ScheduledFutureTask)other;
        long diff = time - x.time;
        if (diff < 0)
            return -1;
        else if (diff > 0)
            return 1;
        else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
            return -1;
        else
            return 1;
    }
    long diff = getDelay(NANOSECONDS) - other.getDelay(NANOSECONDS);
    return (diff < 0) ? -1 : (diff > 0) ? 1 : 0;
}

4.线程池五种状态

RUNNING：处于该状态代表能接受新任务以及处理任务（初始状态）
SHUTDOWN：处于该状态代表不接受新任务，但处理已添加的任务
（调用shutdown()时,由RUNNING->SHUTDOWN）
STOP：处于该状态时，不接受新任务，不处理已添加任务，并会中断正在处理中的任务
(调用shutdownNow()时,由RUNNING或者SHUTDOWN→STOP)
TIDYING：进入SHUTDOWN或者STOP状态后，所有任务都被处理或者清理干净后就会进入该状态，同时会执行terminated()方法（该方法是个钩子函数，自定义实现）
TERMINATED：结束状态，执行完terminated后由TIDYING->TERMINATED

5.线程池内线程如何复用？

这得从往线程池提交一个任务说起了，execute()方法如下：

public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        int c = ctl.get();
        // 1.小于核心线程数 
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            // 则添加一个核心工作线程 worker ，true代表核心工作线程
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        // 2.大于核心线程数则将任务放入阻塞队列中
        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);
        }
        // 3.大于核心线程数且队列加入失败(队列满了),则添加一个非核心线程 
        else if (!addWorker(command, false))
            // 非核心线程添加失败了(达到最大线程数)，则执行拒绝策略
            reject(command);
    }

从上面可以看到提交一个任务的时候其实不是立马执行的，会有核心线程数、最大线程数、队列长度等判断，任务会被放入Worker工作线程中执行，线程池内部有一个Workers 的set集合用来管理所有的工作线程，所以说任务的最终执行时在Worker.run() 中的，复用的秘密也在这里面：

通过getTask()不断获取任务，然后执行，到了这你会发现核心线程和非核心线程好像一点区别都没有是吧？让我们看看getTask()方法：

private Runnable getTask() {
        // 超时标记
        boolean timedOut = false; 
        // 死循环
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);
            if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
                decrementWorkerCount();
                return null;
            }
            int wc = workerCountOf(c);
            // 判断是否超过核心线程数
            // 超过了则会为true 下面将进行超时判断
            // false则代表核心线程，下面将一直阻塞获取任务
            boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
            if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
                && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
                if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                    return null;
                continue;
            }
            try {
                // 通过timed来判断是阻塞获取 还是 一定时间内获取返回
                Runnable r = timed ?
                    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                    workQueue.take();
                if (r != null)
                    return r;
                // 超时了，上面的判断将会跳出
                timedOut = true;
            } catch (InterruptedException retry) {
                timedOut = false;
            }
        }
    }

该方法可谓是核心线程和非核心线程最大的区别了：是否超时退出？

核心线程数：将会调用workQueue.take()方法，如果队列没有任务将会一直阻塞在这里，有任务则会取出执行，这就是核心线程复用的原理
非核心线程数：将会调用workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS)方法，在达到keepAliveTime时间后将会返回null，代表超时了，最外层run方法的while循环也将会跳出，所以非核心线程会被回收

这里也需要注意一个点，因为默认核心线程难被回收，所以在使用的时候需要注意核心线程内所持有的对象内存回收问题

核心线程就一定不会退出吗？

不一定，在上述源代码中可以看到判断中有一个allowCoreThreadTimeOut 变量，该变量默认是false，但是我们可以设置成true，那么核心线程也可以在keepAliveTime时间到后退出；

还有就是在代码中可以看到worker工作线程是没有明确的标识核心线程和非核心线程的，所以说核心线程只是保留的工作线程数量，在这个数量下都是核心线程，看哪个线程先被判断而已：

boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

6.线程池内线程退出处理

线程池里面的线程退出后，做了些什么处理？

线程退出都会执行processWorkerExit()方法：

如果是异常退出需要把工作线程数减一
计算线程池已完成任务总数
在工作线程集合中移除当前线程
判断并维持线程池中最小工作线程数量