FutrueTask原理及源码分析
1.前言
相信很多人了解到FutureTask是因为ThreadPoolExecutor.submit方法,根据ThreadPoolExecutor.submit的使用,我们可以先猜一下FutureTask的原理。
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(new Callable<Integer>() { @Override
public Integer call() throws Exception {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
return 1;
}
});
new Thread(futureTask).start(); System.out.println(futureTask.get());
}
上面这个代码会在启动后三秒打印出1,FutureTask.get()方法调用时会直到Callable中的代码执行完才会返回,所以FutureTask需要在这里阻塞。因为可能多个线程进行get,所以需要一个阻塞队列。
如果Callable三秒执行完,调用方过了五秒才调用get的话,FutureTask就需要把Callable中的执行结果存起来,并且也要把异常catch住存起来,所以需要一个变量存放结果。使用一个api然后想去研究它的原理,源码时,其实可以
先想一下,它可能是怎么做的,如果是我写应该怎样设计,这样能提高自己的设计能力。
2.原理
FutureTask的原理其实和前言中的猜想类似,下面简述一下FutureTask的原理。
FutureTask有两个非常重要的方法,run方法和get方法,run方法是实现了Runnable然后在run里面跑Callable的代码,
get方法就是我们常用的获取数据的方法。run方法运行Callable中的代码然后catch住异常,然后将正常结果或者异常结果
存起来,并且唤醒因为调用get方法阻塞的线程。get方法是去判断是否已经计算出结果,如果计算完成,返回结果否则进行
阻塞。
3.源码分析
建议大家在阅读源码时,先看一下文档,虽然文档是英文的,但是自己读一下搭配翻译看懂应该不难,这里给大家介绍一个IDEA的功能,点击View->QuickDocumentation能让文档读起来更加方便。
下面我就分析一下源码:
FutureTask中的状态维护
private volatile int state;
private static final int NEW = 0; //初始状态
private static final int COMPLETING = 1; //执行完成但是执行结果没有保存
private static final int NORMAL = 2; //执行完成并且保存了结果
private static final int EXCEPTIONAL = 3; //出现了异常
private static final int CANCELLED = 4; //取消
private static final int INTERRUPTING = 5; //打断中,可以进行打断线程了
private static final int INTERRUPTED = 6; //线程已经被置成打断状态 private Callable<V> callable; //入参 private Object outcome; //执行成功结果保存到这个变量 private volatile Thread runner; //正在执行的线程 private volatile WaitNode waiters;//等待队列
如果你尝试用idea追踪者这些变量在哪里赋值了,你会发现你找不到,这是因为这些变量的赋值都是通过Unsafe类完成的,这个类会直接改这些变量内存地址上对应的值。
Unsafe可以通过对象+字段的offset找到字段对应的内存地址从而修改数据,了解了这些,在去看FutureTask的代码就很容易了
// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long stateOffset;
private static final long runnerOffset;
private static final long waitersOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class<?> k = FutureTask.class;
stateOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("state"));
runnerOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("runner"));
waitersOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("waiters"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
下面看一下run方法是怎样执行的
public void run() {
//runner置成当前线程
if (state != NEW ||
!UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset,
null, Thread.currentThread()))
return;
try {
Callable<V> c = callable;
if (c != null && state == NEW) {
V result;
boolean ran;
//成功设置result失败设置Exception
try {
result = c.call();
ran = true;
} catch (Throwable ex) {
result = null;
ran = false;
setException(ex);
}
if (ran)
set(result);
}
} finally {
// runner must be non-null until state is settled to
// prevent concurrent calls to run()
runner = null;
// state must be re-read after nulling runner to prevent
// leaked interrupts
int s = state;
if (s >= INTERRUPTING)
handlePossibleCancellationInterrupt(s);
}
}
下面看看成功都做了些什么
protected void set(V v) {
//执行成功后状态扭转成完成中,扭转成功后将值存入outcome然后执行finishCompletion
if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)) {
outcome = v;
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, NORMAL); // final state
finishCompletion();
}
}
下面看看失败做了什么
protected void setException(Throwable t) {
//与成功类似不再多讲
if (UNSAFE.compareAndSwapInt(this, stateOffset, NEW, COMPLETING)) {
outcome = t;
UNSAFE.putOrderedInt(this, stateOffset, EXCEPTIONAL); // final state
finishCompletion();
}
}
成功和失败都执行了finishCompletion,下面看看这个方法里干了什么
/**
* Removes and signals all waiting threads, invokes done(), and
* nulls out callable.
