Java线程池学习总结
一 使用线程池的好处
池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。
线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。
这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：
- 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。
- 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。
- 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。
二 Executor 框架
2.1 简介
Executor 框架是 Java5 之后引进的，在 Java 5 之后，通过 Executor 来启动线程比使用 Thread 的 start 方法更好，除了更易管理，效率更好（用线程池实现，节约开销）外，还有关键的一点：有助于避免 this 逃逸问题。
补充：this 逃逸是指在构造函数返回之前其他线程就持有该对象的引用. 调用尚未构造完全的对象的方法可能引发令人疑惑的错误。
Executor 框架不仅包括了线程池的管理，还提供了线程工厂、队列以及拒绝策略等，Executor 框架让并发编程变得更加简单。
2.2 Executor 框架结构(主要由三大部分组成)
1) 任务(Runnable /Callable)
执行任务需要实现的 Runnable 接口 或 Callable接口。Runnable 接口或 Callable 接口 实现类都可以被 ThreadPoolExecutor 或 ScheduledThreadPoolExecutor 执行。
2) 任务的执行(Executor)
如下图所示，包括任务执行机制的核心接口 Executor ，以及继承自 Executor 接口的 ExecutorService 接口。ThreadPoolExecutor和 ScheduledThreadPoolExecutor 这两个关键类实现了 ExecutorService 接口。
这里提了很多底层的类关系，但是，实际上我们需要更多关注的是 ThreadPoolExecutor 这个类，这个类在我们实际使用线程池的过程中，使用频率还是非常高的。
注意： 通过查看
ScheduledThreadPoolExecutor源代码我们发现ScheduledThreadPoolExecutor实际上是继承了ThreadPoolExecutor并实现了 ScheduledExecutorService ，而ScheduledExecutorService又实现了ExecutorService，正如我们下面给出的类关系图显示的一样。
ThreadPoolExecutor 类描述:
//AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService
ScheduledThreadPoolExecutor 类描述:
//ScheduledExecutorService实现了ExecutorService接口
public class ScheduledThreadPoolExecutor
extends ThreadPoolExecutor
implements ScheduledExecutorService
3) 异步计算的结果(Future)
Future 接口以及 Future 接口的实现类 FutureTask 类都可以代表异步计算的结果。
当我们把 Runnable接口 或 Callable 接口 的实现类提交给 ThreadPoolExecutor 或 ScheduledThreadPoolExecutor 执行。（调用 submit() 方法时会返回一个 FutureTask 对象）
2.3 Executor 框架的使用示意图
- 主线程首先要创建实现
Runnable或者Callable接口的任务对象。 - 把创建完成的实现
Runnable/Callable接口的 对象直接交给ExecutorService执行:ExecutorService.execute（Runnable command））或者也可以把Runnable对象或Callable对象提交给ExecutorService执行（ExecutorService.submit（Runnable task）或ExecutorService.submit（Callable <T> task））。 - 如果执行
ExecutorService.submit（…），ExecutorService将返回一个实现Future接口的对象（我们刚刚也提到过了执行execute()方法和submit()方法的区别，submit()会返回一个FutureTask 对象）。由于 FutureTask实现了Runnable，我们也可以创建FutureTask，然后直接交给ExecutorService执行。 - 最后，主线程可以执行
FutureTask.get()方法来等待任务执行完成。主线程也可以执行FutureTask.cancel（boolean mayInterruptIfRunning）来取消此任务的执行。
三 (重要)ThreadPoolExecutor 类简单介绍
线程池实现类 ThreadPoolExecutor 是 Executor 框架最核心的类。
3.1 ThreadPoolExecutor 类分析
ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个，其余三个都是在这个构造方法的基础上产生（其他几个构造方法说白点都是给定某些默认参数的构造方法比如默认制定拒绝策略是什么），这里就不贴代码讲了，比较简单。
/**
* 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
TimeUnit unit,//时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
) {
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;
}
下面这些对创建 非常重要，在后面使用线程池的过程中你一定会用到！所以，务必拿着小本本记清楚。
ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：
corePoolSize: 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。maximumPoolSize: 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，信任就会被存放在队列中。
ThreadPoolExecutor其他常见参数:
keepAliveTime:当线程池中的线程数量大于corePoolSize的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了keepAliveTime才会被回收销毁；unit:keepAliveTime参数的时间单位。threadFactory:executor 创建新线程的时候会用到。handler:饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。
下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java性能调优实战》）：
ThreadPoolExecutor 饱和策略定义:
如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：抛出RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。另外，这个策略喜欢增加队列容量。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你不能任务丢弃任何一个任务请求的话，你可以选择这个策略。ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy： 不处理新任务，直接丢弃掉。ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。
举个例子：
Spring 通过
