1. 概述

  1.1 什么是线程池

    与jdbc连接池类似,在创建线程池或销毁线程时,会消耗大量的系统资源,因此在java中提出了线程池的概念,预先创建好固定数量的线程,当有任务需要线程去执行时,不用再去新创建线程,而是从线程池中获取线程去执行任务,任务执行完成后将线程重新归还到线程池,这样的一个池就叫做线程池。

  1.2 使用线程池的优势

  • 第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。

  • 第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。

  • 第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。

2. 使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池

  直接上代码:

package com.wangx.thread.t8;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 20, 2, TimeUnit.DAYS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 39; i++) {
threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
}
});
}
}
}
 

  创建一个核心线程数为10,最大线程数为20,阻塞队列为ArrayBlockingQueue的线程池并执行39个任务,可以看到输出结果中线程数量最大没有超过20;

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main
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3. 线程池源码分析

  在分析线程池源码之前,我们先来看看构造函数中所需要的参数各自所代表的含义

  1)corePoolSize : 线程池的基本大小,当提交一个任务到线程池时,线程池会创建一个线程来执行任务,即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程,等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。

  2)aximumPoolSize:线程池最大大小,线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了,并且已创建的线程数小于最大线程数,则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。

  3)keepAliveTime :线程活动保持时间,线程池的工作线程空闲后,保持存活的时间。所以如果任务很多,并且每个任务执行的时间比较短,可以调大这个时间,提高线程的利用率。

  4)TimeUnit:线程活动保持时间的单位,可选的单位有天(DAYS),小时(HOURS),分钟(MINUTES),毫秒(MILLISECONDS),微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。

  5)runnableTaskQueue:任务对列,用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。  

  • ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。

  • LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO (先进先出) 排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。

  • SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。

  • PriorityBlockingQueue:一个具有优先级得无限阻塞队列

  6)ThreadFactory:用于设置创建线程的工厂,可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字,Debug和定位问题时非常又帮助。实例中使用的默认的线程工厂

  7)RejectedExecutionHandler(饱和策略):当队列和线程池都满了,说明线程池处于饱和状态,那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy,表示无法处理新任务时抛出异常。

  • CallerRunsPolicy:只用调用者所在线程来运行任务。(示例中档线程池和队列都满时,会由main线程去调用)

  • DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最近的一个任务,并执行当前任务。

  • DiscardPolicy:不处理,丢弃掉。

  • 当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。

  8)类中的其他属性

// 线程池的控制状态:用来表示线程池的运行状态(整型的高3位)和运行的worker数量(低29位)
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 29位的偏移量
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
// 最大容量(2^29 - 1)
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
// runState is stored in the high-order bits
// 线程运行状态,总共有5个状态,需要3位来表示(所以偏移量的29 = 32 - 3)
/**
* RUNNING : 接受新任务并且处理已经进入阻塞队列的任务
* SHUTDOWN : 不接受新任务,但是处理已经进入阻塞队列的任务
* STOP : 不接受新任务,不处理已经进入阻塞队列的任务并且中断正在运行的任务
* TIDYING : 所有的任务都已经终止,workerCount为0, 线程转化为TIDYING状态并且调用terminated钩子函数
* TERMINATED: terminated钩子函数已经运行完成
**/
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;
// 阻塞队列
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
// 可重入锁
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();
// 存放工作线程集合
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
// 终止条件
private final Condition termination = mainLock.newCondition();
// 最大线程池容量
private int largestPoolSize;
// 已完成任务数量
private long completedTaskCount;
// 线程工厂
private volatile ThreadFactory threadFactory;
// 拒绝执行处理器
private volatile RejectedExecutionHandler handler;
// 线程等待运行时间
private volatile long keepAliveTime;
// 是否运行核心线程超时
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut;
// 核心池的大小
private volatile int corePoolSize;
// 最大线程池大小
private volatile int maximumPoolSize;
// 默认拒绝执行处理器
private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler =
new AbortPolicy();

  首先从ThreadPoolExecutor构造方法开始分析

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> 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.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}

