Java并发（二十一）：线程池实现原理

一、总览

线程池类ThreadPoolExecutor的相关类需要先了解：

（图片来自：https://javadoop.com/post/java-thread-pool#%E6%80%BB%E8%A7%88）

Executor：位于最顶层，只有一个 execute(Runnable runnable) 方法，用于提交任务。

ExecutorService ：在 Executor 接口的基础上添加了很多的接口方法，提交任务，获取结果，关闭线程池。

AbstractExecutorService：实现了ExecutorService 接口，然后在其基础上实现了几个实用的方法，这些方法提供给子类进行调用。

ThreadPoolExecutor：线程池类

Executors：最常用的用于生成 ThreadPoolExecutor 的实例的工具类

FutureTask：Runnable, Future -> RunnableFuture -> FutureTask

FutureTask 通过 RunnableFuture 间接实现了 Runnable 接口， 所以每个 Runnable 通常都先包装成 FutureTask， 然后调用 executor.execute(Runnable command) 将其提交给线程池

Runnable 的 void run() 方法是没有返回值的，如果我们需要的话，会在 submit 中指定第二个参数作为返回值。

Callable：Callable 也是因为线程池的需要，所以才有了这个接口。它和 Runnable 的区别在于 run() 没有返回值，而 Callable 的 call() 方法有返回值

BlockingQueue：Java并发（十八）：阻塞队列BlockingQueue

二、线程池状态

线程池中的各个状态：

• RUNNING：这个没什么好说的，这是最正常的状态：接受新的任务，处理等待队列中的任务
• SHUTDOWN：不接受新的任务提交，但是会继续处理等待队列中的任务
• STOP：不接受新的任务提交，不再处理等待队列中的任务，中断正在执行任务的线程
• TIDYING：所有的任务都销毁了，workCount 为 0。线程池的状态在转换为 TIDYING 状态时，会执行钩子方法 terminated()
• TERMINATED：terminated() 方法结束后，线程池的状态就会变成这个

状态转换：

• RUNNING -> SHUTDOWN：当调用了 shutdown() 后，会发生这个状态转换，这也是最重要的
• (RUNNING or SHUTDOWN) -> STOP：当调用 shutdownNow() 后，会发生这个状态转换，这下要清楚 shutDown() 和 shutDownNow() 的区别了
• SHUTDOWN -> TIDYING：当任务队列和线程池都清空后，会由 SHUTDOWN 转换为 TIDYING
• STOP -> TIDYING：当任务队列清空后，发生这个转换
• TIDYING -> TERMINATED：这个前面说了，当 terminated() 方法结束后

ThreadPoolExecutor采用一个 32 位的整数来存放线程池的状态和当前池中的线程数，其中高 3 位用于存放线程池状态，低 29 位表示线程数。

    private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

    // 这里 COUNT_BITS 设置为 29(32-3)，意味着前三位用于存放线程状态，后29位用于存放线程数
    // 很多初学者很喜欢在自己的代码中写很多 29 这种数字，或者某个特殊的字符串，然后分布在各个地方，这是非常糟糕的
    private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;

    // 000 11111111111111111111111111111
    // 这里得到的是 29 个 1，也就是说线程池的最大线程数是 2^29-1=536870911
    // 以我们现在计算机的实际情况，这个数量还是够用的
    private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;

    // 我们说了，线程池的状态存放在高 3 位中
    // 运算结果为 111跟29个0：111 00000000000000000000000000000
    private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
    // 000 00000000000000000000000000000
    private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
    // 001 00000000000000000000000000000
    private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
    // 010 00000000000000000000000000000
    private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
    // 011 00000000000000000000000000000
    private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

    // 将整数 c 的低 29 位修改为 0，就得到了线程池的状态
    private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
    // 将整数 c 的高 3 为修改为 0，就得到了线程池中的线程数
    private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }

    private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

    private static boolean runStateLessThan(int c, int s) {
        return c < s;
    }

    private static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {
        return c >= s;
    }

    private static boolean isRunning(int c) {
        return c < SHUTDOWN;
    }

三、线程池参数

通过ThreadPoolExecutor构造函数来看线程池参数：

    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;
    }

corePoolSize：线程池中核心线程的数量。当提交一个任务时，线程池会新建一个线程来执行任务，直到当前线程数等于corePoolSize。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。

maximumPoolSize：线程池中允许的最大线程数。线程池的阻塞队列满了之后，如果还有任务提交，如果当前的线程数小于maximumPoolSize，则会新建线程来执行任务。注意，如果使用的是无界队列，该参数也就没有什么效果了。

