java并发编程（4）--线程池的使用一. java中的ThreadPoolExecutor类二. 深入剖析线程池实现原理三. 使用示例四.如何合理配置线程池的大小

java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor类时线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻的了解java中线程池，必须先了解这个类。下面看ThreadPoolExecutor类的具体实现源码：

在ThreadPoolExecutor类中提供了四个构造方法：

<code>public</code> <code>class</code> <code>ThreadPoolExecutor </code><code>extends</code> <code>AbstractExecutorService {</code>

<code> </code><code>public</code> <code>ThreadPoolExecutor(</code><code>int</code> <code>corePoolSize,</code><code>int</code> <code>maximumPoolSize,</code><code>long</code> <code>keepAliveTime,TimeUnit unit,</code>

<code> </code><code>BlockingQueue<Runnable> workQueue);</code>

<code> </code><code>BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory);</code>

<code> </code><code>BlockingQueue<Runnable> workQueue,RejectedExecutionHandler handler);</code>

<code> </code><code>BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);</code>

从上面的代码可以得知，ThreadPoolExecutor继承了AbstractExecutorService类，并提供了四个构造器，事实上，通过观察每个构造器的源码具体实现，发现前三个构造器都是调用第四个构造器进行的初始化工作。

下面解释下构造器中各个参数的含义：

maximumPoolSize:线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；

keepAliveTime:表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepaliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；

unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

<code>TimeUnit.DAYS; </code><code>//天</code>

<code>TimeUnit.HOURS; </code><code>//小时</code>

<code>TimeUnit.MINUTES; </code><code>//分钟</code>

<code>TimeUnit.SECONDS; </code><code>//秒</code>

<code>TimeUnit.MILLISECONDS; </code><code>//毫秒</code>

<code>TimeUnit.MICROSECONDS; </code><code>//微妙</code>

<code>TimeUnit.NANOSECONDS; </code><code>//纳秒</code>

workQueue:一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：

<code>ArrayBlocklingQueue</code>

<code>LinkedBlockingQueue</code>

<code>SynchronousQueue</code>

ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少，一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous.线程池的排队策略与blockingQueue有关。

threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程；

handler：便是当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：

<code>ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。</code>

<code>ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。</code>

<code>ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）</code>

<code>ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务</code>

具体参数的配置与线程池的关系将在下一节讲述。

从上面给出的ThreadPoolExecutor类的代码可以知道，ThreadPoolExecutor集成了AbstractExecutorService，我们来看一下AbstractExecutorService的实现：

<code>public</code> <code>abstract</code> <code>class</code> <code>AbstractExecutorService </code><code>implements</code> <code>ExecutorService {</code>

<code> </code><code>protected</code> <code><T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) { };</code>

<code> </code><code>protected</code> <code><T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Callable<T> callable) { };</code>

<code> </code><code>public</code> <code>Future<?> submit(Runnable task) {};</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> Future<T> submit(Runnable task, T result) { };</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> Future<T> submit(Callable<T> task) { };</code>

<code> </code><code>private</code> <code><T> T doInvokeAny(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks,</code>

<code> </code><code>boolean</code> <code>timed, </code><code>long</code> <code>nanos)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> T invokeAny(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException, ExecutionException {</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> T invokeAny(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks,</code>

<code> </code><code>long</code> <code>timeout, TimeUnit unit)</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException {</code>

<code> </code><code>public</code> <code><T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks,</code>

<code> </code><code>long</code> <code>timeout, TimeUnit unit)</code>

AbstractExecutorService是一个抽象类，它实现了ExecutorService接口。

我们接着看ExecutorService接口的实现：

<code>public</code> <code>interface</code> <code>ExecutorService </code><code>extends</code> <code>Executor {</code>

<code> </code><code>void</code> <code>shutdown();</code>

<code> </code><code>boolean</code> <code>isShutdown();</code>

<code> </code><code>boolean</code> <code>isTerminated();</code>

<code> </code><code>boolean</code> <code>awaitTermination(</code><code>long</code> <code>timeout, TimeUnit unit)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException;</code>

