JDK实现的线程池之一：ThreadPoolExecutor、三种阻塞队列、四种拒绝策略、五种线程池、七个参数、线程池状态

一、concurrent包中的五种线程池的简单介绍

二、ThreadPoolExecutor类七个参数

三、三种阻塞队列
四、四种拒绝策略

五、线程池executor执行逻辑

一、concurrent包中的五种线程池的简单介绍

  1. 线程池按照线程数量可以分为：一是固定线程数量的线程池；二是可变数量的线程池。
  2. 线程池按照执行时间可以分为：一是立即执行线程池；二是延时线程池。

ThreadPoolExecutor是ExecutorService的一个实现类，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展钩子 (hook)。
JDK提供了一个Executors 工厂方法，用于创建五种线程池：

  •  Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）--可变数量的线程池 ------SynchronousQueue
  • Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）                                 --固定数量的线程池
  • 和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），                        --固定数量的线程池
  • Executors.newScheduledThreadPool(int corePoolSize)                                   --延迟执行线程池
  • 和Executors.newSingleScheduledExecutor()                                                    --延迟执行线程池[一个重要的方法就是:schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit)该方法返回了一个 ScheduledFuture。]

 

1.1、newCachedThreadPool

构造方法：

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }
  1. maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE，无限线程数量
  2. 队列采用的是SynchronousQueue--（同步移交）直接提交

1.2、newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }
  1. maximumPoolSize=nThreads，创建重用固定数量线程的线程池
  2. 队列采用的是LinkedBlockingQueue（最大值是Integer.MAX_VALUE），相当于无界

1.3、newSingleThreadExecutor

构造方法：

    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }
  1. maximumPoolSize=1，创建重用1线程的线程池
  2. 队列采用的是LinkedBlockingQueue（最大值是Integer.MAX_VALUE），相当于无界

实际上就是对ExecutorService类进行了一个包装，相当于设计模式中的装饰者模式，防止暴露出一些不应该暴露的方法。

说到这里应该很明了了，实际上FinalizableDelegatedExecutorService这个类就是对ExecutorService进行了一个包装，防止暴露出不该被暴露的方法，然后加上了finalize方法保证线程池的关闭。

1.4、newScheduledThreadPool

构造方法：

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue());
    }
  1. maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE，无限线程数量
  2. 队列采用的是DelayedWorkQueue

1.5、newWorkStealingPool（stealing 翻译为抢断、窃取的意思）

构造方法：

    public static ExecutorService newWorkStealingPool() {
        return new ForkJoinPool
            (Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
             ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
             null, true);
    }

底层调用的是ForkJoinPool线程池，看看ForkJoinPool源码：

复制代码
    public ForkJoinPool(int parallelism,
                        ForkJoinWorkerThreadFactory factory,
                        UncaughtExceptionHandler handler,
                        boolean asyncMode) {
        this(checkParallelism(parallelism),
             checkFactory(factory),
             handler,
             asyncMode ? FIFO_QUEUE : LIFO_QUEUE,
             "ForkJoinPool-" + nextPoolId() + "-worker-");
        checkPermission();
    }
复制代码

使用一个WorkQueue无限队列来保存需要执行的任务，可以传入线程的数量，不传入，则默认使用当前计算机中可用的cpu数量，使用分治法来解决问题，使用fork()和join()来进行调用。

用意就是它是一个并行的线程池，参数中传入的是一个线程并发的数量，这里和之前就有很明显的区别，前面4种线程池都有核心线程数、最大线程数等等，而这就使用了一个并发线程数解决问题。从介绍中，还说明这个线程池不会保证任务的顺序执行，也就是 WorkStealing 的意思，抢占式的工作。

 

阿里规范中【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。

说明：Executors 返回的线程池对象的弊端如下：
1）FixedThreadPool 和 SingleThreadPool:允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM。
2）CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool:允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。

二、ThreadPoolExecutor类七个参数

在ThreadPoolExecutor类中提供了四个构造方法：

复制代码
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    .....
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue);
 
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory);
 
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
            BlockingQueue<Runnable> workQueue,RejectedExecutionHandler handler);
 
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
        BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);
    ...
}
复制代码

如果想自己扩展实现的话，在手动配置和调整此类时，下面几个参数可以参考。

1、corePoolSize

　　核心线程数，核心线程会一直存活，即使没有任务需要处理。当线程数小于核心线程数时，即使现有的线程空闲，线程池也会优先创建新线程来处理任务，而不是直接交给现有的线程处理。

　　核心线程在allowCoreThreadTimeout被设置为true时会超时退出，默认情况下不会退出。

2、maxPoolSize

　　当线程数大于或等于核心线程，且任务队列已满时，线程池会创建新的线程，直到线程数量达到maxPoolSize。如果线程数已等于maxPoolSize，且任务队列已满，则已超出线程池的处理能力，线程池会拒绝处理任务而抛出异常。

ThreadPoolExecutor调节线程的原则是：先调整到最小线程，最小线程用完后，他会将优先将任务放入缓存队列(offer(task)),等缓冲队列用完了，才会向最大线程数调节。这似乎与我们所理解的线程池模型有点不同。我们一般采用增加到最大线程后，才会放入缓冲队列中，以达到最大性能。ThreadPoolExecutor代码段：

