1. 线程池的基本使用

1.1.为什么需要线程池

平时的业务中，如果要使用多线程，那么我们会在业务开始前创建线程，业务结束后，销毁线程。但是对于业务来说，线程的创建和销毁是与业务本身无关的，只关心线程所执行的任务。因此希望把尽可能多的cpu用在执行任务上面，而不是用在与业务无关的线程创建和销毁上面。而线程池则解决了这个问题，线程池的作用就是将线程进行复用。

1.2.JDK为我们提供了哪些支持

JDK中的相关类图如上图所示。

其中要提到的几个特别的类。

Callable类和Runable类相似，但是区别在于Callable有返回值。

ThreadPoolExecutor是线程池的一个重要实现。

而Executors是一个工厂类。

1.3.线程池的使用

1.3.1.线程池的种类

new FixedThreadPool 固定数量的线程池，线程池中的线程数量是固定的，不会改变。 new SingleThreadExecutor 单一线程池，线程池中只有一个线程。 new CachedThreadPool 缓存线程池，线程池中的线程数量不固定，会根据需求的大小进行改变。 new ScheduledThreadPool 计划任务调度的线程池，用于执行计划任务，比如每隔5分钟怎么样，

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

从方法上来看，显然 FixedThreadPool，SingleThreadExecutor，CachedThreadPool都是ThreadPoolExecutor的不同实例，只是参数不同。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); }

下面来简述下 ThreadPoolExecutor构造函数中参数的含义。

corePoolSize 线程池中核心线程数的数目 maximumPoolSize 线程池中最多能容纳多少个线程 keepAliveTime 当现在线程数目大于corePoolSize时，超过keepAliveTime时间后，多出corePoolSize的那些线程将被终结。 unit keepAliveTime的单位 workQueue 当任务数量很大，线程池中线程无法满足时，提交的任务会被放到阻塞队列中，线程空闲下来则会不断从阻塞队列中取数据。

这样在来看上面所说的FixedThreadPool，它的线程的核心数目和最大容纳数目都是一样的，以至于在工作期间，并不会创建和销毁线程。当任务数量很大，线程池中的线程无法满足时，任务将被保存到LinkedBlockingQueue中，而LinkedBlockingQueue的大小是Integer.MAX_VALUE。这就意味着，任务不断地添加，会使内存消耗越来越大。

而CachedThreadPool则不同，它的核心线程数量是0，最大容纳数目是Integer.MAX_VALUE，它的阻塞队列是SynchronousQueue，这是一个特别的队列，它的大小是0。由于核心线程数量是0，所以必然要将任务添加到SynchronousQueue中，这个队列只有一个线程在从中添加数据，同时另一个线程在从中获取数据时，才能成功。独自往这个队列中添加数据会返回失败。当返回失败时，则线程池开始扩展线程，这就是为什么CachedThreadPool的线程数目是不固定的。当60s该线程仍未被使用时，线程则被销毁。

1.4.线程池使用的小例子

1.4.1.简单线程池

import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ThreadPoolDemo { public static class MyTask implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "Thread ID:" + Thread.currentThread().getId()); try { Thread.sleep(1000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } public static void main(String[] args) { MyTask myTask = new MyTask(); ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 10; i++) { es.submit(myTask); } } }

由于使用的newFixedThreadPool(5)，但是启动了10个线程，所以每次执行5个，并且 可以很明显的看到线程的复用，ThreadId是重复的，也就是前5个任务和后5个任务都是同一批线程去执行的。

这里用的是

es.submit(myTask);

还有一种提交方式：

es.execute(myTask);

区别在于submit会返回一个Future对象，这个将在以后介绍。

1.4.2.ScheduledThreadPool

import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ThreadPoolDemo { public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(10); //如果前面的任务还未完成，则调度不会启动。 ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(1000); System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception } } }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);//启动0秒后执行，然后周期2秒执行一次 } }

输出：

1454832514

1454832517

1454832520

1454832523

1454832526

...

