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由浅入深理解Java线程池及线程池的如何使用
前言
多线程的异步执行方式，虽然能够最大限度发挥多核计算机的计算能力，但是如果不加控制，反而会对系统造成负担。线程本身也要占用内存空间，大量的线程会占用内存资源并且可能会导致Out of Memory。即便没有这样的情况，大量的线程回收也会给GC带来很大的压力。
为了避免重复的创建线程，线程池的出现可以让线程进行复用。通俗点讲，当有工作来，就会向线程池拿一个线程，当工作完成后，并不是直接关闭线程，而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用。
接下来从总体到细致的方式，来共同探讨线程池。
总体的架构
来看Executor的框架图：
接口：Executor,CompletionService,ExecutorService，ScheduledExecutorService
抽象类：AbstractExecutorService
实现类：ExecutorCompletionService，ThreadPoolExecutor，ScheduledThreadPoolExecutor
从图中就可以看到主要的方法，本文主要讨论的是ThreadPoolExecutor
研读ThreadPoolExecutor
看一下该类的构造器：
public ThreadPoolExecutor(int paramInt1, int paramInt2, long paramLong, TimeUnit paramTimeUnit,
BlockingQueue<Runnable> paramBlockingQueue, ThreadFactory paramThreadFactory,
RejectedExecutionHandler paramRejectedExecutionHandler) {
this.ctl = new AtomicInteger(ctlOf(-536870912, 0));
this.mainLock = new ReentrantLock();
this.workers = new HashSet();
this.termination = this.mainLock.newCondition();
if ((paramInt1 < 0) || (paramInt2 <= 0) || (paramInt2 < paramInt1) || (paramLong < 0L))
throw new IllegalArgumentException();
if ((paramBlockingQueue == null) || (paramThreadFactory == null) || (paramRejectedExecutionHandler == null))
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = paramInt1;
this.maximumPoolSize = paramInt2;
this.workQueue = paramBlockingQueue;
this.keepAliveTime = paramTimeUnit.toNanos(paramLong);
this.threadFactory = paramThreadFactory;
this.handler = paramRejectedExecutionHandler;
}
corePoolSize :线程池的核心池大小，在创建线程池之后，线程池默认没有任何线程。
当有任务过来的时候才会去创建创建线程执行任务。换个说法，线程池创建之后，线程池中的线程数为0，当任务过来就会创建一个线程去执行，直到线程数达到corePoolSize 之后，就会被到达的任务放在队列中。（注意是到达的任务）。换句更精炼的话：corePoolSize 表示允许线程池中允许同时运行的最大线程数。
如果执行了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，线程池会提前创建并启动所有核心线程。
maximumPoolSize :线程池允许的最大线程数，他表示最大能创建多少个线程。maximumPoolSize肯定是大于等于corePoolSize。
keepAliveTime :表示线程没有任务时最多保持多久然后停止。默认情况下，只有线程池中线程数大于corePoolSize 时，keepAliveTime 才会起作用。换句话说，当线程池中的线程数大于corePoolSize，并且一个线程空闲时间达到了keepAliveTime，那么就是shutdown。
Unit:keepAliveTime 的单位。
workQueue ：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，当线程池中的线程数超过它的corePoolSize的时候，线程会进入阻塞队列进行阻塞等待。通过workQueue，线程池实现了阻塞功能
threadFactory ：线程工厂，用来创建线程。
handler :表示当拒绝处理任务时的策略。
任务缓存队列
在前面我们多次提到了任务缓存队列，即workQueue，它用来存放等待执行的任务。
workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>，通常可以取下面三种类型：
1）有界任务队列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）无界任务队列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）直接提交队列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。
拒绝策略
AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException
CallerRunsPolicy：只要线程池未关闭，该策略直接在调用者线程中，运行当前被丢弃的任务。显然这样做不会真的丢弃任务，但是，任务提交线程的性能极有可能会急剧下降。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的一个请求，也就是即将被执行的一个任务，并尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy：丢弃任务，不做任何处理。
线程池的任务处理策略：
如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；
如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；
如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。
线程池的关闭
ThreadPoolExecutor提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是shutdown()和shutdownNow()，其中：
shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务
shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
源码分析
首先来看最核心的execute方法，这个方法在AbstractExecutorService中并没有实现，从Executor接口，直到ThreadPoolExecutor才实现了改方法，
ExecutorService中的submit(),invokeAll(),invokeAny()都是调用的execute方法，所以execute是核心中的核心,源码分析将围绕它逐步展开。
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
/*
* Proceed in 3 steps:
*
* 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
* start a new thread with the given command as its first
* task. The call to addWorker atomically checks runState and
* workerCount, and so prevents false alarms that would add
* threads when it shouldn't, by returning false.