ThreadPoolTaskExecutor或者我们直接通过ThreadPoolExecutor的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定RejectedExecutionHandler饱和策略的话来配置线程池的时候默认使用的是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy。在默认情况下，ThreadPoolExecutor将抛出RejectedExecutionException来拒绝新来的任务 ，这代表你将丢失对这个任务的处理。 对于可伸缩的应用程序，建议使用ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy。当最大池被填满时，此策略为我们提供可伸缩队列。（这个直接查看ThreadPoolExecutor的构造函数源码就可以看出，比较简单的原因，这里就不贴代码了。）
3.2 推荐使用 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池
在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示创建线程。
为什么呢？
使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。
另外《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，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
Executors 返回线程池对象的弊端如下：
FixedThreadPool和SingleThreadExecutor： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。- CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。
方式一：通过ThreadPoolExecutor构造函数实现（推荐） 方式二：通过 Executor 框架的工具类 Executors 来实现 我们可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor：
- FixedThreadPool
- SingleThreadExecutor
- CachedThreadPool
对应 Executors 工具类中的方法如图所示：
四 (重要)ThreadPoolExecutor 使用示例
我们上面讲解了 Executor框架以及 ThreadPoolExecutor 类，下面让我们实战一下，来通过写一个 ThreadPoolExecutor 的小 Demo 来回顾上面的内容。
4.1 示例代码:Runnable+ThreadPoolExecutor
首先创建一个 Runnable 接口的实现类（当然也可以是 Callable 接口，我们上面也说了两者的区别。）
MyRunnable.java
import java.util.Date;
/**
* 这是一个简单的Runnable类，需要大约5秒钟来执行其任务。
* @author shuang.kou
*/
public class MyRunnable implements Runnable {
private String command;
public MyRunnable(String s) {
this.command = s;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Start. Time = " + new Date());
processCommand();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " End. Time = " + new Date());
}
private void processCommand() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public String toString() {
return this.command;
}
}
编写测试程序，我们这里以阿里巴巴推荐的使用 ThreadPoolExecutor 构造函数自定义参数的方式来创建线程池。
ThreadPoolExecutorDemo.java
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExecutorDemo {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
public static void main(String[] args) {
//使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
//通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//创建WorkerThread对象（WorkerThread类实现了Runnable 接口）
Runnable worker = new MyRunnable("" + i);
//执行Runnable
executor.execute(worker);
}
//终止线程池
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()) {
}
System.out.println("Finished all threads");
}
}
可以看到我们上面的代码指定了：
corePoolSize: 核心线程数为 5。maximumPoolSize：最大线程数 10keepAliveTime: 等待时间为 1L。unit: 等待时间的单位为 TimeUnit.SECONDS。workQueue：任务队列为ArrayBlockingQueue，并且容量为 100;handler:饱和策略为CallerRunsPolicy。
Output：
pool-1-thread-2 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-5 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-4 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-1 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-3 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-5 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-3 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-4 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-1 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-1 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-4 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-3 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-5 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-3 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-4 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-5 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-1 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
4.2 线程池原理分析
承接 4.1 节，我们通过代码输出结果可以看出：线程池每次会同时执行 5 个任务，这 5 个任务执行完之后，剩余的 5 个任务才会被执行。 大家可以先通过上面讲解的内容，分析一下到底是咋回事？（自己独立思考一会）
现在，我们就分析上面的输出内容来简单分析一下线程池原理。
**为了搞懂线程池的原理，我们需要首先分析一下 execute方法。**在 4.1 节中的 Demo 中我们使用 executor.execute(worker)来提交一个任务到线程池中去，这个方法非常重要，下面我们来看看它的源码：
// 存放线程池的运行状态 (runState) 和线程池内有效线程的数量 (workerCount)
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static int workerCountOf(int c) {