由于任务执行需要1秒，任务调度必须等待前一个任务完成。也就是这里的每隔2秒的意思是，前一个任务完成后2秒再开启新的一个任务。

2. 扩展和增强线程池

2.1.回调接口

线程池中有一些回调的api来给我们提供扩展的操作。

ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()){ @Override protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { System.out.println("准备执行"); } @Override protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { System.out.println("执行完成"); } @Override protected void terminated() { System.out.println("线程池退出"); } };

我们可以通过实现ThreadPoolExecutor的子类去覆盖ThreadPoolExecutor的beforeExecute，afterExecute，terminated方法来实现在线程执行前后，线程池退出时的日志管理或其他操作。

2.2.拒绝策略

有时候，任务非常繁重，导致系统负载太大。在上面说过，当任务量越来越大时，任务都将放到FixedThreadPool的阻塞队列中，导致内存消耗太大，最终导致内存溢出。这样的情况是应该要避免的。因此当我们发现线程数量要超过最大线程数量时，我们应该放弃一些任务。丢弃时，我们应该把任务记下来，而不是直接丢掉。

ThreadPoolExecutor中还有另一个构造函数。

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; }

threadFactory我们在后面再介绍。

而handler就是拒绝策略的实现，它会告诉我们，如果任务不能执行了，该怎么做。

共有以上4种策略。

AbortPolicy：如果不能接受任务了，则抛出异常。

CallerRunsPolicy：如果不能接受任务了，则让调用的线程去完成。

DiscardOldestPolicy：如果不能接受任务了，则丢弃最老的一个任务，由一个队列来维护。

DiscardPolicy：如果不能接受任务了，则丢弃任务。

ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), new RejectedExecutionHandler() { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { System.out.println(r.toString() + "is discard"); } });

当然我们也可以自己实现RejectedExecutionHandler接口来自己定义拒绝策略。

2.3.自定义ThreadFactory

刚刚已经看到了，在ThreadPoolExecutor的构造函数中可以指定threadFactory。

线程池中的线程都是由线程工厂创建出来，我们可以自定义线程工厂。

默认的线程工厂：

static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory { private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1); private final ThreadGroup group; private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1); private final String namePrefix; DefaultThreadFactory() { SecurityManager s = System.getSecurityManager(); group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup(); namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-"; } public Thread newThread(Runnable r) { Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(), 0); if (t.isDaemon()) t.setDaemon(false); if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY) t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); return t; } }

3. ForkJoin

3.1.思想

就是分而治之的思想。

fork/join类似MapReduce算法，两者区别是：Fork/Join 只有在必要时如任务非常大的情况下才分割成一个个小任务，而 MapReduce总是在开始执行第一步进行分割。看来，Fork/Join更适合一个JVM内线程级别，而MapReduce适合分布式系统。

4.2.使用接口

RecursiveAction：无返回值

RecursiveTask：有返回值

4.3.简单例子

import java.util.ArrayList; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.ForkJoinTask; import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class CountTask extends RecursiveTask<Long>{ private static final int THRESHOLD = 10000; private long start; private long end; public CountTask(long start, long end) { super(); this.start = start; this.end = end; } @Override protected Long compute() { long sum = 0; boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD; if(canCompute) { for (long i = start; i <= end; i++) { sum = sum + i; } }else { //分成100个小任务 long step = (start + end)/100; ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>(); long pos = start; for (int i = 0; i < 100; i++) { long lastOne = pos + step; if(lastOne > end ) { lastOne = end; } CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne); pos += step + 1; subTasks.add(subTask); subTask.fork();//把子任务推向线程池 } for (CountTask t : subTasks) { sum += t.join();//等待所有子任务结束 } } return sum; } public static void main(String[] args) { ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); CountTask task = new CountTask(0, 200000L); ForkJoinTask<Long> result = forkJoinPool.submit(task); try { long res = result.get(); System.out.println("sum = " + res); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception e.printStackTrace(); } } }