keepAliveTime：空闲线程的保活时间，如果某线程的空闲时间超过这个值都没有任务给它做，那么可以被关闭了。注意这个值并不会对所有线程起作用，如果线程池中的线程数少于等于核心线程数 corePoolSize，那么这些线程不会因为空闲太长时间而被关闭，当然，也可以通过调用 allowCoreThreadTimeOut(true)使核心线程数内的线程也可以被回收

unit：keepAliveTime的单位。TimeUnit

workQueue：

用来保存等待执行的任务的阻塞队列，等待的任务必须实现Runnable接口。我们可以选择如下几种：

• ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，FIFO。
• LinkedBlockingQueue：基于链表结构的有界阻塞队列，FIFO。
• SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，每个插入操作都必须等待一个移出操作，反之亦然。

threadFactory：用于设置创建线程的工厂。

handler：

RejectedExecutionHandler，线程池的拒绝策略。

所谓拒绝策略，是指将任务添加到线程池中时，线程池拒绝该任务所采取的相应策略。当向线程池中提交任务时，如果此时线程池中的线程已经饱和了，而且阻塞队列也已经满了，则线程池会选择一种拒绝策略来处理该任务。

线程池提供了四种拒绝策略：（重写RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(Runnable, ThreadPoolExecutor)）

　　AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；

　　CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；

　　DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；

　　DiscardPolicy：直接丢弃任务；

当然我们也可以实现自己的拒绝策略，例如记录日志等等，实现RejectedExecutionHandler接口写rejectedExecution方法即可。

四、线程池创建

Executor工具类提供了三种线程池创建方式：

FixedThreadPool ：可重用固定线程数的线程池

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

corePoolSize 和 maximumPoolSize都设置为创建FixedThreadPool时指定的参数nThreads，意味着当线程池满时且阻塞队列也已经满时，如果继续提交任务，则会直接走拒绝策略，该线程池不会再新建线程来执行任务，而是直接走拒绝策略。FixedThreadPool使用的是默认的拒绝策略，即AbortPolicy，则直接抛出异常。

keepAliveTime设置为0L，表示空闲的线程会立刻终止。

workQueue则是使用LinkedBlockingQueue，但是没有设置范围，那么则是最大值（Integer.MAX_VALUE），这基本就相当于一个无界队列了。使用该“无界队列”则会带来哪些影响呢？当线程池中的线程数量等于corePoolSize 时，如果继续提交任务，该任务会被添加到阻塞队列workQueue中，当阻塞队列也满了之后，则线程池会新建线程执行任务直到maximumPoolSize。由于FixedThreadPool使用的是“无界队列”LinkedBlockingQueue，那么maximumPoolSize参数无效，同时指定的拒绝策略AbortPolicy也将无效。而且该线程池也不会拒绝提交的任务，如果客户端提交任务的速度快于任务的执行，那么keepAliveTime也是一个无效参数。

SingleThreadExecutor：只有一个线程的固定线程池

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

为单一worker线程的线程池，SingleThreadExecutor把corePool和maximumPoolSize均被设置为1，和FixedThreadPool一样使用的是无界队列LinkedBlockingQueue,所以带来的影响和FixedThreadPool一样。

CachedThreadPool：根据需要创建新线程的线程池

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

CachedThreadPool的corePool为0，maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE，这就意味着所有的任务一提交就会加入到阻塞队列中。

keepAliveTime这是为60L，unit设置为TimeUnit.SECONDS，意味着空闲线程等待新任务的最长时间为60秒，空闲线程超过60秒后将会被终止。

阻塞队列采用的SynchronousQueue，SynchronousQueue是一个没有元素的阻塞队列，加上corePool = 0 ，maximumPoolSize = Integer.MAX_VALUE，这样就会存在一个问题，如果主线程提交任务的速度远远大于CachedThreadPool的处理速度，则CachedThreadPool会不断地创建新线程来执行任务，这样有可能会导致系统耗尽CPU和内存资源，所以在使用该线程池是，一定要注意控制并发的任务数，否则创建大量的线程可能导致严重的性能问题。