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

        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);
    }
复制代码

线程池执行任务的规则：

      1. 当线程数小于核心线程数时，创建线程。
      2. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
      3. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满：
        4. 3.1.若线程数小于最大线程数，创建线程
        3.2.若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务

3、keepAliveTime

　　当线程空闲时间达到keepAliveTime，该线程会退出，直到线程数量等于corePoolSize。如果allowCoreThreadTimeout设置为true，则所有线程均会退出直到线程数量为0。

4、allowCoreThreadTimeout

　　是否允许核心线程空闲退出，默认值为false。

5、unit

　　有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

TimeUnit.DAYS;               //天
TimeUnit.HOURS;             //小时
TimeUnit.MINUTES;           //分钟
TimeUnit.SECONDS;           //秒
TimeUnit.MILLISECONDS;      //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS;      //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS;       //纳秒

6、workQueue

　　一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：

ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue;

所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：

  • 如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。（什么意思？如果当前运行的线程小于corePoolSize，则任务根本不会存放，添加到queue中，而是直接抄家伙（new thread）开始运行）
  • 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
  • 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。

7、queueCapacity

　　任务队列容量。从maxPoolSize的描述上可以看出，任务队列的容量会影响到线程的变化，因此任务队列的长度也需要恰当的设置。

8、handler（回绝任务）

　　执行回绝的场景，当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：

A. 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，（默认）回绝任务并抛出异常 RejectedExecutionException。
B. 在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，调用execute()的线程自己来处理该任务，绝大部分情况下是主线程。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。

注意：由于主线程执行这个任务，那么新到来的任务就不会被提交到线程池中执行（而是提交到TCP层的队列，TCP层队列满了，就开始拒绝，此时性能已经很低了），直到主线程执行完这个任务。
C. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能被执行的任务会直接被扔掉。
D. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，如果执行程序尚未关闭，如果executor没有被关闭，队列头部的任务将会被丢弃，然后将该任务加到队尾，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。

注意1:AbortPolicy，CallerRunsPolicy，DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy都是rejectedExecution的一种实现。
    当然也可以自己定义个rejectedExecution实现。

 详细见：《threadpool之五:拒绝策略示例及实现源码》

系统负载

参数的设置跟系统的负载有直接的关系，下面为系统负载的相关参数：

  • tasks，每秒需要处理的最大任务数量
  • tasktime，处理第个任务所需要的时间
  • responsetime，系统允许任务最大的响应时间，比如每个任务的响应时间不得超过2秒。

三、三种阻塞队列

上面的workQueue参数，排队有三种通用策略：

  1. （同步移交）直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
  2. 无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
  3. 有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。  

详细见《阻塞队列之一：BlockingQueue汇总》

四、四种拒绝策略

  详细见：《JDK线程池原理之四:拒绝策略示例及实现源码》

五、线程池executor执行逻辑

详细见：《threadpool之1--工作原理》

六、线程池的状态

 

 

1、RUNNING

(1) 状态说明：线程池处在RUNNING状态时，能够接收新任务，以及对已添加的任务进行处理。 
(02) 状态切换：线程池的初始化状态是RUNNING。换句话说，线程池被一旦被创建，就处于RUNNING状态，并且线程池中的任务数为0！

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

2、 SHUTDOWN

(1) 状态说明：线程池处在SHUTDOWN状态时，不接收新任务，但能处理已添加的任务。 
(2) 状态切换：调用线程池的shutdown()接口时，线程池由RUNNING -> SHUTDOWN。

3、STOP

(1) 状态说明：线程池处在STOP状态时，不接收新任务，不处理已添加的任务，并且会中断正在处理的任务。 
(2) 状态切换：调用线程池的shutdownNow()接口时，线程池由(RUNNING or SHUTDOWN ) -> STOP。

4、TIDYING

(1) 状态说明：当所有的任务已终止，ctl记录的”任务数量”为0，线程池会变为TIDYING状态。当线程池变为TIDYING状态时，会执行钩子函数terminated()。terminated()在ThreadPoolExecutor类中是空的，若用户想在线程池变为TIDYING时，进行相应的处理；可以通过重载terminated()函数来实现。 
(2) 状态切换：当线程池在SHUTDOWN状态下，阻塞队列为空并且线程池中执行的任务也为空时，就会由 SHUTDOWN -> TIDYING。 
当线程池在STOP状态下，线程池中执行的任务为空时，就会由STOP -> TIDYING。

5、 TERMINATED

(1) 状态说明：线程池彻底终止，就变成TERMINATED状态。 
(2) 状态切换：线程池处在TIDYING状态时，执行完terminated()之后，就会由 TIDYING -> TERMINATED。

线程池不同状态之间的转换时机及转换关系如下图：

 

 

 

 

 参考：

https://blog.csdn.net/yalear2012/article/details/100643010

https://blog.csdn.net/windrui/article/details/106346006?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161787948516780366581376%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=161787948516780366581376&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-1-106346006.nonecase&utm_term=%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E6%B1%A0&spm=1018.2226.3001.4450

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