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Java - ThreadPoolExecutor线程池分析

2023-08-31 21:31:40基础资料围观544次

这篇文章介绍了Java - ThreadPoolExecutor线程池分析，分享给大家做个参考，收藏Java资料网收获更多编程知识

Java - ThreadPoolExecutor源码分析

1. 为什么要自定义线程池

首先ThreadPoolExecutor中，一共提供了7个参数，每个参数都是非常核心的属性，在线程池去执行任务时，每个参数都有决定性的作用。

但是如果直接采用JDK提供的方式去构建，可见设置的核心参数最多就两个，这样就会导致对线程池的控制粒度很粗。所以在阿里规范中也推荐自己创建自定义线程池。

自定义构建线程池，可以细粒度的控制线程池，去管理内存的属性，并且针对一些参数的设置可能更好的在后期排查问题。

ThreadPoolExecutor 七大核心参数：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                         //  核心工作线程（当前任务执行结束后，不会销毁）
                          int maximumPoolSize,                      //  最大工作线程（代表当前线程池中一共可以有多少工作线程）
                          long keepAliveTime,                       //  非核心工作线程在阻塞队列位置等待时间
                          TimeUnit unit,                            //  非核心工作线程在阻塞队列位置等待时间的单位
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,        //  任务在没有核心工作线程处理时，任务先到阻塞队列中
                          ThreadFactory threadFactory,              //  构建线程的线程工厂，可以自定义thread信息
                          RejectedExecutionHandler handler)         //  当线程池无法处理处理任务时，执行拒绝策略

2.ThreadPoolExecutor应用

JDK提供的几种拒绝策略：

AbortPolicy：当前拒绝策略会在无法执行任务时，直接抛出一个异常

public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
     * Creates an {@code AbortPolicy}.
     */
    public AbortPolicy() { }

    /**
     * Always throws RejectedExecutionException.
     *
     * @param r the runnable task requested to be executed
     * @param e the executor attempting to execute this task
     * @throws RejectedExecutionException always
     */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
                                             " rejected from " +
                                             e.toString());
    }
}

CallerRunsPolicy：当前拒绝策略会在无法执行任务时，将任务交给调用者处理

public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
     * Creates a {@code CallerRunsPolicy}.
     */
    public CallerRunsPolicy() { }

    /**
     * Executes task r in the caller's thread, unless the executor
     * has been shut down, in which case the task is discarded.
     *
     * @param r the runnable task requested to be executed
     * @param e the executor attempting to execute this task
     */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            r.run();
        }
    }
}

DiscardPolicy：当前拒绝策略会在无法执行任务时，直接将任务丢弃

public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
     * Creates a {@code DiscardPolicy}.
     */
    public DiscardPolicy() { }

    /**
     * Does nothing, which has the effect of discarding task r.
     *
     * @param r the runnable task requested to be executed
     * @param e the executor attempting to execute this task
     */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    }
}

DiscardOldestPolicy：当前拒绝策略会在无法执行任务时，将阻塞队列中最早的任务丢弃，将当前任务再次交接线程池处理

public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
     * Creates a {@code DiscardOldestPolicy} for the given executor.
     */
    public DiscardOldestPolicy() { }

    /**
     * Obtains and ignores the next task that the executor
     * would otherwise execute, if one is immediately available,
     * and then retries execution of task r, unless the executor
     * is shut down, in which case task r is instead discarded.
     *
     * @param r the runnable task requested to be executed
     * @param e the executor attempting to execute this task
     */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            e.getQueue().poll();
            e.execute(r);
        }
    }
}

当然也可以自定义拒绝策略，根据自己业务修改实现逻辑，只需实现 RejectedExecutionHandler 类中的 rejectedExecution 方法。

3. ThreadPoolExecutor的核心属性

线程池的核心属性就是ctl，它会基于ctl拿到线程池的状态以及工作线程个数。

//  当前线程的核心属性
//  当前的ctl其实就是一个int类型的数值，内部是基于AtomicInteger套了一层,进行运算时，是原子操作
//  ctl表示线程池的两个核心属性
//  线程池的状态： ctl的高3位，表示线程池状态
//  工作线程的数量： ctl的低29位，表示工作线程的个数
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
//  Integer.SIZE： 获取Integer的bit位个数
//  声明一个常量： COUNT_BITS = 29
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
//  CAPACITY就是当前工作线程能记录的工作线程的最大个数
private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;

