Java线程池
简介
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的构造方法：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
线程池的主要参数
- corePoolSize（核心线程数）：当向线程池提交一个任务时，若线程池已创建的线程数小于corePoolSize，即便此时存在空闲线程，也会通过创建一个新线程来执行该任务，直到已创建的线程数大于或等于corePoolSize时，（除了利用提交新任务来创建和启动线程（按需构造），也可以通过 prestartCoreThread() 或 prestartAllCoreThreads() 方法来提前启动线程池中的基本线程。）
- maximumPoolSize（最大线程数）：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程。
- keepAliveTime（空闲存活时间）：默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0。
- unit：参数keepAliveTime的时间单位。
- workQueue（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
ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue。 - threadFactory（线程工厂）：主要用来创建线程。
- handler：任务拒绝策略，有以下四种取值：
//丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
// 丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy
// 丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
// 由调用线程处理该任务
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
线程池实现原理
线程池状态
在ThreadPoolExecutor中定义了一个volatile变量，另外定义了几个static final变量表示线程池的各个状态：
volatile int runState;
static final int RUNNING = 0;
static final int SHUTDOWN = 1;
static final int STOP = 2;
static final int TERMINATED = 3;
runState表示当前线程池的状态，它是一个volatile变量用来保证线程之间的可见性。
下面的几个static final变量表示runState可能的几个取值。
当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态；
如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUTDOWN状态，此时线程池不能够接受新的任务，它会等待所有任务执行完毕；
如果调用了shutdownNow()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能接受新的任务，并且会去尝试终止正在执行的任务；
当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，线程池被设置为TERMINATED状态。
任务的执行
在ThreadPoolExecutor类中，最核心的任务提交方法是execute()方法，虽然通过submit也可以提交任务，但是实际上submit方法里面最终调用的还是execute()方法，所以我们只需要研究execute()方法的实现原理即可：
public void execute(Runnable command) {
// 判断提交的任务command是否为null，若是null，则抛出空指针异常
if (command == null) {
throw new NullPointerException();
}
// 1.poolSize >= corePoolSize：当前线程数大于核心线程数
// 2.!addIfUnderCorePoolSize(command)：
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
// 1.runState == RUNNING：线程池状态正在运行
// 2.workQueue.offer(command)：将任务放入队列中
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0) {
// 保证添加到任务缓存队列中的任务得到处理
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
// !addIfUnderMaximumPoolSize(command)：
} else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) {
// 进行任务拒绝处理
reject(command);
}
}
}
这个是addIfUnderCorePoolSize方法的具体实现，从名字可以看出它的意图就是当低于核心池大小时执行的方法。
由此可以看出，当当前线程数小于核心线程数时，即使当前存在空闲线程，线程池也会新建线程来执行任务，直到当前线程数达到核心线程数。
private boolean addIfUnderCorePoolSize(Runnable firstTask) {
Thread t = null;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (poolSize < corePoolSize && runState == RUNNING) {
//创建线程去执行firstTask任务
t = addThread(firstTask);
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (t == null) {
return false;
}
t.start();
return true;
}
这个方法也非常关键，传进去的参数为提交的任务，返回值为Thread类型。然后接着在下面判断t是否为空，为空则表明创建线程失败（即poolSize>=corePoolSize或者runState不等于RUNNING），否则调用t.start()方法启动线程。
private Thread addThread(Runnable firstTask) {
Worker w = new Worker(firstTask);
//创建一个线程，执行任务
Thread t = threadFactory.newThread(w);
if (t != null) {
//将创建的线程的引用赋值为w的成员变量
w.thread = t;
workers.add(w);
//当前线程数加1
int nt = ++poolSize;
if (nt > largestPoolSize)
largestPoolSize = nt;
}
return t;
}
在addThread方法中，首先用提交的任务创建了一个Worker对象，然后调用线程工厂threadFactory创建了一个新的线程t，然后将线程t的引用赋值给了Worker对象的成员变量thread，接着通过workers.add(w)将Worker对象添加到工作集当中。
private final class Worker implements Runnable {
private final ReentrantLock runLock = new ReentrantLock();
private Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Thread thread;
Worker(Runnable firstTask) {
this.firstTask = firstTask;
}
boolean isActive() {
return runLock.isLocked();
}
void interruptIfIdle() {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
if (runLock.tryLock()) {
try {
if (thread != Thread.currentThread())
thread.interrupt();
} finally {
runLock.unlock();
}
}
}
void interruptNow() {
thread.interrupt();
}
private void runTask(Runnable task) {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
runLock.lock();
try {
if (runState < STOP && Thread.interrupted() && runState >= STOP)
boolean ran = false;
//beforeExecute方法是ThreadPoolExecutor类的一个方法，没有具体实现，用户可以根据
//自己需要重载这个方法和后面的afterExecute方法来进行一些统计信息，比如某个任务的执行时间等
beforeExecute(thread, task);
try {
task.run();
ran = true;
afterExecute(task, null);
++completedTasks;
} catch (RuntimeException ex) {
if (!ran)
afterExecute(task, ex);
throw ex;
}
} finally {
runLock.unlock();
}
}
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this); //当任务队列中没有任务时，进行清理工作
}
}
}
如何合理配置线程池的大小
在实际生产环境中，我们该给线程池配置多少个线程数呢，一般需要根据任务的类型来配置线程大小。
- CPU 密集型（计算量大）
CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。对于这样的任务最佳的线程数为 CPU 核心数的 1~2 倍，如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。此时假设我们设置的线程数量是 CPU 核心数的 2 倍以上，因为计算任务非常重，会占用大量的 CPU 资源，所以这时 CPU 的每个核心工作基本都是满负荷的，而我们又设置了过多的线程，每个线程都想去利用 CPU 资源来执行自己的任务，这就会造成不必要的上下文切换，此时线程数的增多并没有让性能提升，反而由于线程数量过多会导致性能下降。 - IO 密集型
IO 密集型任务，比如数据库、文件的读写，网络通信等任务，这种任务的特点是并不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作很耗时，总体会占用比较多的时间。对于这种任务最大线程数一般会大于 CPU 核心数很多倍，因为 IO 读写速度相比于 CPU 的速度而言是比较慢的，如果我们设置过少的线程数，就可能导致 CPU 资源的浪费。而如果我们设置更多的线程数，那么当一部分线程正在等待 IO 的时候，它们此时并不需要 CPU 来计算，那么另外的线程便可以利用 CPU 去执行其他的任务，互不影响，这样的话在任务队列中等待的任务就会减少，可以更好地利用资源。
《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法：
线程数 = CPU 核心数 *（1+平均等待时间/平均工作时间）
通过这个公式，我们可以计算出一个合理的线程数量，如果任务的平均等待时间长，线程数就随之增加，而如果平均工作时间长，也就是对于我们上面的 CPU 密集型任务，线程数就随之减少。
太少的线程数会使得程序整体性能降低，而过多的线程也会消耗内存等其他资源，所以如果想要更准确的话，可以进行压测，监控 JVM 的线程情况以及 CPU 的负载情况，根据实际情况衡量应该创建的线程数，合理并充分利用资源。
