前言：
线程池是一个非常重要的知识点，也是池化技术的一个典型应用，相信很多人都有使用线程池的经历，但是对于线程池的实现原理大家都了解吗？本篇文章我们将深入线程池源码来一探究竟。
线程池的起源
背景： 随着计算机硬件的升级换代，使我们的软件具备多线程执行任务的能力。当我们在进行多线程编程时，就需要创建线程，如果说程序并发很高的话，我们会创建大量的线程，而每个线程执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程，会极大的降低系统性能，增加服务器开销，因为创建线程和销毁线程都需要额外的消耗。
这时我们就可以借助池化技术，来优化这一缺陷，线程池就诞生了。
池化技术的本质是在高并发场景下，为了实现资源复用，减少资源创建销毁等开销，如果并发数很小没有明显优势（资源一直占用系统内存，没有机会被使用）。
池化技术介绍： 什么时池化技术呢？池化技术是一种编程技巧，当程序出现高并发时，能够明显的优化程序，降低系统频繁创建销毁连接等额外开销。我们经常接触到的池化技术有数据库连接池、线程池、对象池等等。池化技术的特点是将一些高成本的资源维护在一个特定的池子（内存）中，规定其最小连接数、最大连接数、阻塞队列，溢出规则等配置，方便统一管理。一般情况下也会附带一些监控，强制回收等配套功能。
池化技术作为一种资源使用技术，典型的使用情形是：
获取资源的成本较高的时候 请求资源的频率很高且使用资源总数较低的时候 面对性能问题，涉及到处理时间延迟的时候池化技术资源分类：
系统调用的系统资源，如线程、进程、内存分配等 网络通信的远程资源, 如数据库连接、套接字连接等
线程池的定义和使用
线程池是我们为了规避创建线程，销毁线程额外开销而诞生的，所以说我们定义创建好线程池之后，就不需要自己来创建线程，而是使用线程池调用执行我们的任务。下面我们一起看一下如何定义并创建线程池。
方案一：Executors（仅做了解，推荐使用方案二）
创建线程池可以使用 Executors ，其中提供了一系列工厂方法用于创建线程池，返回的线程池都实现了 ExecutorService 接口。
ExecutorService 接口是Executor接口的子类接口，使用更为广泛，其提供了线程池生命周期管理的方法，返回 Future 对象 。
也就是说我们通过Executors创建线程池，得到 ExecutorService ，通过 ExecutorService 执行异步任务（实现Runnable接口）
Executors 可以创建一下几种类型的线程池：
newCachedThreadPool 创建一个可缓存线程池，如果线程池线程数量过剩，会在60秒后回收掉多余线程资源，当任务书增加，线程不够用，则会新建线程。 newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。 newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。 newSingleThreadExecutor 创建一个单线程的线程池，只使用唯一的线程来执行任务，可以保证任务按照提交顺序来完成。
方案二：ThreadPoolExecutor
在阿里巴巴开发规范中，规定线程池不允许通过Executors创建，而是通过ThreadPoolExecutor创建。
好处：让写的同学可以更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
ThreadPoolExecutor的七大参数：
(1) corePoolSize 核心线程数量，核心线程会一直保留，不会被销毁。
(2) maximumPoolSize 最大线程数，当核心线程不能满足任务需要时，系统就会创建新的线程来执行任务。
(3) keepAliveTime 存活时间，核心线程之外的线程空闲多长时间就会被销毁。
(4) timeUnit 代表线程存活的时间单位。
(5) BlockingQueue 阻塞队列
如果正在执行的任务超过了最大线程数，可以存放在队列中，当线程池中有空闲资源就可以从队列中取出任务继续执行。 队列类型有如下几种类型： LinkedBlockingQueue ArrayBlockingQueue SynchronousQueue TransferQueue。(6) threadFactory 线程工厂，用来创建线程的，可以自定义线程，比如我们可以定义线程组名称，在jstack问题排查时，非常有帮助。
(7) rejectedExecutionHandler 拒绝策略,
当所有线程（最大线程数）都在忙，并且任务队列处于满任务的状态，则会执行拒绝策略。
JDK为我们提供了四种拒绝策略，我们必须都得熟悉
AbortPolicy : 丢弃任务，并抛出异常RejectedExecutionException。 默认 DiscardPolicy: 丢弃最新的任务，不抛异常。 DiscardOldestPolicy: 扔掉排队时间最久的任务，也就是最旧的任务。 CallerRuns: 由调用者（提交异步任务的线程）处理任务。
线程池的实现原理
想要实现一个线程池我们就需要关心ThreadPoolExecutor类，因为Executors创建线程池也是通过new ThreadPoolExecutor对象。
看一下 ThreadPoolExecutor 的类继承关系，可以看出为什么通过 Executors 创建的线程池返回结果是ExecutorService，因为ThreadPoolExecutor是ExecutorService接口的实现类，而Executors创建线程池本质也是创建的ThreadPoolExecutor 对象。
下面我们一起看一下 ThreadPoolExecutor 的源码，首先是 ThreadPoolExecutor 内定义的变量，常量：
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// 复合类型变量 是一个原子整数 控制状态（运行状态|线程池活跃线程数量） private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0 )); private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3 ; // 低29位 private static final int CAPACITY = ( 1 << COUNT_BITS) - 1 ; // 容量 // 运行状态存储在高位3位 private static final int RUNNING = - 1 << COUNT_BITS; // 接受新任务，并处理队列任务 private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS; // 不接受新任务，但会处理队列任务 private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS; // 不接受新任务，不会处理队列任务，中断正在处理的任务 private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS; // 所有的任务已结束，活跃线程为0，线程过渡到TIDYING状 态，将会执行terminated()钩子方法 private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS; // terminated()方法已经完成 // 设置 ctl 参数方法 private static int runStateOf( int c) { return c & ~CAPACITY; } private static int workerCountOf( int c) { return c & CAPACITY; } private static int ctlOf( int rs, int wc) { return rs | wc; } /** * 阻塞队列 */ private final BlockingQueue<Runnable> workQueue; /** * Lock 锁. */ private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock(); /** * 工人们 */ private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>(); /** * 等待条件支持等待终止 */ private final Condition termination = mainLock.newCondition(); /** * 最大的池大小. */ private int largestPoolSize; /** * 完成任务数 */ private long completedTaskCount; /** * 线程工厂 */ private volatile ThreadFactory threadFactory; /** * 拒绝策略 */ private volatile RejectedExecutionHandler handler; /** * 存活时间 */ private volatile long keepAliveTime; /** * 允许核心线程数 */ private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut; /** * 核心线程数 */ private volatile int corePoolSize; /** * 最大线程数 */ private volatile int maximumPoolSize; /** * 默认拒绝策略 */ private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler = new AbortPolicy(); /** * shutdown and shutdownNow权限 */ private static final RuntimePermission shutdownPerm = new RuntimePermission( "modifyThread" ); |
构造器,,支持最少五种参数，最大七中参数的四种构造器：
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public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this (corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory) { this (corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, defaultHandler); } public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, RejectedExecutionHandler handler) { this (corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), handler); } public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) { 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; } |