//  线程池状态表示
//  当前五个状态中，只有RUNNING状态表示线程池正常，可以正常接收任务处理
//  111： 代表RUNNING状态，RUNNING可以处理任务，并且处理阻塞队列中的任务
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
//  000： 代表SHUTDOWN状态，不会接收新任务，正在处理的任务正常进行，阻塞队列中的任务也会处理完
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
//  001： 代表STOP状态，不在接收新任务，正在处理的任务会被中断，阻塞队列中的任务不在处理
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
//  010： 代表TIDYING状态，这个状态是SHUTDOWN或者STOP转换过来的，代表线程池马上关闭，过度状态
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
//  011： 代表TERMINATED状态，这个状态是TIDYING转换过来的，转换过来需要执行terminated方法
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

//  下面方法是帮助运算ctl值的，需要传入ctl
//  基于&运算的特点，保证获取ctl的高3位的值
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
//  基于&运算的特点，保证获取ctl的低29位的值
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
//  runStateOf 和 workerCountOf 方法都是拆包
//  基于|运算的特点，对线程池状态rs和线程个数wc进行封装
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

线程池的转换方式：

ThreadPoolExecutor中的execute方法

execute方法是提交任务到线程池的核心方法。

execute源码解析：

//  提交执行任务
//  command 就是提交过来的任务
public void execute(Runnable command) {
    //  提交的任务不能为null　　健壮性判断
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    //  获取核心属性ctl值，用于后续判断
    int c = ctl.get();
    //  如果工作线程个数小于核心线程数
    //  满足要求，添加核心工作线程
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        //  addWorker（任务，是否是核心线程） ture: 核心线程，false：非核心线程
        //  addWorker返回true： 代表添加工作线程成功
        //  addWorker返回false： 代表添加工作线程失败
        //  addWorker中会基于线程池状态，以及工作线程个数判断，查看能否添加工作线程
        if (addWorker(command, true))
            //  工作线程构建出来了，任务也交给command去处理了
            return;
        //  说明线程池状态或者是工作线程个数发生了变化，导致添加失败，需要重新获取ctl值
        c = ctl.get();
    }
    //  添加核心工作线程失败后
    //  先判断线程池状态是否是RUNNING状态，如果是正常基于阻塞队列的offer方法，将任务添加到阻塞队列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        //  如果任务添加到阻塞队列成功，走if内部
        //  如果任务在丢到阻塞队列之前，线程池状态发生改变了
        //  重新获取ctl
        int recheck = ctl.get();
        //  如果线程池的状态不是RUNNING状态，将任务从阻塞队列中移除
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            //  并且直接拒绝策略
            reject(command);
        //  在这，说明阻塞队列有我刚放进去的任务
        //  查看一下工作线程数是不是0个
        //  如果工作线程为0个，需要添加一个非核心工作线程去处理阻塞队列中的任务
        //  发生这种情况有两种：
        //  1. 构建线程池时，核心线程数可以是0个
        //  2. 即使有核心线程，可以设置核心线程也允许超时，设置allowCoreThreadTimeOut（默认false）为ture
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            //  为了避免阻塞队列中的任务堆积，添加一个非核心线程去处理
            addWorker(null, false);
    }
    //  任务添加到阻塞队列失败
    //  构建一个非核心工作线程
    //  如果添加非核心工作线程成功，直接完成
    else if (!addWorker(command, false))
        //  添加失败，执行拒绝策略
        reject(command);
}

execute方法流程图：

ThreadPoolExecutor中的addWorker方法

addWorker方法中主要分为两大块：

第一块：校验线程池的状态以及工作线程个数
第二块：添加工作线程并且启动工作线程

//  校验和添加启动工作线程
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    //  =======================第一块====================
    //  外层for循环在校验线程池的状态
    //  内层for循环是在校验工作线程的个数