* 如果正在运行的线程数小于corePoolSize，那么将调用addWorker 方法来创建一个新的线程，并将该任务作为新线程的第一个任务来执行。
当然，在创建线程之前会做原子性质的检查，如果条件不允许，则不创建线程来执行任务，并返回false.
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need
* to double-check whether we should have added a thread
* (because existing ones died since last checking) or that
* the pool shut down since entry into this method. So we
* recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
* stopped, or start a new thread if there are none.
* 如果一个任务成功进入阻塞队列，那么我们需要进行一个双重检查来确保是我们已经添加一个线程（因为存在着一些线程在上次检查后他已经死亡）或者
当我们进入该方法时，该线程池已经关闭。所以，我们将重新检查状态，线程池关闭的情况下则回滚入队列，线程池没有线程的情况则创建一个新的线程。
* 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
* thread. If it fails, we know we are shut down or saturated
* and so reject the task.
如果任务无法入队列（队列满了），那么我们将尝试新开启一个线程（从corepoolsize到扩充到maximum），如果失败了，那么可以确定原因，要么是
线程池关闭了或者饱和了（达到maximum），所以我们执行拒绝策略。
*/
// 1.当前线程数量小于corePoolSize，则创建并启动线程。
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
// 成功，则返回
return;
c = ctl.get();
}
// 2.步骤1失败，则尝试进入阻塞队列，
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
// 入队列成功，检查线程池状态，如果状态部署RUNNING而且remove成功，则拒绝任务
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果当前worker数量为0，通过addWorker(null, false)创建一个线程，其任务为null
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 3. 步骤1和2失败，则尝试将线程池的数量有corePoolSize扩充至maxPoolSize，如果失败，则拒绝任务
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
相信看了代码也是一脸懵,接下来用一个流程图来讲一讲，他究竟干了什么事：
结合上面的流程图来逐行解析，首先前面进行空指针检查，
wonrkerCountOf()方法能够取得当前线程池中的线程的总数，取得当前线程数与核心池大小比较，
- 如果小于，将通过addWorker()方法调度执行。
- 如果大于核心池大小，那么就提交到等待队列。
- 如果进入等待队列失败，则会将任务直接提交给线程池。
- 如果线程数达到最大线程数，那么就提交失败，执行拒绝策略。
excute()方法中添加任务的方式是使用addWorker（）方法，看一下源码，一起学习一下。
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
// 外层循环，用于判断线程池状态
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
// 内层的循环，任务是将worker数量加1
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
}
// worker加1后，接下来将woker添加到HashSet<Worker>中，并启动worker
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
workers.add(w);
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 如果往HashSet<Worker>添加成功，则启动该线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
addWorker(Runnable firstTask, boolean core)的主要任务是创建并启动线程。
他会根据当前线程的状态和给定的值（core or maximum）来判断是否可以创建一个线程。
addWorker共有四种传参方式。execute使用了其中三种，分别为:
1.addWorker(paramRunnable, true)
线程数小于corePoolSize时，放一个需要处理的task进Workers Set。如果Workers Set长度超过corePoolSize，就返回false.
2.addWorker(null, false)
放入一个空的task进workers Set，长度限制是maximumPoolSize。这样一个task为空的worker在线程执行的时候会去任务队列里拿任务，这样就相当于创建了一个新的线程，只是没有马上分配任务。
3.addWorker(paramRunnable, false)
当队列被放满时，就尝试将这个新来的task直接放入Workers Set，而此时Workers Set的长度限制是maximumPoolSize。如果线程池也满了的话就返回false.