五、执行过程

execute()方法执行任务：
（1）execute(Runnable command)：
　　workerCount < corePoolSize：addWorker(command, true)
　　workerCount > corePoolSize && 任务可放入阻塞队列：addWorker(null, false);
　　workerCount > BlockingQueue.size：addWorker(command, false)，如果失败拒绝策略
（2）addWorker(Runnable firstTask, boolean core)：new一个worker线程来执行任务
　　ctl + 1
　　workers.add(worker);
　　worker.start();
（3）worker.run()-runWorker(Worker w)：
　　Runnable task = w.firstTask;
　　while(task != null || (task = getTask()) != null) {
　　　　task.run();
　　}
　　执行任务的run()方法
　　执行完一个任务后，在阻塞队列中取任务继续执行
（4）getTask()：workQueue.take();阻塞队列中取任务

提交任务：

线程池根据业务不同的需求提供了两种方式提交任务：Executor.execute()、ExecutorService.submit()。其中ExecutorService.submit()可以获取该任务执行的Future。

execute()

执行流程如下：

（1）如果线程池当前线程数小于corePoolSize，则调用addWorker创建新线程执行任务，成功返回true，失败执行步骤2。

（2）如果线程池处于RUNNING状态，则尝试加入阻塞队列，如果加入阻塞队列成功，则尝试进行Double Check，如果加入失败，则执行步骤3。

　　如果加入阻塞队列成功了，则会进行一个Double Check的过程。Double Check过程的主要目的是判断加入到阻塞队里中的线程是否可以被执行。如果线程池不是RUNNING状态，则调用remove()方法从阻塞队列中删除该任务，然后调用reject()方法处理任务。否则需要确保还有线程执行。

（3）如果线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败，则尝试创建新线程直到maxPoolSize，如果失败，则调用reject()方法运行相应的拒绝策略。

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();

    // 前面说的那个表示 “线程池状态” 和 “线程数” 的整数
    int c = ctl.get();

    // 如果当前线程数少于核心线程数，那么直接添加一个 worker 来执行任务，
    // 创建一个新的线程，并把当前任务 command 作为这个线程的第一个任务(firstTask)
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 添加任务成功，那么就结束了。提交任务嘛，线程池已经接受了这个任务，这个方法也就可以返回了
        // 至于执行的结果，到时候会包装到 FutureTask 中。
        // 返回 false 代表线程池不允许提交任务
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 到这里说明，要么当前线程数大于等于核心线程数，要么刚刚 addWorker 失败了

    // 如果线程池处于 RUNNING 状态，把这个任务添加到任务队列 workQueue 中
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        /* 这里面说的是，如果任务进入了 workQueue，我们是否需要开启新的线程
         * 因为线程数在 [0, corePoolSize) 是无条件开启新的线程
         * 如果线程数已经大于等于 corePoolSize，那么将任务添加到队列中，然后进到这里
         */
        int recheck = ctl.get();
        // 如果线程池已不处于 RUNNING 状态，那么移除已经入队的这个任务，并且执行拒绝策略
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果线程池还是 RUNNING 的，并且线程数为 0，那么开启新的线程
        // 到这里，我们知道了，这块代码的真正意图是：担心任务提交到队列中了，但是线程都关闭了
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 如果 workQueue 队列满了，那么进入到这个分支
    // 以 maximumPoolSize 为界创建新的 worker，
    // 如果失败，说明当前线程数已经达到 maximumPoolSize，执行拒绝策略
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

addWorker

在这里需要好好理论addWorker中的参数，在execute()方法中，有三处调用了该方法：
第一次：workerCountOf(c) < corePoolSize ==> addWorker(command, true)，这个很好理解，当然线程池的线程数量小于 corePoolSize ，则新建线程执行任务即可，在执行过程core == true，内部与corePoolSize比较即可。
第二次：加入阻塞队列进行Double Check时，else if (workerCountOf(recheck) == 0) ==>addWorker(null, false)。如果线程池中的线程==0，按照道理应该该任务应该新建线程执行任务，但是由于已经该任务已经添加到了阻塞队列，那么就在线程池中新建一个空线程，然后从阻塞队列中取线程即可。
第三次：线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败：else if (!addWorker(command, false))，这里core == fase，则意味着是与maximumPoolSize比较。

执行流程：

（1）判断当前线程是否可以添加任务，如果可以则进行下一步，否则return false；

1. rs >= SHUTDOWN ，表示当前线程处于SHUTDOWN ，STOP、TIDYING、TERMINATED状态
2. rs == SHUTDOWN , firstTask != null时不允许添加线程，因为线程处于SHUTDOWN 状态，不允许添加任务
3. rs == SHUTDOWN , firstTask == null，但workQueue.isEmpty() == true，不允许添加线程，因为firstTask == null是为了添加一个没有任务的线程然后再从workQueue中获取任务的，如果workQueue == null，则说明添加的任务没有任何意义。