    //  retry是给外层for循环添加的一个标记，为了方便在内层for循环跳出到外层for循环
    retry:
    for (;;) {
        //  获取ctl
        int c = ctl.get();
        //  拿到ctl的高3位的值
        int rs = runStateOf(c);

        // =====================线程池状态判断==========================
        //  如果线程池状态是SHUTDOWN，并且此时阻塞队列有任务，工作线程为0，则添加一个工作线程去处理阻塞队列的任务

        //  判断线程池的状态是否大于等于SHUTDOWN，满足则说明线程不是RUNNING状态
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            //  如果这三个条件都满足，就代表是要添加非核心工作线程去处理阻塞队列中任务
            //  如果三个条件有一个不满足，返回false配合！，就不需要添加
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            //  不需要添加工作线程
            return false;


        for (;;) {
            // ===============工作线程个数判断==========================
            //  基于ctl拿到低29位的值，代表工作线程的个数
            int wc = workerCountOf(c);
            //  如果工作线程个数大于最大工作线程数CAPACITY值，就不可以添加，返回false
            if (wc >= CAPACITY ||
                //  基于core来判断添加的是否是核心工作线程
                //  如果是核心： 基于corePoolSize去判断
                //  如果是非核心： 基于maximumPoolSize去判断
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                //  代表不能添加，工作线程个数不满足要求
                return false;
            //  针对ctl + 1 ， 采用CAS操作
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                //  CAS成功后，直接退出外层循环，代表可以进行执行添加工作线程操作了
                break retry;
            //  重新获取一次ctl值
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            //  判断重新获取的ctl中，线程池的状态与之前是否有区别
            //  如果状态发生改变，需要重新去判断线程状态
            if (runStateOf(c) != rs)
                //  重新进入外层for循环
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
    }

    //  =======================第二块====================
    //  添加工作线程以及启动工作线程
    //  声明了三个变量
    //  workerStarted 表示工作线程启动状态，默认false
    boolean workerStarted = false;
    //  workerAdded 表示工作线程添加状态，默认false
    boolean workerAdded = false;
    //  w 表示工作线程
    Worker w = null;
    try {
        //  构建工作线程，并且将任务传递进去
        w = new Worker(firstTask);
        //  获取worker中的thread对象
        final Thread t = w.thread;
        //  判断thread是否不为null， 在new worker时，内部会通过给予的threadFactory去构造thread交给worker
        //  一般如果为null，代表ThreadFactory有问题
        if (t != null) {
            //  加锁，保证使用worker成员变量以及对largestPoolSize赋值时，保证线程安全
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            //  加锁， 因为后续要操作HashSet是线程不安全的
            mainLock.lock();
            try {
                //  再次获取线程池状态
                int rs = runStateOf(ctl.get());
                //  再次判断
                //  如果满足 rs < SHUTDOWN，说明线程池是RUNNING状态，可以继续执行
                //  如果线程池状态为SHUTDOWN，并且firstTask为null，添加非核心线程处理阻塞队列任务
                if (rs < SHUTDOWN ||
                    (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    //  进入这里，就可以添加工作线程
                    //  将threadFactory构建线程后，不能直接启动线程，如果启动则抛出异常
                    if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    /**
                    * 包含池中所有工作线程的集合。只有在获得mainLock时才能访问
                    * private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
                    * 将创建好的worker放入工作线程集合中
                    */ 
                    workers.add(w);
                    //  获取工作线程集合的大小，拿到工作线程个数
                    int s = workers.size();
                    //  largestPoolSize在记录最大线程个数的记录
                    //  如果当前工作线程个数，大于最大线程个数的记录，就赋值
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    //  设置工作线程添加成功
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                //  释放锁
                mainLock.unlock();
            }
            //  如果工作线程添加成功
            if (workerAdded) {
                //  直接启动worker中的线程
                t.start();
                //  设置启动工作线程成功
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        //  做补偿的操作，如果工作线程启动失败，将这个添加失败的工作线程处理掉
        if (! workerStarted)
            //  从工作线程的集合中移除掉  
            addWorkerFailed(w);
    }
    //  返回工作线程释放启动成功
    return workerStarted;
}

