Java多线程进阶（十五）：线程池的使用

为什么要使用线程池

创建/销毁线程需要消耗系统资源，线程池可以复用已创建的线程。
控制并发的数量。并发数量过多，可能会导致资源消耗过多，从而造成服务器崩溃。（主要原因）。
可以对线程做统一管理。

线程池的原理

Java中的线程池顶层接口是Executor接口，ThreadPoolExecutor是这个接口的实现类。

我们先看一下Executor。

public interface Executor {

    /**
     * Executes the given command at some time in the future.  The command
     * may execute in a new thread, in a pooled thread, or in the calling
     * thread, at the discretion of the {@code Executor} implementation.
     *
     * @param command the runnable task
     * @throws RejectedExecutionException if this task cannot be
     * accepted for execution
     * @throws NullPointerException if command is null
     */
    void execute(Runnable command);
}

我们再看看ThreadPoolExecutor类。构造函数如下：

// 五个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue)

// 六个参数的构造函数-1
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory)

// 六个参数的构造函数-2
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          RejectedExecutionHandler handler)

// 七个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

关于构造函数的参数的含义

int corePoolSize：该线程池中核心线程数最大值

核心线程：线程池中有两类线程，核心线程和非核心线程。核心线程默认情况下会一直存在于线程池中，即使这个核心线程什么都不干（铁饭碗），而非核心线程如果长时间的闲置，就会被销毁（临时工）。

int maximumPoolSize：该线程池中线程总数最大值。

该值等于核心线程数量 + 非核心线程数量。

long keepAliveTime：非核心线程闲置超时时长。

非核心线程如果处于闲置状态超过该值，就会被销毁。如果设置allowCoreThreadTimeOut(true)，则会也作用于核心线程。

TimeUnit unit：keepAliveTime的单位。
BlockingQueue workQueue：阻塞队列，维护着等待执行的Runnable任务对象。

常用的几个阻塞队列：

LinkedBlockingQueue

链式阻塞队列，底层数据结构是链表，默认大小是Integer.MAX_VALUE，也可以指定大小。

ArrayBlockingQueue

数组阻塞队列，底层数据结构是数组，需要指定队列的大小。

SynchronousQueue

同步队列，内部容量为0，每个put操作必须等待一个take操作，反之亦然。

DelayQueue

延迟队列，该队列中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。

线程池主要的任务处理流程

处理任务的核心方法是execute，我们看看 JDK 1.8 源码中ThreadPoolExecutor是如何处理线程任务的：

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();   
    int c = ctl.get();
    // 1.当前线程数小于corePoolSize,则调用addWorker创建核心线程执行任务
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
       if (addWorker(command, true))
           return;
       c = ctl.get();
    }
    // 2.如果不小于corePoolSize，则将任务添加到workQueue队列。
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 2.1 如果isRunning返回false(状态检查)，则remove这个任务，然后执行拒绝策略。
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
            // 2.2 线程池处于running状态，但是没有线程，则创建线程
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 3.如果放入workQueue失败，则创建非核心线程执行任务，
    // 如果这时创建非核心线程失败(当前线程总数不小于maximumPoolSize时)，就会执行拒绝策略。
    else if (!addWorker(command, false))
         reject(command);
}

总结一下处理流程

线程总数量 < corePoolSize，无论线程是否空闲，都会新建一个核心线程执行任务（让核心线程数量快速达到corePoolSize，在核心线程数量 < corePoolSize时）。注意，这一步需要获得全局锁。
线程总数量 >= corePoolSize时，新来的线程任务会进入任务队列中等待，然后空闲的核心线程会依次去缓存队列中取任务来执行（体现了线程复用）。
当缓存队列满了，说明这个时候任务已经多到爆棚，需要一些“临时工”来执行这些任务了。于是会创建非核心线程去执行这个任务。注意，这一步需要获得全局锁。
缓存队列满了，且总线程数达到了maximumPoolSize，则会采取上面提到的拒绝策略进行处理。

线程池如何实现复用

线程重用的核心是，我们知道，Thread.start()只能调用一次，一旦这个调用结束，则该线程就到了stop状态，不能再次调用start。

则要达到复用的目的，则必须从Runnable接口的run()方法上入手，可以这样设计这个Runnable.run()方法（就叫外面的run()方法）：它本质上是个无限循环，跑的过程中不断检查我们是否有新加入的子Runnable对象（就叫内部的runnable:run()吧，它就是用来实现我们自己的任务），有就调一下我们的run()，其实就一个大run()把其它小run()#1,run()#2,…给串联起来了，基本原理就这么简单。

简单的说，线程池就是一组工人，任务是放在队列Queue里，一共就这么几个工人，当有空闲的工人，就会去队列里领取下一个任务，所以通过这种手段限制的总工人（线程）数量，即为复用。

常见的线程池

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

有且仅有一个核心线程（ corePoolSize == maximumPoolSize=1），使用了LinkedBlockingQueue（容量很大），所以，不会创建非核心线程。所有任务按照先来先执行的顺序执行。如果这个唯一的线程不空闲，那么新来的任务会存储在任务队列里等待执行。

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

核心线程数量和总线程数量相等，都是传入的参数nThreads，所以只能创建核心线程，不能创建非核心线程。因为LinkedBlockingQueue的默认大小是Integer.MAX_VALUE，故如果核心线程空闲，则交给核心线程处理；如果核心线程不空闲，则入列等待，直到核心线程空闲。

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

运行流程如下：

提交任务进线程池。
因为corePoolSize为0的关系，不创建核心线程，线程池最大为Integer.MAX_VALUE。
尝试将任务添加到SynchronousQueue队列。
如果SynchronousQueue入列成功，等待被当前运行的线程空闲后拉取执行。如果当前没有空闲线程，那么就创建一个非核心线程，然后从SynchronousQueue拉取任务并在当前线程执行。
如果SynchronousQueue已有任务在等待，入列操作将会阻塞。

当需要执行很多短时间的任务时，CacheThreadPool的线程复用率比较高，会显著的提高性能。而且线程60s后会回收，意味着即使没有任务进来，CacheThreadPool并不会占用很多资源。

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

//ScheduledThreadPoolExecutor():
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
          DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

程铭程铭你快成名

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