（2）内嵌循环，通过CAS worker + 1

（3）获取主锁mailLock，如果线程池处于RUNNING状态获取处于SHUTDOWN状态且 firstTask == null，则将任务添加到workers Queue中，然后释放主锁mainLock，然后启动线程，然后return true，如果中途失败导致workerStarted= false，则调用addWorkerFailed()方法进行处理。

// 第一个参数是准备提交给这个线程执行的任务，之前说了，可以为 null
// 第二个参数为 true 代表使用核心线程数 corePoolSize 作为创建线程的界线，也就说创建这个线程的时候，
//         如果线程池中的线程总数已经达到 corePoolSize，那么不能响应这次创建线程的请求
//         如果是 false，代表使用最大线程数 maximumPoolSize 作为界线
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);

        // 这个非常不好理解
        // 如果线程池已关闭，并满足以下条件之一，那么不创建新的 worker：
        // 1. 线程池状态大于 SHUTDOWN，其实也就是 STOP, TIDYING, 或 TERMINATED
        // 2. firstTask != null
        // 3. workQueue.isEmpty()
        // 简单分析下：
        // 还是状态控制的问题，当线程池处于 SHUTDOWN 的时候，不允许提交任务，但是已有的任务继续执行
        // 当状态大于 SHUTDOWN 时，不允许提交任务，且中断正在执行的任务
        // 多说一句：如果线程池处于 SHUTDOWN，但是 firstTask 为 null，且 workQueue 非空，那么是允许创建 worker 的
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            return false;

        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            // 如果成功，那么就是所有创建线程前的条件校验都满足了，准备创建线程执行任务了
            // 这里失败的话，说明有其他线程也在尝试往线程池中创建线程
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            // 由于有并发，重新再读取一下 ctl
            c = ctl.get();
            // 正常如果是 CAS 失败的话，进到下一个里层的for循环就可以了
            // 可是如果是因为其他线程的操作，导致线程池的状态发生了变更，如有其他线程关闭了这个线程池
            // 那么需要回到外层的for循环
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
    }

    /*
     * 到这里，我们认为在当前这个时刻，可以开始创建线程来执行任务了，
     * 因为该校验的都校验了，至于以后会发生什么，那是以后的事，至少当前是满足条件的
     */

    // worker 是否已经启动
    boolean workerStarted = false;
    // 是否已将这个 worker 添加到 workers 这个 HashSet 中
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        // 把 firstTask 传给 worker 的构造方法
        w = new Worker(firstTask);
        // 取 worker 中的线程对象，之前说了，Worker的构造方法会调用 ThreadFactory 来创建一个新的线程
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            // 这个是整个类的全局锁，持有这个锁才能让下面的操作“顺理成章”，
            // 因为关闭一个线程池需要这个锁，至少我持有锁的期间，线程池不会被关闭
            mainLock.lock();
            try {

                int c = ctl.get();
                int rs = runStateOf(c);

                // 小于 SHUTTDOWN 那就是 RUNNING，这个自不必说，是最正常的情况
                // 如果等于 SHUTDOWN，前面说了，不接受新的任务，但是会继续执行等待队列中的任务
                if (rs < SHUTDOWN ||
                    (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    // worker 里面的 thread 可不能是已经启动的
                    if (t.isAlive())
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    // 加到 workers 这个 HashSet 中
                    workers.add(w);
                    int s = workers.size();
                    // largestPoolSize 用于记录 workers 中的个数的最大值
                    // 因为 workers 是不断增加减少的，通过这个值可以知道线程池的大小曾经达到的最大值
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            // 添加成功的话，启动这个线程
            if (workerAdded) {
                // 启动线程
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        // 如果线程没有启动，需要做一些清理工作，如前面 workCount 加了 1，将其减掉
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    // 返回线程是否启动成功
    return workerStarted;

Woker内部类

从Worker的源码中我们可以看到Woker继承AQS，实现Runnable接口，所以可以认为Worker既是一个可以执行的任务，也可以达到获取锁释放锁的效果。这里继承AQS主要是为了方便线程的中断处理。这里注意两个地方：构造函数、run()。构造函数主要是做三件事：1.设置同步状态state为-1，同步状态大于0表示就已经获取了锁，2.设置将当前任务task设置为firstTask，3.利用Worker本身对象this和ThreadFactory创建线程对象。

    private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer
            implements Runnable {
        private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;

        // task 的thread
        final Thread thread;

        // 运行的任务task
        Runnable firstTask;

        volatile long completedTasks;

