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：
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
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；
rs >= SHUTDOWN ，表示当前线程处于SHUTDOWN ，STOP、TIDYING、TERMINATED状态
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
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
View Code
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========================= " );
}
}
参考资料 / 相关推荐：
【死磕Java并发】—–J.U.C之线程池：ThreadPoolExecutor
原文出处：https://www.cnblogs.com/hexinwei1/p/10045955.html
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