线程池为啥要构建空任务的非核心线程？

第一个：在 execute 方法中有个判断工作线程是否为0，是就添加一个空任务的非核心线程；

else if (workerCountOf(recheck) == 0)
    addWorker(null, false);

第二个：在工作线程 Worker 启动后，工作线程会运行 runWorker 方法，该方法中有个操作，当工作线程结束之后会执行 processWorkerExit 方法，在这个方法内部又有添加一个空任务的非核心线程；

private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
    if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
        decrementWorkerCount();

    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        completedTaskCount += w.completedTasks;
        workers.remove(w);
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }

    tryTerminate();

    int c = ctl.get();
    if (runStateLessThan(c, STOP)) {
        if (!completedAbruptly) {
            int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
            if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                min = 1;
            if (workerCountOf(c) >= min)
                return; // replacement not needed
        }
        addWorker(null, false);
    }
}

综合上诉，Java它有一个这样的场景：

在初始化线程池的时候可能设置线程池的核心线程数为0 或者设置allowCoreThreadTimeOut（默认false）为ture导致核心线程超时释放，存在没有核心线程的情况。

当我们把任务添加到阻塞队列之后，没有工作线程导致阻塞队列任务堆积，直到后续有新任务加入才会去创建工作线程。

/**
 * If false (default), core threads stay alive even when idle.
 * If true, core threads use keepAliveTime to time out waiting
 * for work.
 * 如果为false（默认值），核心线程即使在空闲时也会保持活动状态。
 * 如果为true，核心线程将使用keepAliveTime超时等待工作
 */
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut;

综上所述，因此线程池需要构建空任务的非核心线程去处理这种情况。

线程池使用完为什么必须执行shutdown方法或者shutdownNow方法？

第一点：在线程池 addWorker 方法中我们可以看到，

线程池启动线程也是基于 Thread 对象去进行的一个 start 方法启动的，像这种它会占用jvm的栈，

所以属于GC Roots 通过垃圾回收的可达性分析算法，这种线程就不能被回收，会一直占用jvm的资源，

因此不能及时的调用 shutdown 或者 shutdownNow 方法，就可能造成内存泄漏问题！！！

第二点：线程池启动对象是基于你 Worker 对象内部的 Thread 对象启动的，

当执行Thread对象的 start方法时，它会执行 Worker对象的 run 方法，

该方法中的runWorker 方法传入的是 this 就是当前的Worker对象，

就会导致启动的线程还指向了Worker对象，这个Worker对象是不能回收的，

又因为Worker对象属于线程池的内部类，

导致整个 ThreadPoolExecutor 线程池对象也不会被回收！！！

综上所述，当使用完线程池对象后，没有及时的调用关闭方法，会导致堆内存资源消耗很严重，最后会导致内存泄漏问题！

线程池的核心参数该如何设置？

主要的难点在于任务类型无法控制，比如：

cpu密集型： cpu不断的处理任务，大量的计算等操作。

IO密集型：不需要cpu一直调度，大多数时间都是等待结果的，如：调用第三方服务等待网络响应、等待IO响应、查询数据库等待数据库响应等等。

混合型：上面两种都会有。

大多数情况都需自己去测试，调试！没有绝对固定的一个公式。可以参考：

N thread = N cpu * U cpu * ( 1 + W / C )

线程数 = cpu的个数 * cpu的利用率 * （ 1 + 等待时间 / 计算时间）注：W/C 是程序运行时等待时间和计算时间的比值

1 * 100% * （1 + 50% / 50% ）= 2

公式只是给定一个调试的初始值，需要自己后续测试调试！

以上可能还有不足，仅供参考！！！

文章来源:https://www.cnblogs.com/M-sakura/p/17667784.html
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：jacktools123@163.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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Java - ThreadPoolExecutor源码分析

1. 为什么要自定义线程池

2.ThreadPoolExecutor应用

3. ThreadPoolExecutor的核心属性

ThreadPoolExecutor中的execute方法

ThreadPoolExecutor中的addWorker方法

线程池为啥要构建空任务的非核心线程？

线程池使用完为什么必须执行shutdown方法或者shutdownNow方法？

线程池的核心参数该如何设置？

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