        Worker(Runnable firstTask) {

            //设置AQS的同步状态private volatile int state，是一个计数器，大于0代表锁已经被获取
            setState(-1);
            this.firstTask = firstTask;

            // 利用ThreadFactory和 Worker这个Runnable创建的线程对象
            this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
        }

        // 任务执行
        public void run() {
            runWorker(this);
        }

    }

runWorker

运行流程：

（1）根据worker获取要执行的任务task，然后调用unlock()方法释放锁，这里释放锁的主要目的在于中断，因为在new Worker时，设置的state为-1，调用unlock()方法可以将state设置为0，这里主要原因就在于interruptWorkers()方法只有在state >= 0时才会执行；

（2）通过getTask()获取执行的任务，调用task.run()执行，当然在执行之前会调用worker.lock()上锁，执行之后调用worker.unlock()放锁；

（3）在任务执行前后，可以根据业务场景自定义beforeExecute() 和 afterExecute()方法，则两个方法在ThreadPoolExecutor中是空实现；

（4）如果线程执行完成，则会调用getTask()方法从阻塞队列中获取新任务，如果阻塞队列为空，则根据是否超时来判断是否需要阻塞；

（5）task == null或者抛出异常（beforeExecute()、task.run()、afterExecute()均有可能）导致worker线程终止，则调用processWorkerExit()方法处理worker退出流程。

// 此方法由 worker 线程启动后调用，这里用一个 while 循环来不断地从等待队列中获取任务并执行
// 前面说了，worker 在初始化的时候，可以指定 firstTask，那么第一个任务也就可以不需要从队列中获取
final void runWorker(Worker w) {
    //
    Thread wt = Thread.currentThread();
    // 该线程的第一个任务(如果有的话)
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 循环调用 getTask 获取任务
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            w.lock();
            // 如果线程池状态大于等于 STOP，那么意味着该线程也要中断
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                // 这是一个钩子方法，留给需要的子类实现
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    // 到这里终于可以执行任务了
                    task.run();
                } catch (RuntimeException x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Error x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Throwable x) {
                    // 这里不允许抛出 Throwable，所以转换为 Error
                    thrown = x; throw new Error(x);
                } finally {
                    // 也是一个钩子方法，将 task 和异常作为参数，留给需要的子类实现
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                // 置空 task，准备 getTask 获取下一个任务
                task = null;
                // 累加完成的任务数
                w.completedTasks++;
                // 释放掉 worker 的独占锁
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        // 如果到这里，需要执行线程关闭：
        // 1. 说明 getTask 返回 null，也就是说，这个 worker 的使命结束了，执行关闭
        // 2. 任务执行过程中发生了异常
        // 第一种情况，已经在代码处理了将 workCount 减 1，这个在 getTask 方法分析中会说
        // 第二种情况，workCount 没有进行处理，所以需要在 processWorkerExit 中处理
        // 限于篇幅，我不准备分析这个方法了，感兴趣的读者请自行分析源码
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

getTask()

// 此方法有三种可能：
// 1. 阻塞直到获取到任务返回。我们知道，默认 corePoolSize 之内的线程是不会被回收的，
//      它们会一直等待任务
// 2. 超时退出。keepAliveTime 起作用的时候，也就是如果这么多时间内都没有任务，那么应该执行关闭
// 3. 如果发生了以下条件，此方法必须返回 null:
//    - 池中有大于 maximumPoolSize 个 workers 存在(通过调用 setMaximumPoolSize 进行设置)
//    - 线程池处于 SHUTDOWN，而且 workQueue 是空的，前面说了，这种不再接受新的任务
//    - 线程池处于 STOP，不仅不接受新的线程，连 workQueue 中的线程也不再执行
private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?

    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
        // 两种可能
        // 1. rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty()
        // 2. rs >= STOP
        if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
            // CAS 操作，减少工作线程数
            decrementWorkerCount();
            return null;
        }

        boolean timed;      // Are workers subject to culling?
        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            // 允许核心线程数内的线程回收，或当前线程数超过了核心线程数，那么有可能发生超时关闭
            timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