还有一种情况是execute()方法没有使用的
addWorker(null, true)
这个方法就是放一个null的task进Workers Set，而且是在小于corePoolSize时，如果此时Set中的数量已经达到corePoolSize那就返回false，什么也不干。实际使用中是在prestartAllCoreThreads()方法，这个方法用来为线程池预先启动corePoolSize个worker等待从workQueue中获取任务执行。
执行流程：
1、判断线程池当前是否为可以添加worker线程的状态，可以则继续下一步，不可以return false：
A、线程池状态>shutdown，可能为stop、tidying、terminated，不能添加worker线程
B、线程池状态==shutdown，firstTask不为空，不能添加worker线程，因为shutdown状态的线程池不接收新任务
C、线程池状态==shutdown，firstTask==null，workQueue为空，不能添加worker线程，因为firstTask为空是为了添加一个没有任务的线程再从workQueue获取task，而workQueue为 空，说明添加无任务线程已经没有意义
2、线程池当前线程数量是否超过上限（corePoolSize 或 maximumPoolSize），超过了return false，没超过则对workerCount+1，继续下一步
3、在线程池的ReentrantLock保证下，向Workers Set中添加新创建的worker实例，添加完成后解锁，并启动worker线程，如果这一切都成功了，return true，如果添加worker入Set失败或启动失败，调用addWorkerFailed()逻辑
常见的四种线程池
newFixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0) {
return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
return new ThreadPoolExecutor(var0, var0, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var1);
}
固定大小的线程池，可以指定线程池的大小，该线程池corePoolSize和maximumPoolSize相等，阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue，大小为整数最大值。
该线程池中的线程数量始终不变，当有新任务提交时，线程池中有空闲线程则会立即执行，如果没有，则会暂存到阻塞队列。对于固定大小的线程池，不存在线程数量的变化。同时使用无界的LinkedBlockingQueue来存放执行的任务。当任务提交十分频繁的时候，LinkedBlockingQueue
迅速增大，存在着耗尽系统资源的问题。而且在线程池空闲时，即线程池中没有可运行任务时，它也不会释放工作线程，还会占用一定的系统资源，需要shutdown。
newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue()));
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory var0) {
return new Executors.FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue(), var0));
}
单个线程线程池，只有一个线程的线程池，阻塞队列使用的是LinkedBlockingQueue,若有多余的任务提交到线程池中，则会被暂存到阻塞队列，待空闲时再去执行。按照先入先出的顺序执行任务。
newCachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory var0) {
return new ThreadPoolExecutor(0, 2147483647, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue(), var0);
}
缓存线程池，缓存的线程默认存活60秒。线程的核心池corePoolSize大小为0，核心池最大为Integer.MAX_VALUE,阻塞队列使用的是SynchronousQueue。是一个直接提交的阻塞队列， 他总会迫使线程池增加新的线程去执行新的任务。在没有任务执行时，当线程的空闲时间超过keepAliveTime（60秒），则工作线程将会终止被回收，当提交新任务时，如果没有空闲线程，则创建新线程执行任务，会导致一定的系统开销。如果同时又大量任务被提交，而且任务执行的时间不是特别快，那么线程池便会新增出等量的线程池处理任务，这很可能会很快耗尽系统的资源。
newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0);
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int var0, ThreadFactory var1) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(var0, var1);
}
定时线程池，该线程池可用于周期性地去执行任务，通常用于周期性的同步数据。
scheduleAtFixedRate:是以固定的频率去执行任务，周期是指每次执行任务成功执行之间的间隔。
schedultWithFixedDelay:是以固定的延时去执行任务，延时是指上一次执行成功之后和下一次开始执行的之前的时间。
使用实例
newFixedThreadPool实例：
public class FixPoolDemo {
private static Runnable getThread(final int i) {
return new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(i);
}
};
}
public static void main(String args[]) {
ExecutorService fixPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
fixPool.execute(getThread(i));
}
fixPool.shutdown();
}
}
newCachedThreadPool实例：
public class CachePool {
private static Runnable getThread(final int i){
return new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