上述例子描述了一个累加和的任务。将累加任务分成100个任务，每个任务只执行一段数字的累加和，最后join后，把每个任务计算出的和再累加起来。

4.4.实现要素

4.4.1.WorkQueue与ctl

每一个线程都会有一个工作队列

static final class WorkQueue

在工作队列中，会有一系列对线程进行管理的字段

volatile int eventCount; // encoded inactivation count; < 0 if inactive

int nextWait; // encoded record of next event waiter

int nsteals; // number of steals

int hint; // steal index hint

short poolIndex; // index of this queue in pool

final short mode; // 0: lifo, > 0: fifo, < 0: shared

volatile int qlock; // 1: locked, -1: terminate; else 0

volatile int base; // index of next slot for poll

int top; // index of next slot for push

ForkJoinTask<?>[] array; // the elements (initially unallocated)

final ForkJoinPool pool; // the containing pool (may be null)

final ForkJoinWorkerThread owner; // owning thread or null if shared

volatile Thread parker; // == owner during call to park; else null

volatile ForkJoinTask<?> currentJoin; // task being joined in awaitJoin

ForkJoinTask<?> currentSteal; // current non-local task being executed

这里要注意的是，JDK7和JDK8在ForkJoin的实现上有了很大的差别。我们这里介绍的是JDK8中的。 在线程池中，有时不是所有的线程都在执行的，部分线程会被挂起，那些挂起的线程会被存放到一个栈中。内部通过一个链表表示。

nextWait会指向下一个等待的线程。

poolIndex线程在线程池中的下标索引。

eventCount 在初始化时，eventCount与poolIndex有关。总共32位，第一位表示是否被激活，15位表示被挂起的次数

eventCount，剩下的表示poolIndex。用一个字段来表示多个意思。

工作队列WorkQueue用ForkJoinTask<?>[] array来表示。而top，base来表示队列的两端，数据在这两者之间。

在ForkJoinPool中维护着ctl（64位long型）

volatile long ctl;

* Field ctl is a long packed with:

* AC: Number of active running workers minus target parallelism (16 bits)

* TC: Number of total workers minus target parallelism (16 bits)

* ST: true if pool is terminating (1 bit)

* EC: the wait count of top waiting thread (15 bits)

* ID: poolIndex of top of Treiber stack of waiters (16 bits)

AC表示活跃的线程数减去并行度（大概就是CPU个数）

TC表示总的线程数减去并行度

ST表示线程池本身是否是激活的

EC表示顶端等待线程的挂起数

ID表示顶端等待线程的poolIndex

很明显ST+EC+ID就是我们刚刚所说的 eventCount 。

那么为什么明明5个变量，非要合成一个变量呢。其实用5个变量占用容量也差不多。

用一个变量代码的可读性上会差很多。

那么为什么用一个变量呢？其实这点才是最巧妙的地方，因为这5个变量是一个整体，在多线程中，如果用5个变量，那么当修改其中一个变量时，如何保证5个变量的整体性。那么用一个变量则就解决了这个问题。如果用锁解决，则会降低性能。

用一个变量则保证了数据的一致性和原子性。

在ForkJoin中队ctl的更改都是使用CAS操作，在前面系列的文章中已经介绍过，CAS是无锁的操作，性能很好。

由于CAS操作也只能针对一个变量，所以这种设计是最优的。

4.4.2.工作窃取

接下来要介绍下整个线程池的工作流程。

每个线程都会调用runWorker

final void runWorker(WorkQueue w) { w.growArray(); // allocate queue for (int r = w.hint; scan(w, r) == 0; ) { r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; r ^= r << 5; // xorshift } }

scan()函数是扫描是否有任务要做。

r是一个相对随机的数字。

private final int scan(WorkQueue w, int r) { WorkQueue[] ws; int m; long c = ctl; // for consistency check if ((ws = workQueues) != null && (m = ws.length - 1) >= 0 && w != null) { for (int j = m + m + 1, ec = w.eventCount;;) { WorkQueue q; int b, e; ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinTask<?> t; if ((q = ws[(r - j) & m]) != null && (b = q.base) - q.top < 0 && (a = q.array) != null) { long i = (((a.length - 1) & b) << ASHIFT) + ABASE; if ((t = ((ForkJoinTask<?>) U.getObjectVolatile(a, i))) != null) { if (ec < 0) helpRelease(c, ws, w, q, b); else if (q.base == b && U.compareAndSwapObject(a, i, t, null)) { U.putOrderedInt(q, QBASE, b + 1); if ((b + 1) - q.top < 0) signalWork(ws, q); w.runTask(t); } } break; } else if (--j < 0) { if ((ec | (e = (int)c)) < 0) // inactive or terminating return awaitWork(w, c, ec); else if (ctl == c) { // try to inactivate and enqueue long nc = (long)ec | ((c - AC_UNIT) & (AC_MASK|TC_MASK)); w.nextWait = e; w.eventCount = ec | INT_SIGN; if (!U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc)) w.eventCount = ec; // back out } break; } } } return 0; }