  首先进行一些列参数的判断,是否是合法参数和队列,工厂,拒绝策略对象是否为空,不合法和为空,抛出异常,合法则对属性进行初始化赋值。

  接下来看提交任务的方法

/*
* 进行下面三步
*
* 1. 如果运行的线程小于corePoolSize,则尝试使用用户定义的Runnalbe对象创建一个新的线程
* 调用addWorker函数会原子性的检查runState和workCount,通过返回false来防止在不应
* 该添加线程时添加了线程
* 2. 如果一个任务能够成功入队列,在添加一个线城时仍需要进行双重检查(因为在前一次检查后
* 该线程死亡了),或者当进入到此方法时,线程池已经shutdown了,所以需要再次检查状态,
* 若有必要,当停止时还需要回滚入队列操作,或者当线程池没有线程时需要创建一个新线程
* 3. 如果无法入队列,那么需要增加一个新线程,如果此操作失败,那么就意味着线程池已经shut
* down或者已经饱和了,所以拒绝任务
*/
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 获取线程池控制状态
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // 执行线程数量小于corePoolSize
if (addWorker(command, true)) // 添加worker
// 成功则返回
return;
// 不成功则再次获取线程池控制状态
c = ctl.get();
}
// 线程池处于RUNNING状态,将用户自定义的Runnable对象添加进workQueue队列
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
// 再次检查,获取线程池控制状态
int recheck = ctl.get();
// 线程池不处于RUNNING状态,将自定义任务从workQueue队列中移除
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
// 拒绝执行命令
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0) // worker数量等于0
// 添加worker
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false)) // 添加worker失败
// 拒绝执行命令
reject(command);
}

  接下来看看addWorker():

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) { // 外层无限循环
// 获取线程池控制状态
int c = ctl.get();
// 获取状态
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
if (rs >= SHUTDOWN && // 状态大于等于SHUTDOWN,初始的ctl为RUNNING,小于SHUTDOWN
! (rs == SHUTDOWN && // 状态为SHUTDOWN
firstTask == null && // 第一个任务为null
! workQueue.isEmpty())) // worker队列不为空
// 返回
return false;
for (;;) {
// worker数量
int wc = workerCountOf(c);
if (wc >= CAPACITY || // worker数量大于等于最大容量
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) // worker数量大于等于核心线程池大小或者最大线程池大小
return false;
if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) // 比较并增加worker的数量
// 跳出外层循环
break retry;
// 获取线程池控制状态
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs) // 此次的状态与上次获取的状态不相同
// 跳过剩余部分,继续循环
continue retry;
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
}
// worker开始标识
boolean workerStarted = false;
// worker被添加标识
boolean workerAdded = false;
//
Worker w = null;
try {
// 初始化worker
w = new Worker(firstTask);
// 获取worker对应的线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) { // 线程不为null
// 线程池锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
// 获取锁
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
// 线程池的运行状态
int rs = runStateOf(ctl.get());
if (rs < SHUTDOWN || // 小于SHUTDOWN
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) { // 等于SHUTDOWN并且firstTask为null
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable // 线程刚添加进来,还未启动就存活
// 抛出线程状态异常
throw new IllegalThreadStateException();
// 将worker添加到worker集合
workers.add(w);
// 获取worker集合的大小
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize) // 队列大小大于largestPoolSize
// 重新设置largestPoolSize
largestPoolSize = s;
// 设置worker已被添加标识
workerAdded = true;
}
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
if (workerAdded) { // worker被添加
// 开始执行worker的run方法
t.start();
// 设置worker已开始标识
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted) // worker没有开始
// 添加worker失败
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}

  addWorker主要执行有四个步骤:

  1)原子性的增加workerCount。

  2)将用户给定的任务封装成为一个worker,并将此worker添加进workers集合中。

  3)启动worker对应的线程,并启动该线程,运行worker的run方法。

  4)回滚worker的创建动作,即将worker从workers集合中删除,并原子性的减少workerCount。

  在ThreadPoolExecutor实际执行任务的方法是runWorker(),runWorker方法会调用用户重写的方法,并且当给定任务执行完成之后,它会继续重阻塞队列中去获取任务,直到阻塞队列为空,即任务已经全部执行完成。在执行给定任务时,会调用钩子函数,利用钩子函数可以完成用户自定义的一些逻辑。在runWorker中会调用到getTask函数和processWorkerExit钩子函数。

  runWorker():

final void runWorker(Worker w) {
// 获取当前线程
Thread wt = Thread.currentThread();
// 获取w的firstTask
Runnable task = w.firstTask;
// 设置w的firstTask为null
w.firstTask = null;
// 释放锁(设置state为0,允许中断)
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) { // 任务不为null或者阻塞队列还存在任务
// 获取锁
w.lock();
// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
// if not, ensure thread is not interrupted. This
// requires a recheck in second case to deal with
// shutdownNow race while clearing interrupt
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || // 线程池的运行状态至少应该高于STOP
(Thread.interrupted() && // 线程被中断
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && // 再次检查,线程池的运行状态至少应该高于STOP
!wt.isInterrupted()) // wt线程(当前线程)没有被中断
wt.interrupt(); // 中断wt线程(当前线程)
try {
// 在执行之前调用钩子函数
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
// 运行给定的任务
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 {
// 执行完后调用钩子函数
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
// 增加给worker完成的任务数量
w.completedTasks++;
// 释放锁
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
// 处理完成后,调用钩子函数
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}