            // 这里 break，是为了不往下执行后一个 if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
            // 两个 if 一起看：如果当前线程数 wc > maximumPoolSize，或者超时，都返回 null
            // 那这里的问题来了，wc > maximumPoolSize 的情况，为什么要返回 null？
            //    换句话说，返回 null 意味着关闭线程。
            // 那是因为有可能开发者调用了 setMaximumPoolSize 将线程池的 maximumPoolSize 调小了
            if (wc <= maximumPoolSize && ! (timedOut && timed))
                break;
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            // compareAndDecrementWorkerCount(c) 失败，线程池中的线程数发生了改变
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
        // wc <= maximumPoolSize 同时没有超时
        try {
            // 到 workQueue 中获取任务
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            // 如果此 worker 发生了中断，采取的方案是重试
            // 解释下为什么会发生中断，这个读者要去看 setMaximumPoolSize 方法，
            // 如果开发者将 maximumPoolSize 调小了，导致其小于当前的 workers 数量，
            // 那么意味着超出的部分线程要被关闭。重新进入 for 循环，自然会有部分线程会返回 null
            timedOut = false;
        }
    }
}

processWorkerExit()

在runWorker()方法中，无论最终结果如何，都会执行processWorkerExit()方法对worker进行退出处理。

首先completedAbruptly的值来判断是否需要对线程数-1处理，如果completedAbruptly == true，说明在任务运行过程中出现了异常，那么需要进行减1处理，否则不需要，因为减1处理在getTask()方法中处理了。然后从HashSet中移出该worker，过程需要获取mainlock。然后调用tryTerminate()方法处理，该方法是对最后一个线程退出做终止线程池动作。如果线程池没有终止，那么线程池需要保持一定数量的线程，则通过addWorker(null,false)新增一个空的线程。

 private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {

        // true：用户线程运行异常,需要扣减
        // false：getTask方法中扣减线程数量
        if (completedAbruptly)
            decrementWorkerCount();

        // 获取主锁
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            completedTaskCount += w.completedTasks;
            // 从HashSet中移出worker
            workers.remove(w);
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }

        // 有worker线程移除，可能是最后一个线程退出需要尝试终止线程池
        tryTerminate();

        int c = ctl.get();
        // 如果线程为running或shutdown状态，即tryTerminate()没有成功终止线程池，则判断是否有必要一个worker
        if (runStateLessThan(c, STOP)) {
            // 正常退出，计算min：需要维护的最小线程数量
            if (!completedAbruptly) {
                // allowCoreThreadTimeOut 默认false：是否需要维持核心线程的数量
                int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
                // 如果min ==0 或者workerQueue为空，min = 1
                if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                    min = 1;

                // 如果线程数量大于最少数量min，直接返回，不需要新增线程
                if (workerCountOf(c) >= min)
                    return; // replacement not needed
            }
            // 添加一个没有firstTask的worker
            addWorker(null, false);
        }
    }

六、关闭线程池

tryTerminate()

当线程池涉及到要移除worker时候都会调用tryTerminate()，该方法主要用于判断线程池中的线程是否已经全部移除了，如果是的话则关闭线程池。

  final void tryTerminate() {
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            // 线程池处于Running状态
            // 线程池已经终止了
            // 线程池处于ShutDown状态，但是阻塞队列不为空
            if (isRunning(c) ||
                    runStateAtLeast(c, TIDYING) ||
                    (runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
                return;

            // 执行到这里，就意味着线程池要么处于STOP状态，要么处于SHUTDOWN且阻塞队列为空
            // 这时如果线程池中还存在线程，则会尝试中断线程
            if (workerCountOf(c) != 0) {
                // /线程池还有线程，但是队列没有任务了，需要中断唤醒等待任务的线程
                // （runwoker的时候首先就通过w.unlock设置线程可中断，getTask最后面的catch处理中断）
                interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
                return;
            }

            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                // 尝试终止线程池
                if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
                    try {
                        terminated();
                    } finally {
                        // 线程池状态转为TERMINATED
                        ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
                        termination.signalAll();
                    }
                    return;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
        }
    }

线程池ThreadPoolExecutor提供了shutdown()和shutDownNow()用于关闭线程池。

shutdown()：按过去执行已提交任务的顺序发起一个有序的关闭，但是不接受新任务。

 public void shutdown() {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            checkShutdownAccess();
            // 推进线程状态
            advanceRunState(SHUTDOWN);
            // 中断空闲的线程
            interruptIdleWorkers();
            // 交给子类实现
            onShutdown();
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        tryTerminate();
    }

shutdownNow() :尝试停止所有的活动执行任务、暂停等待任务的处理，并返回等待执行的任务列表。

shutdownNow会调用interruptWorkers()方法中断所有线程，同时会调用drainQueue()方法返回等待执行到任务列表。

public List<Runnable> shutdownNow() {
        List<Runnable> tasks;
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            checkShutdownAccess();
            advanceRunState(STOP);
            // 中断所有线程
            interruptWorkers();
            // 返回等待执行的任务列表
            tasks = drainQueue();
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        tryTerminate();
        return tasks;
    }