工人，线程池中执行任务的，线程池就是通过这些工人进行工作的，有核心员工（核心线程）和临时工（人手不够的时候，临时创建的，如果空闲时间厂，就会被裁员），
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private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable { private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L; // 工人的本质就是个线程 final Thread thread; // 第一件工作任务 Runnable firstTask; volatile long completedTasks; /** * 构造器 */ Worker(Runnable firstTask) { setState(- 1 ); // inhibit interrupts until runWorker this .firstTask = firstTask; this .thread = getThreadFactory().newThread( this ); } /** 工作 */ public void run() { runWorker( this ); } protected boolean isHeldExclusively() { return getState() != 0 ; } protected boolean tryAcquire( int unused) { if (compareAndSetState( 0 , 1 )) { setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread()); return true ; } return false ; } protected boolean tryRelease( int unused) { setExclusiveOwnerThread( null ); setState( 0 ); return true ; } public void lock() { acquire( 1 ); } public boolean tryLock() { return tryAcquire( 1 ); } public void unlock() { release( 1 ); } public boolean isLocked() { return isHeldExclusively(); } void interruptIfStarted() { Thread t; if (getState() >= 0 && (t = thread) != null && !t.isInterrupted()) { try { t.interrupt(); } catch (SecurityException ignore) { } } } } |
核心方法，通过线程池执行任务（这也是线程池的运行原理）：
检验任务 获取当前线程池状态 判断上班工人数量是否小于核心员工数 如果小于则招人，安排工作 不小于则判断等候区任务是否排满 如果没有排满则任务排入等候区 如果排满，看是否允许招人，允许招人则招临时工 如果都不行，该线程池无法接收新任务，开始按老板约定的拒绝策略，执行拒绝策略
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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); } |
submit（） 方法是其抽象父类定义的，这里我们就可以明显看到submit与execute的区别，通过submit调用，我们会创建 RunnableFuture ，并且会返回Future，这里我们可以将返回值类型，告知submit方法，它就会通过泛型约束返回值。
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public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService { public Future<?> submit(Runnable task) { if (task == null ) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null ); execute(ftask); return ftask; } public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) { if (task == null ) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result); execute(ftask); return ftask; } public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) { if (task == null ) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task); execute(ftask); return ftask; } ... } |
addWorker()是招人的一个方法：
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private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry: for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // 判断状态，及任务列表 if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false ; 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 } } boolean workerStarted = false ; boolean workerAdded = false ; Worker w = null ; try { w = new Worker(firstTask); final Thread t = w.thread; if (t != null ) { final ReentrantLock mainLock = this .mainLock; mainLock.lock(); try { int rs = runStateOf(ctl.get()); 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(); } if (workerAdded) { t.start(); workerStarted = true ; } } } finally { if (! workerStarted) addWorkerFailed(w); } return workerStarted; } |
获取任务的方法：
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private Runnable getTask() { boolean timedOut = false ; // Did the last poll() time out? for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) { decrementWorkerCount(); return null ; } int wc = workerCountOf(c); // Are workers subject to culling? boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize; if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) { if (compareAndDecrementWorkerCount(c)) return null ; continue ; } try { Runnable r = timed ? workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : workQueue.take(); if (r != null ) return r; timedOut = true ; } catch (InterruptedException retry) { timedOut = false ; } } } |
让员工干活的方法，分配任务，运行任务：
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final void runWorker(Worker w) { Thread wt = Thread.currentThread(); Runnable task = w.firstTask; w.firstTask = null ; w.unlock(); // allow interrupts boolean completedAbruptly = true ; try { while (task != null || (task = getTask()) != null ) { w.lock(); // If pool is stopping, ensure thread is interrupted; // if not, ensure thread is not interrupted. This // requires a recheck in second case to deal with // shutdownNow race while clearing interrupt if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && !wt.isInterrupted()) wt.interrupt(); try { beforeExecute(wt, task); Throwable thrown = null ; try { task.run(); } catch (RuntimeException x) { thrown = x; throw x; } catch (Error x) { thrown = x; throw x; } catch (Throwable x) { thrown = x; throw new Error(x); } finally { afterExecute(task, thrown); } } finally { task = null ; w.completedTasks++; w.unlock(); } } completedAbruptly = false ; } finally { processWorkerExit(w, completedAbruptly); } } |
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原文链接：https://juejin.cn/post/7063379162437779469
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