return c & CAPACITY;
}
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
public void execute(Runnable command) {
// 如果任务为null，则抛出异常。
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// ctl 中保存的线程池当前的一些状态信息
int c = ctl.get();
// 下面会涉及到 3 步 操作
// 1.首先判断当前线程池中之行的任务数量是否小于 corePoolSize
// 如果小于的话，通过addWorker(command, true)新建一个线程，并将任务(command)添加到该线程中；然后，启动该线程从而执行任务。
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 2.如果当前之行的任务数量大于等于 corePoolSize 的时候就会走到这里
// 通过 isRunning 方法判断线程池状态，线程池处于 RUNNING 状态才会被并且队列可以加入任务，该任务才会被加入进去
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再次获取线程池状态，如果线程池状态不是 RUNNING 状态就需要从任务队列中移除任务，并尝试判断线程是否全部执行完毕。同时执行拒绝策略。
if (!isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果当前线程池为空就新创建一个线程并执行。
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
//3. 通过addWorker(command, false)新建一个线程，并将任务(command)添加到该线程中；然后，启动该线程从而执行任务。
//如果addWorker(command, false)执行失败，则通过reject()执行相应的拒绝策略的内容。
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
通过下图可以更好的对上面这 3 步做一个展示，下图是我为了省事直接从网上找到，原地址不明。
现在，让我们在回到 4.1 节我们写的 Demo， 现在应该是不是很容易就可以搞懂它的原理了呢？
没搞懂的话，也没关系，可以看看我的分析：
我们在代码中模拟了 10 个任务，我们配置的核心线程数为 5 、等待队列容量为 100 ，所以每次只可能存在 5 个任务同时执行，剩下的 5 个任务会被放到等待队列中去。当前的 5 个任务之行完成后，才会之行剩下的 5 个任务。
4.3 几个常见的对比
4.3.1 Runnable vs Callable
Runnable自 Java 1.0 以来一直存在，但Callable仅在 Java 1.5 中引入,目的就是为了来处理Runnable不支持的用例。Runnable 接口不会返回结果或抛出检查异常，但是**Callable 接口**可以。所以，如果任务不需要返回结果或抛出异常推荐使用 Runnable 接口，这样代码看起来会更加简洁。
工具类 Executors 可以实现 Runnable 对象和 Callable 对象之间的相互转换。（Executors.callable（Runnable task）或 Executors.callable（Runnable task，Object resule））。
Runnable.java
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
/**
* 被线程执行，没有返回值也无法抛出异常
*/
public abstract void run();
}
Callable.java
@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
/**
* 计算结果，或在无法这样做时抛出异常。
* @return 计算得出的结果
* @throws 如果无法计算结果，则抛出异常
*/
V call() throws Exception;
}
4.3.2 execute() vs submit()
execute()方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功与否；submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个Future类型的对象，通过这个Future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过Future的get()方法来获取返回值，get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。
我们以**AbstractExecutorService**接口中的一个 submit 方法为例子来看看源代码：
public Future<?> submit(Runnable task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
execute(ftask);
return ftask;
}
上面方法调用的 newTaskFor 方法返回了一个 FutureTask 对象。
protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
return new FutureTask<T>(runnable, value);
}
我们再来看看execute()方法：
public void execute(Runnable command) {
...
}
4.3.3 shutdown()VSshutdownNow()
shutdown（）:关闭线程池，线程池的状态变为SHUTDOWN。线程池不再接受新任务了，但是队列里的任务得执行完毕。shutdownNow（）:关闭线程池，线程的状态变为STOP。线程池会终止当前正在运行的任务，并停止处理排队的任务并返回正在等待执行的 List。
4.3.2 isTerminated() VS isShutdown()
isShutDown当调用shutdown()方法后返回为 true。isTerminated当调用shutdown()方法后，并且所有提交的任务完成后返回为 true
4.4 加餐:Callable+ThreadPoolExecutor示例代码
MyCallable.java
import java.util.concurrent.Callable;
public class MyCallable implements Callable<String> {
@Override
public String call() throws Exception {
Thread.sleep(1000);
//返回执行当前 Callable 的线程名字
return Thread.currentThread().getName();
}
}
CallableDemo.java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class CallableDemo {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
public static void main(String[] args) {
//使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
//通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
List<Future<String>> futureList = new ArrayList<>();
Callable<String> callable = new MyCallable();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//提交任务到线程池
Future<String> future = executor.submit(callable);
//将返回值 future 添加到 list，我们可以通过 future 获得 执行 Callable 得到的返回值
futureList.add(future);
}
for (Future<String> fut : futureList) {
try {
System.out.println(new Date() + "::" + fut.get());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();