<code> </code><code><T> Future<T> submit(Callable<T> task);</code>

<code> </code><code><T> Future<T> submit(Runnable task, T result);</code>

<code> </code><code>Future<?> submit(Runnable task);</code>

<code> </code><code><T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks)</code>

<code> </code><code><T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks,</code>

<code> </code><code>long</code> <code>timeout, TimeUnit unit)</code>

<code> </code><code><T> T invokeAny(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException, ExecutionException;</code>

<code> </code><code><T> T invokeAny(Collection<? </code><code>extends</code> <code>Callable<T>> tasks,</code>

<code> </code><code>long</code> <code>timeout, TimeUnit unit)</code>

<code> </code><code>throws</code> <code>InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;</code>

而ExecutorService又继承了Executor接口，我们看一下Executor接口的实现：

<code>public</code> <code>interface</code> <code>Executor {</code>

<code> </code><code>void</code> <code>execute(Runnable command);</code>

到这里，大家应该明白ThreadPoolExecutor、AbstractExecutorService、ExecutorService和Executor几个之间的关系了。

Executor是一个顶层接口，在它里面只声明了一个方法execute(Runnable),返回值为void，参数为Runnable，从字面意思可以理解，就是用来执行传进去的任务的。

然后ExecutorService接口：submit,invokeAll,invokeAny以及shutDown等；

抽象类AbstractExecutorService，基本实现了ExecutorService中声明的所有方法；

然后ThreadPoolExecutor几成了类AbstractExecutorService，有几个重要的方法：

<code>execute()</code>

<code>submit()</code>

<code>shutdown()</code>

<code>shutdownNow()</code>

execute()方法实际上是Executor中声明的方法，在ThreadPoolExecutor进行了具体的实现，这个方法是ThreadPoolExecutor的核心方法，通过这个方法可以向县城吃提交一个任务，交又线程池去执行。

submit()方法是在ExecutorService中声明的方法，在AbstractExecutorService就已经有了具体的实现，在ThreadPoolExecutor中并没有对其进行重写，这个方法也是用来向线程池提交任务的，但是它和execute()方法不同，它能返回任务执行的结果，去看submit()方法的实现，会发现它实际上还是调用的execute()方法，只不过它利用了Future来获取任务执行结果。

shutdown()和shutdownNow()是用来关闭线程池的。

还有比如;getQueue(),getPoolSize(),getActiveCount(),getCompletedTaskCount()等获取与线程池相关属性的方法。

在上一节我们从宏观上介绍了ThreadPoolExecutor，下面我们来深入解析一下线程池的具体实现原理，将从下面几个方面讲解：

　　1.线程池状态

　　2.任务的执行

　　3.线程池中的线程初始化

　　4.任务缓存队列及排队策略

　　5.任务拒绝策略

　　6.线程池的关闭

　　7.线程池容量的动态调整

<a></a>

在ThreadPoolExecutor中定义了一个volatile变量，另外定义了几个static final变量表示线程池的各个状态：

<code>volatile</code> <code>int</code> <code>runState;</code>

<code>static</code> <code>final</code> <code>int</code> <code>RUNNING = </code><code>0</code><code>;</code>

<code>static</code> <code>final</code> <code>int</code> <code>SHUTDOWN = </code><code>1</code><code>;</code>

<code>static</code> <code>final</code> <code>int</code> <code>STOP = </code><code>2</code><code>;</code>

<code>static</code> <code>final</code> <code>int</code> <code>TERMINATED = </code><code>3</code><code>;</code>

runState表示当前线程池的状态，它是一个volatile变量用来保证线程之间的可见性；

下面的几个static final变量表示runState可能的几个取值。

当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态；

如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUDOWN状态，此时线程池不能接受显得任务，他会等待所有任务执行完毕；

如果调用了shutdownNoe()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能够接受新的任务，并且会尝试终止正在执行的任务。

当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，线程池被设置为TERMINATED状态。

在了解任务提交给线程池到任务执行完毕整个过程之前，我们来看一下ThreadPoolExecutor类中其他的一些比较重要的成员变量：

<code>private</code> <code>final</code> <code>BlockingQueue<Runnable> workQueue; </code><code>//任务缓存队列，用来存放等待执行的任务</code>