private void interruptWorkers() {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            for (Worker w : workers)
                w.interruptIfStarted();
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
    }

    private List<Runnable> drainQueue() {
        BlockingQueue<Runnable> q = workQueue;
        ArrayList<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>();
        q.drainTo(taskList);
        if (!q.isEmpty()) {
            for (Runnable r : q.toArray(new Runnable[0])) {
                if (q.remove(r))
                    taskList.add(r);
            }
        }
        return taskList;
    }

七、其他问题

1、任务拒绝策略

execute()方法中addWorker()失败会调用reject(command) 来处理任务

线程池此时不能接受这个任务，所以需要执行拒绝策略

此处的 handler 我们需要在构造线程池的时候就传入这个参数，它是 RejectedExecutionHandler 的实例。

RejectedExecutionHandler 在 ThreadPoolExecutor 中有四个已经定义好的实现类可供我们直接使用，当然，我们也可以实现自己的策略，不过一般也没有必要。

final void reject(Runnable command) {
    // 执行拒绝策略
    handler.rejectedExecution(command, this);
}

// 只要线程池没有被关闭，那么由提交任务的线程自己来执行这个任务。
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public CallerRunsPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            r.run();
        }
    }
}

// 不管怎样，直接抛出 RejectedExecutionException 异常
// 这个是默认的策略，如果我们构造线程池的时候不传相应的 handler 的话，那就会指定使用这个
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public AbortPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
                                             " rejected from " +
                                             e.toString());
    }
}

// 不做任何处理，直接忽略掉这个任务
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public DiscardPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    }
}

// 这个相对霸道一点，如果线程池没有被关闭的话，
// 把队列队头的任务(也就是等待了最长时间的)直接扔掉，然后提交这个任务到等待队列中
public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public DiscardOldestPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            e.getQueue().poll();
            e.execute(r);
        }
    }
}

2、线程池中的线程初始化

默认情况下，创建线程池之后，线程池中是没有线程的，需要提交任务之后才会创建线程。

在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程，可以通过以下两个方法办到：

prestartCoreThread()：初始化一个核心线程；

prestartAllCoreThreads()：初始化所有核心线程

3、任务缓存队列及排队策略

workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>，通常可以取下面三种类型：

（1）ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；

（2）LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE；

（3）synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。

更多BlockingQueue参考 Java并发（十八）：阻塞队列BlockingQueue

4、线程池容量的动态调整

ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法：setCorePoolSize()和setMaximumPoolSize()，

setCorePoolSize：设置核心池大小

setMaximumPoolSize：设置线程池最大能创建的线程数目大小

当上述参数从小变大时，ThreadPoolExecutor进行线程赋值，还可能立即创建新的线程来执行任务。

5、线程池的监控

（1）通过线程池提供的参数进行监控。

　　taskCount：线程池需要执行的任务数量。

　　completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。

　　largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。

　　getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。

　　getActiveCount：获取活动的线程数。

（2）通过扩展线程池进行监控。

通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法

八、线程池使用示例

为什么使用线程池？

1、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。

2、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。

3、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。

示例一：

class Test {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 200,
                TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5));

        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            MyTask myTask = new MyTask(i);
            executor.execute(myTask);
            System.out.println("线程池中线程数目：" + executor.getPoolSize()
                    + "，队列中等待执行的任务数目：" + executor.getQueue().size()
                    + "，已执行玩别的任务数目：" + executor.getCompletedTaskCount());
        }
        executor.shutdown();
    }
}

class MyTask implements Runnable {
    private int taskNum;

    public MyTask(int num) {
        this.taskNum = num;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("正在执行task " + taskNum);
        try {
            Thread.currentThread().sleep(4000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("task " + taskNum + "执行完毕");
    }
}

执行结果：

正在执行task 0
线程池中线程数目：1，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：2，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 1
正在执行task 2
线程池中线程数目：3，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：4，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 3
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 4
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：1，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：2，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：3，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：4，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：6，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 10
线程池中线程数目：7，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 11
线程池中线程数目：8，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 12
线程池中线程数目：9，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 13
线程池中线程数目：10，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 14
task 0执行完毕
正在执行task 5
task 1执行完毕
task 2执行完毕
task 3执行完毕
task 4执行完毕
正在执行task 9
正在执行task 8
正在执行task 7
正在执行task 6
task 12执行完毕
task 13执行完毕
task 10执行完毕
task 11执行完毕
task 14执行完毕
task 5执行完毕
task 6执行完毕
task 7执行完毕
task 9执行完毕
task 8执行完毕

