如何彻底搞懂jdk8线程池

这篇文章将为大家详细讲解有关如何彻底搞懂jdk8线程池，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

顶层设计,定义执行接口

Interface Executor(){
    void execute(Runnable command);

}

ExecutorService,定义控制接口

interface ExecutorService extends Executor{
    
}

抽象实现ExecutorService中的大部分方法

abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService{    //此处把ExecutorService中的提交方法都实现了
}

我们看下提交中的核心

 public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // ① 
            //核心线程数没有满就继续添加核心线程
            if (addWorker(command, true)) // ②
                return;
            c = ctl.get();
        }
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { // ③
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))// ④
                reject(command); //⑦
            else if (workerCountOf(recheck) == 0) // ⑤
                //如果worker为0，则添加一个非核心worker，所以线程池里至少有一个线程
                addWorker(null, false);// ⑥
        }
        //队列满了以后，添加非核心线程
        else if (!addWorker(command, false))// ⑧
            reject(command);//⑦
    }

这里就会有几道常见的面试题

1，什么时候用核心线程，什么时候启用非核心线程？

添加任务时优先使用核心线程，核心线程满了以后，任务放入队列中。只要队列不填满，就一直使用核心线程执行任务（代码①②）。

当队列满了以后开始使用增加非核心线程来执行队列中的任务（代码⑧）。

2，0个核心线程，2个非核心线程，队列100，添加99个任务是否会执行？

会执行，添加队列成功后，如果worker的数量为0，会添加非核心线程执行任务（见代码⑤⑥）

3，队列满了会怎么样？

队列满了，会优先启用非核心线程执行任务，如果非核心线程也满了，那就执行拒绝策略。

4，submit 和execute的区别是？

submit将执行任务包装成了RunnableFuture，最终返回了Future，executor 方法执行无返回值。

addworker实现

ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService{
    //保存所有的执行线程（worker）
    HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
    //存放待执行的任务，这块具体由指定的队列实现

    BlockingQueue<Runnable> workQueue;
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler){
    }
    //添加执行worker
    private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
        //这里每次都会基础校验和cas校验，防止并发无法创建线程，
        retry:
        for(;;){
            for(;;){
                if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                    break retry;
                c = ctl.get();  // Re-read ctl
                if (runStateOf(c) != rs)
                    continue retry;
            }
        }
        try{
            //创建一个worker
            w = new Worker(firstTask);
            final Thread t = w.thread;
            try{
                //加锁校验，添加到workers集合中
                workers.add(w);
            }
            //添加成功，将对应的线程启动，执行任务
            t.start();
        }finally{
             //失败执行进行释放资源
            addWorkerFailed(Worker w) 
        }
  
       
    }
    //Worker 是对任务和线程的封装
    private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable{
        //线程启动后会循环执行任务
        public void run() {
            runWorker(this);
        }

    }

    //循环执行
    final void runWorker(Worker w) {
        try{
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                //执行前的可扩展点
                beforeExecute(wt, task);
                try{
                     //执行任务
                    task.run();
                }finally{
                    //执行后的可扩展点，这块也把异常给吃了
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            }
            //这里会对执行的任务进行统计
        }finally{
             //异常或者是循环退出都会走这里
             processWorkerExit(w, completedAbruptly);
        }
    }
    //获取执行任务，此处决定runWorker的状态
    private Runnable getTask() {
        //worker的淘汰策略：允许超时或者工作线程>核心线程
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
        //满足淘汰策略且...，就返回null，交由processWorkerExit去处理线程
        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
                && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
                if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                    return null;
                continue;
            }
        // 满足淘汰策略，就等一定的时间poll()，不满足，就一直等待take()
        Runnable r = timed ?workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :workQueue.take();
    }
    //处理任务退出（循环获取不到任务的时候）
    private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
        //异常退出的，不能调整线程数的
        if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
            decrementWorkerCount();
        
        //不管成功或失败，都执行以下逻辑
        //1，计数，2，减去一个线程

        completedTaskCount += w.completedTasks;
        //将线程移除，并不关心是否非核心
        workers.remove(w);
        //如果是还是运行状态

        if (!completedAbruptly) {
            //正常终止的，处理逻辑
            int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
            //核心线程为0 ，最小值也是1
            if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                min = 1;
            //总线程数大于min就不再添加
            if (workerCountOf(c) >= min)
                return; // replacement not needed
        }        //异常退出一定还会添加worker，正常退出一般不会再添加线程，除非核心线程数为0
        addWorker(null, false);
    }
    
}

这里涉及到几个点：

1，任务异常以后虽然有throw异常，但是外面有好几个finally代码；

2，在finally中，进行了任务的统计以及worker移除；

3，如果还有等待处理的任务，最少添加一个worker（不管核心线程数是否为0）

这里会引申出来几个面试题：

1, 线程池中核心线程数如何设置？

cpu密集型：一般为核心线程数+1，尽可能减少cpu的并行；

IO密集型：可以设置核心线程数稍微多些，将IO等待期间的空闲cpu充分利用起来。

2，线程池使用队列的意义？

a）线程的资源是有限的,且线程的创建成本比较高；

b)  要保证cpu资源的合理利用（不能直接给cpu提一堆任务，cpu处理不过来，大家都慢了）

c) 利用了削峰填谷的思想（保证任务执行的可用性）；

d) 队列过大也会把内存撑爆。

3，为什么要用阻塞队列？而不是非阻塞队列？

a） 利用阻塞的特性，在没有任务时阻塞一定的时间，防止资源被释放(getTask和processWorkExit)；

b) 阻塞队列在阻塞时，CPU状态是wait，等有任务时，会被唤醒，不会占用太多的资源；

线程池有两个地方：

1，在execute方法中（提交任务时），只要工作线程为0，就至少添加一个Worker；

2，在processWorkerExit中（正常或异常结束时），只要有待处理的任务，就会增加Worker

所以正常情况下线程池一定会保证所有任务的执行。

我们在看下ThreadPoolExecutor中以下几个方法

public boolean prestartCoreThread() {
        return workerCountOf(ctl.get()) < corePoolSize &&
            addWorker(null, true);
    }
    void ensurePrestart() {
        int wc = workerCountOf(ctl.get());
        if (wc < corePoolSize)
            addWorker(null, true);
        else if (wc == 0)
            addWorker(null, false);
    }

    public int prestartAllCoreThreads() {
        int n = 0;
        while (addWorker(null, true))
            ++n;
        return n;
    }

确保了核心线程数必须是满的，这些方法特别是在批处理的时候，或者动态调整核心线程数的大小时很有用。

我们再看下Executors中常见的创建线程池的方法：

一、newFixedThreadPool 与newSingleThreadExecutor

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

特点：

1，核心线程数和最大线程数大小一样（唯一不同的是，一个是1，一个是自定义）；

2，队列用的是LinkedBlockingQueue（长度是Integer.Max_VALUE）

当任务的生产速度大于消费速度后，很容易将系统内存撑爆。

二、 newCachedThreadPool 和

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

特点：最大线程数为Integer.MAX_VALUE

当任务提交过多时，线程创建过多容易导致无法创建

三、 newWorkStealingPool

public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
        return new ForkJoinPool
            (parallelism,
             ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
             null, true);
    }

这个主要是并行度，默认为cpu的核数。

四、newScheduledThreadPool

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

封装起来的要么最大线程数不可控，要么队列长度不可控，所以阿里规约里也不建议使用Executors方法创建线程池。

ps:

生产上使用线程池，最好是将关键任务和非关键任务分开设立线程池，非关键业务影响关键业务的执行。

关于如何彻底搞懂jdk8线程池就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。