我们接下来看看scan方法，scan的一个参数是WorkQueue，上面已经说过，每个线程都会拥有一个WorkQueue，那么多个线程的WorkQueue就会保存在workQueues里面，r是一个随机数，通过r来找到某一个 WorkQueue，在WorkQueue里面有所要做的任务。

然后通过WorkQueue的base，取得base的偏移量。

b = q.base

..

long i = (((a.length - 1) & b) << ASHIFT) + ABASE;

..

然后通过偏移量得到最后一个的任务，运行这个任务

t = ((ForkJoinTask<?>)U.getObjectVolatile(a, i))

..

w.runTask(t);

..

通过这个大概的分析理解了过程，我们发现，当前线程调用scan方法后，不会执行当前的WorkQueue中的任务，而是通过一个随机数r，来得到其他 WorkQueue的任务。这就是ForkJoinPool的主要的一个机理。

当前线程不会只着眼于自己的任务，而是优先完成其他任务。这样做来，防止了饥饿现象的发生。这样就预防了某些线程因为卡死或者其他原因而无法及时完成任务，或者某个线程的任务量很大，其他线程却没事可做。

然后来看看runTask方法

final void runTask(ForkJoinTask<?> task) { if ((currentSteal = task) != null) { ForkJoinWorkerThread thread; task.doExec(); ForkJoinTask<?>[] a = array; int md = mode; ++nsteals; currentSteal = null; if (md != 0) pollAndExecAll(); else if (a != null) { int s, m = a.length - 1; ForkJoinTask<?> t; while ((s = top - 1) - base >= 0 && (t = (ForkJoinTask<?>)U.getAndSetObject (a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, null)) != null) { top = s; t.doExec(); } } if ((thread = owner) != null) // no need to do in finally clause thread.afterTopLevelExec(); } }

有一个有趣的命名：currentSteal，偷得的任务，的确是刚刚解释的那样。

task.doExec();

将会完成这个任务。

完成了别人的任务以后，将会完成自己的任务。

通过得到top来获得自己任务第一个任务

while ((s = top - 1) - base >= 0 && (t = (ForkJoinTask<?>)U.getAndSetObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, null)) != null) { top = s; t.doExec(); }

接下来，通过一个图来总结下刚刚线程池的流程

比如有T1，T2两个线程，T1会通过T2的base来获得T2的最后一个任务（当然实际上是通过一个随机数r来取得某个线程最后一个任务），T1也会通过自己的top来执行自己的第一个任务。反之，T2也会如此。

拿其他线程的任务都是从base开始拿的，自己拿自己的任务是从top开始拿的。这样可以减少冲突

如果没有找到其他任务

else if (--j < 0) { if ((ec | (e = (int)c)) < 0) // inactive or terminating return awaitWork(w, c, ec); else if (ctl == c) { // try to inactivate and enqueue long nc = (long)ec | ((c - AC_UNIT) & (AC_MASK|TC_MASK)); w.nextWait = e; w.eventCount = ec | INT_SIGN; if (!U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc)) w.eventCount = ec; // back out } break; }

那么首先会通过一系列运行来改变ctl的值，获得了nc，然后用CAS将新的值赋值。然后就调用awaitWork()将线程进入等待状态（调用的 前面系列文章中提到的unsafe的park方法）。

这里要说明的是改变ctl值这里，首先是将ctl中的AC-1，AC是占ctl的前16位，所以不能直接-1，而是通过AC_UNIT（0x1000000000000）来达到使ctl的前16位-1的效果。

前面说过eventCount中有保存poolIndex，通过poolIndex以及WorkQueue中的nextWait，就能遍历所有的等待线程。