  getTask()方法用于从workerQueue阻塞队列中获取Runnable对象,由于是阻塞队列,所以支持有限时间等待(poll)和无限时间等待(take)。在该函数中还会响应shutDown和、shutDownNow函数的操作,若检测到线程池处于SHUTDOWN或STOP状态,则会返回null,而不再返回阻塞队列中的Runnalbe对象。

  getTask():

private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
for (;;) { // 无限循环,确保操作成
// 获取线程池控制状态
int c = ctl.get();
// 运行的状态
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) { // 大于等于SHUTDOWN(表示调用了shutDown)并且(大于等于STOP(调用了shutDownNow)或者worker阻塞队列为空)
// 减少worker的数量
decrementWorkerCount();
// 返回null,不执行任务
return null;
}
// 获取worker数量
int wc = workerCountOf(c);
// Are workers subject to culling?
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize; // 是否允许coreThread超时或者workerCount大于核心大小
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) // worker数量大于maximumPoolSize
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) { // workerCount大于1或者worker阻塞队列为空(在阻塞队列不为空时,需要保证至少有一个wc)
if (compareAndDecrementWorkerCount(c)) // 比较并减少workerCount
// 返回null,不执行任务,该worker会退出
return null;
// 跳过剩余部分,继续循环
continue;
}
try {
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : // 等待指定时间
workQueue.take(); // 一直等待,直到有元素
if (r != null)
return r;
// 等待指定时间后,没有获取元素,则超时
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
// 抛出了被中断异常,重试,没有超时
timedOut = false;
}
}
}

processWorkerExi方法是在worker退出时调用到的钩子函数,而引起worker退出的主要因素如下

  1. 阻塞队列已经为空,即没有任务可以运行了。

  2. 调用了shutDown或shutDownNow函数

此函数会根据是否中断了空闲线程来确定是否减少workerCount的值,并且将worker从workers集合中移除并且会尝试终止线程池。

  processWorkerExit()

 private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
if (completedAbruptly) // 如果被中断,则需要减少workCount // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
decrementWorkerCount();
// 获取可重入锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
// 获取锁
mainLock.lock();
try {
// 将worker完成的任务添加到总的完成任务中
completedTaskCount += w.completedTasks;
// 从workers集合中移除该worker
workers.remove(w);
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
// 尝试终止
tryTerminate();
// 获取线程池控制状态
int c = ctl.get();
if (runStateLessThan(c, STOP)) { // 小于STOP的运行状态
if (!completedAbruptly) {
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty()) // 允许核心超时并且workQueue阻塞队列不为空
min = 1;
if (workerCountOf(c) >= min) // workerCount大于等于min
// 直接返回
return; // replacement not needed
}
// 添加worker
addWorker(null, false);
}
}

  关闭线程池主要的方法:

shutdown();
 public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 检查shutdown权限
checkShutdownAccess();
// 设置线程池控制状态为SHUTDOWN
advanceRunState(SHUTDOWN);
// 中断空闲worker
interruptIdleWorkers();
// 调用shutdown钩子函数
onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试终止
tryTerminate();
}

  尝试终止方法tryTerminate():

 final void tryTerminate() {
for (;;) { // 无限循环,确保操作成功
// 获取线程池控制状态
int c = ctl.get();
if (isRunning(c) || // 线程池的运行状态为RUNNING
runStateAtLeast(c, TIDYING) || // 线程池的运行状态最小要大于TIDYING
(runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty())) // 线程池的运行状态为SHUTDOWN并且workQueue队列不为null
// 不能终止,直接返回
return;
if (workerCountOf(c) != 0) { // 线程池正在运行的worker数量不为0 // Eligible to terminate
// 仅仅中断一个空闲的worker
interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
return;
}
// 获取线程池的锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
// 获取锁
mainLock.lock();
try {
if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) { // 比较并设置线程池控制状态为TIDYING
try {
// 终止,钩子函数
terminated();
} finally {
// 设置线程池控制状态为TERMINATED
ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
// 释放在termination条件上等待的所有线程
termination.signalAll();
}
return;
}
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
// else retry on failed CAS
}
}

   中断空闲worker方法interruptIdleWorkers():

private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
// 线程池的锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
// 获取锁
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) { // 遍历workers队列
// worker对应的线程
Thread t = w.thread;
if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) { // 线程未被中断并且成功获得锁
try {
// 中断线程
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
} finally {
// 释放锁
w.unlock();
}
}
if (onlyOne) // 若只中断一个,则跳出循环
break;
}
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
}

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