}catch (Exception e){
}
System.out.println(i);
}
};
}
public static void main(String args[]){
ExecutorService cachePool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i=1;i<=10;i++){
cachePool.execute(getThread(i));
}
}
}
这里没用调用shutDown方法，这里可以发现过60秒之后，会自动释放资源。
newSingleThreadExecutor
public class SingPoolDemo {
private static Runnable getThread(final int i){
return new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(i);
}
};
}
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
ExecutorService singPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
for (int i=0;i<10;i++){
singPool.execute(getThread(i));
}
singPool.shutdown();
}
这里需要注意一点，newSingleThreadExecutor和newFixedThreadPool一样，在线程池中没有任务时可执行，也不会释放系统资源的，所以需要shudown。
newScheduledThreadPool
public class ScheduledExecutorServiceDemo {
public static void main(String args[]) {
ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(10);
ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(4000);
System.out.println(Thread.currentThread().getId() + "执行了");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);
}
}
最后杂谈
如何选择线程池数量
线程池的大小决定着系统的性能，过大或者过小的线程池数量都无法发挥最优的系统性能。
当然线程池的大小也不需要做的太过于精确，只需要避免过大和过小的情况。一般来说，确定线程池的大小需要考虑CPU的数量，内存大小，任务是计算密集型还是IO密集型等因素
NCPU = CPU的数量
UCPU = 期望对CPU的使用率 0 ≤ UCPU ≤ 1
W/C = 等待时间与计算时间的比率
如果希望处理器达到理想的使用率，那么线程池的最优大小为：
线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)
在Java中使用
int ncpus = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
获取CPU的数量。
线程池工厂
Executors的线程池如果不指定线程工厂会使用Executors中的DefaultThreadFactory,默认线程池工厂创建的线程都是非守护线程。
使用自定义的线程工厂可以做很多事情，比如可以跟踪线程池在何时创建了多少线程，也可以自定义线程名称和优先级。如果将
新建的线程都设置成守护线程，当主线程退出后，将会强制销毁线程池。
下面这个例子，记录了线程的创建，并将所有的线程设置成守护线程。
View Code
扩展线程池
ThreadPoolExecutor是可以拓展的，它提供了几个可以在子类中改写的方法：beforeExecute,afterExecute和terimated。
在执行任务的线程中将调用beforeExecute和afterExecute,这些方法中还可以添加日志，计时，监视或统计收集的功能，
还可以用来输出有用的调试信息，帮助系统诊断故障。下面是一个扩展线程池的例子：
View Code
线程池的正确使用
以下阿里编码规范里面说的一段话：
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各个方法的弊端：
1）newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存，甚至OOM。
2）newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至OOM。
手动创建线程池有几个注意点
1.任务独立。如何任务依赖于其他任务，那么可能产生死锁。例如某个任务等待另一个任务的返回值或执行结果，那么除非线程池足够大，否则将发生线程饥饿死锁。
2.合理配置阻塞时间过长的任务。如果任务阻塞时间过长，那么即使不出现死锁，线程池的性能也会变得很糟糕。在Java并发包里可阻塞方法都同时定义了限时方式和不限时方式。例如
Thread.join,BlockingQueue.put,CountDownLatch.await等，如果任务超时，则标识任务失败，然后中止任务或者将任务放回队列以便随后执行，这样，无论任务的最终结果是否成功，这种办法都能够保证任务总能继续执行下去。
3.设置合理的线程池大小。只需要避免过大或者过小的情况即可，上文的公式线程池大小=NCPU *UCPU(1+W/C)。
4.选择合适的阻塞队列。newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor都使用了无界的阻塞队列，无界阻塞队列会有消耗很大的内存，如果使用了有界阻塞队列，它会规避内存占用过大的问题，但是当任务填满有界阻塞队列，新的任务该怎么办？在使用有界队列是，需要选择合适的拒绝策略，队列的大小和线程池的大小必须一起调节。对于非常大的或者无界的线程池，可以使用SynchronousQueue来避免任务排队，以直接将任务从生产者提交到工作者线程。
下面是Thrift框架处理socket任务所使用的一个线程池，可以看一下FaceBook的工程师是如何自定义线程池的。
private static ExecutorService createDefaultExecutorService(Args args) {
SynchronousQueue executorQueue = new SynchronousQueue();
return new ThreadPoolExecutor(args.minWorkerThreads, args.maxWorkerThreads, 60L, TimeUnit.SECONDS,
executorQueue);
}