示例二：

需求：从数据库中获取url，并利用httpclient循环访问url地址，并对返回结果进行操作

分析：由于是循环的对多个url进行访问并获取数据，为了执行的效率，考虑使用多线程，url数量未知如果每个任务都创建一个线程将消耗大量的系统资源，最后决定使用线程池。

class GetMonitorDataService {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GetMonitorDataService.class);
    @Resource
    private MonitorProjectUrlMapper groupUrlMapper;
    @Resource
    private MonitorDetailBatchInsertMapper monitorDetailBatchInsertMapper;
    public void sendData(){
        //调用dao查询所有url
        MonitorProjectUrlExample example=new MonitorProjectUrlExample();
        List<MonitorProjectUrl> list=groupUrlMapper.selectByExample(example);
        logger.info("此次查询数据库中监控url个数为"+list.size());

        //获取系统处理器个数，作为线程池数量
        int nThreads=Runtime.getRuntime().availableProcessors();

        //定义一个装载多线程返回值的集合
        List<MonitorDetail> result= Collections.synchronizedList(new ArrayList<MonitorDetail>());
        //创建线程池，这里定义了一个创建线程池的工具类，避免了创建多个线程池，ThreadPoolFactoryUtil可以使用单例模式设计
        ExecutorService executorService = ThreadPoolFactoryUtil.getExecutorService(nThreads);
        //遍历数据库取出的url
        if(list!=null&&list.size()>0) {
            for (MonitorProjectUrl monitorProjectUrl : list) {
                String url = monitorProjectUrl.getMonitorUrl();
                //创建任务
                ThreadTask threadTask = new ThreadTask(url, result);
                //执行任务
                executorService.execute(threadTask);
                try {//等待直到所有任务完成
                          executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MINUTES);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            executorService.shutdown();
            //对数据进行操作
            saveData(result);
        }
    }
}

public class ThreadTask implements Runnable{
    //这里实现runnable接口
    private String url;
    private List<MonitorDetail> list;
    public ThreadTask(String url,List<MonitorDetail> list){
        this.url=url;
        this.list=list;
    }
    //把获取的数据进行处理
    @Override
    public void run() {
        MonitorDetail detail = HttpClientUtil.send(url, MonitorDetail.class);
        list.add(detail);
    }

}

示例三：

public class FatureTest {

    //1、配置线程池
    private static ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(20);

    //2、封装响应Feature
    class BizResult{
        public String orderId;
        public String  data;

        public String getOrderId() {
            return orderId;
        }

        public void setOrderId(String orderId) {
            this.orderId = orderId;
        }

        public String getData() {
            return data;
        }

        public void setData(String data) {
            this.data = data;
        }
    }

    //3、实现Callable接口
    class BizTask implements Callable {

        private String orderId;

        private Object data;

        //可以用其他方式
        private CountDownLatch countDownLatch;

        public BizTask(String orderId, Object data, CountDownLatch countDownLatch) {
            this.orderId = orderId;
            this.data = data;
            this.countDownLatch = countDownLatch;
        }

        @Override
        public Object call() {
            try {
                //todo business
                System.out.println("当前线程Id = " + this.orderId);
                BizResult br = new BizResult();
                br.setOrderId(this.orderId);
                br.setData("some key about your business" + this.getClass());
                return br;
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }finally {
                //线程结束时，将计时器减一
                countDownLatch.countDown();
            }
            return null;
        }
    }

    /**
     * 业务逻辑入口
     */
    public List<Future> beginBusiness() throws InterruptedException {
        //模拟批量业务数据
        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0 ; i < 1000 ; i++) {
            list.add(String.valueOf(i));
        }
        //设置计数器
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(list.size());

        //接收多线程响应结果
        List<Future> resultList = new ArrayList<>();
        //begin thread
        for( int i = 0 ,size = list.size() ; i<size; i++){
            //todo something befor thread
            resultList.add(es.submit(new BizTask(list.get(i), null, countDownLatch)));
        }
        //wait finish
        countDownLatch.await();
        return resultList;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        FatureTest ft = new FatureTest();
            List<Future> futures = ft.beginBusiness();
            System.out.println("futures.size() = " + futures.size());
            //todo some operate
            System.out.println(" ==========================end========================= " );
    }

}

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