*/ 注释已经非常清楚了。唤醒等待的节点,执行done,将callable置成null
private void finishCompletion() {
// assert state > COMPLETING;
for (WaitNode q; (q = waiters) != null;) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset, q, null)) {
for (;;) {
Thread t = q.thread;
if (t != null) {
q.thread = null;
LockSupport.unpark(t);
}
WaitNode next = q.next;
if (next == null)
break;
q.next = null; // unlink to help gc //这里为什么能帮助gc呢,如果q在老年代,q.next在年轻代的话就可以了,详情看https://bugs.java.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=6806875
q = next;
}
break;
}
} done(); callable = null; // to reduce footprint
}
到这里run方法已经很清楚了,下面看一下get方法
public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
int s = state;
if (s <= COMPLETING)
//很明显需要看这个方法,记住这个传参false
s = awaitDone(false, 0L);
return report(s);
}
private int awaitDone(boolean timed, long nanos)
throws InterruptedException {
//timed = false
final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
WaitNode q = null;
boolean queued = false;
for (;;) {
//线程已经被打断了
if (Thread.interrupted()) {
removeWaiter(q);
throw new InterruptedException();
}
int s = state;
// 已经完成了返回状态
if (s > COMPLETING) {
if (q != null)
q.thread = null;
return s;
}
else if (s == COMPLETING) // cannot time out yet //这里直接让出线程,让runner去赋值
Thread.yield();
else if (q == null)
q = new WaitNode();
else if (!queued) //加入队列
queued = UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset,
q.next = waiters, q);
else if (timed) { //ture的话 等待一段时间。false的话直接阻塞
nanos = deadline - System.nanoTime();
if (nanos <= 0L) {
removeWaiter(q);
return state;
}
LockSupport.parkNanos(this, nanos);
}
else
LockSupport.park(this);
}
这里如果阻塞了,就等run方法执行完成的释放了,代码逻辑很清晰,jdk并发包中的实现用了很多for(;;)这其实是作者写C的习惯的while(true)会多一些指令,在java中编译成
字节码这两个是完全一样的。下面看一下获取到状态后执行的report方法
//正常直接返回结果,异常封装一下抛出,这里有个退出,退出的代码这里就不再继续分析了,看完上述的分析,相信你也能快速看懂退出的代码
private V report(int s) throws ExecutionException {
Object x = outcome;
if (s == NORMAL)
return (V)x;
if (s >= CANCELLED)
throw new CancellationException();
throw new ExecutionException((Throwable)x);
}
4.使用
在实际开发中,大部分情况都要用到db,http,rpc这些IO操作,在一个方法中需要多次进行这些操作时,如果没有前后关联,可以使用Future充分
使用多核cpu,比如你需要查多个表拼接成一个VO返回给前端,就可以用Future提高接口的响应时间。
FutrueTask原理及源码分析的更多相关文章
- OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 201 ...
- ConcurrentHashMap实现原理及源码分析
ConcurrentHashMap实现原理 ConcurrentHashMap源码分析 总结 ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现(若对Ha ...
- HashMap和ConcurrentHashMap实现原理及源码分析
HashMap实现原理及源码分析 哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景及其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表, ...
- (转)ReentrantLock实现原理及源码分析
背景:ReetrantLock底层是基于AQS实现的(CAS+CHL),有公平和非公平两种区别. 这种底层机制,很有必要通过跟踪源码来进行分析. 参考 ReentrantLock实现原理及源码分析 源 ...
- 【转】HashMap实现原理及源码分析
哈希表(hash table)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构,应用场景极其丰富,许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,而HashMap的实现原理也常常出 ...
- 【OpenCV】SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造
原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论 自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形 ...
- 《深入探索Netty原理及源码分析》文集小结
<深入探索Netty原理及源码分析>文集小结 https://www.jianshu.com/p/239a196152de
- HashMap实现原理及源码分析之JDK8
继续上回HashMap的学习 HashMap实现原理及源码分析之JDK7 转载 Java8源码-HashMap 基于JDK8的HashMap源码解析 [jdk1.8]HashMap源码分析 一.H ...
- 【OpenCV】SIFT原理与源码分析:关键点描述
<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇<方向赋值>,为找到的关键点即SI ...
随机推荐
- HDU 4444:Walk(思维建图+BFS)***
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4444 题意:给出一个起点一个终点,给出n个矩形的两个对立顶点,问最少需要拐多少次弯可以从起点到达终点,如果不能输 ...
- c++简单桶排序
c++简单桶排序 题目一样,还是排序 桶排序是排序算法里比较快的 代码 + 注释 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int mai ...
- 成功解决 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException问题!!
org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.binding.BindingExce ...
- JAVA开发第一步 - JDK安装与配置
JDK的安装与环境变量配置是JAVA开发之路的第一步,很多新人在这一步上就卡了很久,浪费了很多时间,甚至有些人就轻易地“从入门到放弃”了.今天我们就来一步步教你如何打倒这第一只拦路虎. 1.JDK下载 ...
- python无网安装psycopg2
1. 问题描述 python项目要获取greenplum数据库数据,gp底层是postgresql,需要使用python的第三方工具包psycopg2操作数据库,但是问题是服务器上没有网络,无法在 ...
- 控制反转&依赖注入
IoC(Inversion of Control,控制反转).这是spring的核心,贯穿始终.所谓IoC,对于spring框架来说,就是由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系.这是什么 ...
- 剑指offer第二版-9.用两个栈实现队列
描述:使用两个栈实现一个队列.队列中实现尾部插入和头部删除函数. 思路:stack1负责插入,stack2负责弹出,如果stack2为空了,将stack1的元素依次弹出并存放到stack2中,之后对s ...
- 个人永久性免费-Excel催化剂功能第84波-批量提取OUTLOOK邮件附件
批量操作的事情常常能让人感到十分畅快,区别于一次次的手工的操作,它真正实现了“人工智能”想要的效果,人指挥机器做事情,机器就可以按着人意去操作.此篇给大家再次送了批量操作一绝活,批量下载OUTLOOK ...
- MYSQL数据库约束类型
07.14自我总结 MYSQL数据库约束类型 一.主键约束(primary key) 主键约束要求主键列的数据唯一,并且不能为空.主键分为两种类型:单字段主键和多字段联合主键. 1.单字段主键 写法 ...
- [leetcode] 300. Longest Increasing Subsequence (Medium)
题意: 求最长增长的子序列的长度. 思路: 利用DP存取以i作为最大点的子序列长度. Runtime: 20 ms, faster than 35.21% of C++ online submissi ...