Java线程池框架核心代码分析

前言

多线程编程中，为每个任务分配一个线程是不现实的，线程创建的开销和资源消耗都是很高的。线程池应运而生，成为我们管理线程的利器。Java 通过Executor接口，提供了一种标准的方法将任务的提交过程和执行过程解耦开来，并用Runnable表示任务。

为永修等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及永修网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站设计、做网站、永修网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

下面，我们来分析一下 Java 线程池框架的实现ThreadPoolExecutor。

下面的分析基于JDK1.7

生命周期

ThreadPoolExecutor中，使用CAPACITY的高3位来表示运行状态，分别是：

1. RUNNING：接收新任务，并且处理任务队列中的任务
2. SHUTDOWN：不接收新任务，但是处理任务队列的任务
3. STOP：不接收新任务，不出来任务队列，同时中断所有进行中的任务
4. TIDYING：所有任务已经被终止，工作线程数量为 0，到达该状态会执行terminated()
5. TERMINATED：terminated()执行完毕

状态转换图

ThreadPoolExecutor中用原子类来表示状态位

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

线程池模型

核心参数

• corePoolSize：最小存活的工作线程数量（如果设置allowCoreThreadTimeOut，那么该值为 0）
• maximumPoolSize：最大的线程数量，受限于CAPACITY
• keepAliveTime：对应线程的存活时间，时间单位由TimeUnit指定
• workQueue：工作队列，存储待执行的任务
• RejectExecutionHandler：拒绝策略，线程池满后会触发

线程池的最大容量：CAPACITY中的前三位用作标志位，也就是说工作线程的最大容量为(2^29)-1

四种模型

• CachedThreadPool：一个可缓存的线程池，如果线程池的当前规模超过了处理需求时，那么将回收空闲的线程，当需求增加时，则可以添加新的线程，线程池的规模不存在任何的限制。
• FixedThreadPool：一个固定大小的线程池，提交一个任务时就创建一个线程，直到达到线程池的最大数量，这时线程池的大小将不再变化。
• SingleThreadPool：一个单线程的线程池，它只有一个工作线程来执行任务，可以确保按照任务在队列中的顺序来串行执行，如果这个线程异常结束将创建一个新的线程来执行任务。
• ScheduledThreadPool：一个固定大小的线程池，并且以延迟或者定时的方式来执行任务，类似于Timer。

执行任务 execute

核心逻辑：

1. 当前线程数量 < corePoolSize，直接开启新的核心线程执行任务addWorker(command, true)
2. 当前线程数量 >= corePoolSize，且任务加入工作队列成功
   1. 检查线程池当前状态是否处于RUNNING
   2. 如果否，则拒绝该任务
   3. 如果是，判断当前线程数量是否为 0，如果为 0，就增加一个工作线程。
3. 开启普通线程执行任务addWorker(command, false)，开启失败就拒绝该任务

从上面的分析可以总结出线程池运行的四个阶段：

1. poolSize < corePoolSize 且队列为空，此时会新建线程来处理提交的任务
2. poolSize == corePoolSize，此时提交的任务进入工作队列，工作线程从队列中获取任务执行，此时队列不为空且未满。
3. poolSize == corePoolSize，并且队列已满，此时也会新建线程来处理提交的任务，但是poolSize < maxPoolSize
4. poolSize == maxPoolSize，并且队列已满，此时会触发拒绝策略

拒绝策略

前面我们提到任务无法执行会被拒绝，RejectedExecutionHandler是处理被拒绝任务的接口。下面是四种拒绝策略。

• AbortPolicy：默认策略，终止任务，抛出RejectedException
• CallerRunsPolicy：在调用者线程执行当前任务，不抛异常
• DiscardPolicy： 抛弃策略，直接丢弃任务，不抛异常
• DiscardOldersPolicy：抛弃最老的任务，执行当前任务，不抛异常

线程池中的 Worker

Worker继承了AbstractQueuedSynchronizer和Runnable，前者给Worker提供锁的功能，后者执行工作线程的主要方法runWorker(Worker w)（从任务队列捞任务执行）。Worker 引用存在workers集合里面，用mainLock守护。

private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();
private final HashSet workers = new HashSet();

核心函数 runWorker

下面是简化的逻辑，注意：每个工作线程的run都执行下面的函数

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    while (task != null || (task = getTask()) != null) {
        w.lock();
        beforeExecute(wt, task);
        task.run();
        afterExecute(task, thrown);
        w.unlock();
    }
    processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}

1. 从getTask()中获取任务
2. 锁住 worker
3. 执行beforeExecute(wt, task)，这是ThreadPoolExecutor提供给子类的扩展方法
4. 运行任务，如果该worker有配置了首次任务，则先执行首次任务且只执行一次。
5. 执行afterExecute(task, thrown);
6. 解锁 worker
7. 如果获取到的任务为 null，关闭 worker

获取任务 getTask

线程池内部的任务队列是一个阻塞队列，具体实现在构造时传入。

private final BlockingQueue workQueue;

getTask()从任务队列中获取任务，支持阻塞和超时等待任务，四种情况会导致返回null，让worker关闭。

1. 现有的线程数量超过最大线程数量
2. 线程池处于STOP状态
3. 线程池处于SHUTDOWN状态且工作队列为空
4. 线程等待任务超时，且线程数量超过保留线程数量

核心逻辑：根据timed在阻塞队列上超时等待或者阻塞等待任务，等待任务超时会导致工作线程被关闭。

timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
Runnable r = timed ?
    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
    workQueue.take();

在以下两种情况下等待任务会超时：

1. 允许核心线程等待超时，即allowCoreThreadTimeOut(true)
2. 当前线程是普通线程，此时wc > corePoolSize

工作队列使用的是BlockingQueue，这里就不展开了，后面再写一篇详细的分析。

总结

• ThreadPoolExecutor基于生产者-消费者模式，提交任务的操作相当于生产者，执行任务的线程相当于消费者。
• Executors提供了四种基于ThreadPoolExecutor构造线程池模型的方法，除此之外，我们还可以直接继承ThreadPoolExecutor，重写beforeExecute和afterExecute方法来定制线程池任务执行过程。
• 使用有界队列还是无界队列需要根据具体情况考虑，工作队列的大小和线程的数量也是需要好好考虑的。
• 拒绝策略推荐使用CallerRunsPolicy，该策略不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退到调用者线程中执行。

本文标题：Java线程池框架核心代码分析
网页链接：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news48/286048.html

攀枝花网站建设、攀枝花网站运维推广公司-贝锐智能，是专注品牌与效果的网络营销公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 贝锐智能