<code>private</code> <code>final</code> <code>ReentrantLock mainLock = </code><code>new</code> <code>ReentrantLock(); </code><code>//线程池的主要状态锁，对线程池状态（比如线程池大小</code>

<code> </code><code>//、runState等）的改变都要使用这个锁</code>

<code>private</code> <code>final</code> <code>HashSet<Worker> workers = </code><code>new</code> <code>HashSet<Worker>(); </code><code>//用来存放工作集</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>long</code> <code>keepAliveTime; </code><code>//线程存货时间 </code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>boolean</code> <code>allowCoreThreadTimeOut; </code><code>//是否允许为核心线程设置存活时间</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>int</code> <code>corePoolSize; </code><code>//核心池的大小（即线程池中的线程数目大于这个参数时，提交的任务会被放进任务缓存队列）</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>int</code> <code>maximumPoolSize; </code><code>//线程池最大能容忍的线程数</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>int</code> <code>poolSize; </code><code>//线程池中当前的线程数</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>RejectedExecutionHandler handler; </code><code>//任务拒绝策略</code>

<code>private</code> <code>volatile</code> <code>ThreadFactory threadFactory; </code><code>//线程工厂，用来创建线程</code>

<code>private</code> <code>int</code> <code>largestPoolSize; </code><code>//用来记录线程池中曾经出现过的最大线程数</code>

<code>private</code> <code>long</code> <code>completedTaskCount; </code><code>//用来记录已经执行完毕的任务个数</code>

每个变量的作用都已经标明出来了，这里要重点解释一下corePoolSize、maximumPoolSize、largestPoolSize三个变量。

corePoolSize在很多地方被翻译成核心池大小，其实我的理解这个就是线程池的大小。举个简单的例子：加入有一个工厂，工厂里面有10个工人，每个工人同时只能做一件任务。因此只要当10个工人中有工人是空闲的，来了任务就分配给空闲的工人做；当10个工人都有任务在做时，如果还来了任务，就把任务进行排队等待；如果说新任务数目增长的速度远远大于工人做任务的速度，那么此时工厂主管可能会想补救措施，比如重新招4个临时工人进来；然后就将任务也分配给这4个临时工人做；如果说这14个工人做任务的速度还是不够，此时工厂主管可能就要考虑不再接收新的任务或者抛弃前面的一些任务了。当这14个工人当中有人空闲时，而新任务增长速度又比较缓慢，工厂主管就可能考虑辞掉4个临时工了，只保持原来的10个工人，毕竟额外的工人是要花钱的。

这个例子中的corePoolSize就是10，而maximumPoolSize就是14（10+4）。也就是说corePoolSize就是线程池大小，maximumPoolSize在我看来是线程池的一种补救措施，即任务量突然过大时的一种补救措施。

不过为了方便理解，在本文后面还是讲corePoolSize翻译成核心池大小。

largestPoolSize只是一个用来起记录作用的变量，用来记录线程池中曾经有过的最大线程数目，跟线程池的容量没有任何关系。

下面我们进入正题，看一下任务从提交到最终执行完毕经历了哪些过程。

在ThreadPoolExecutor类中，最核心的任务提交方法是execute(),虽然通过submit也可以提交任务，但是实际上submit方法里最终调用的还是execute()方法，所以我们只需要研究execute()方法的实现原理即可：

我的jdk是1.7.80，源码已经和作者的不一样了，不过整体思路还是一样。但还是不复制了，自己也还欠缺分析源码的能力。

首先，要清楚corePoolSize和maximumPoolSize的含义；

其次，要知道Worker是用来干嘛的；

要知道任务提交给线程池后的处理策略，这里总结主要有4点:

如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；

如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；

如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；

如果线程池中的线程数量大于corePoolSize，如果某线程空闲时间超过keepAlivetime,线程将被终止，直到线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime就会终止。

默认情况下，创建线程池之后，线程池是没有线程的，需要提交任务之后才能创建线程。

在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程，可以通过以下两个办法：

prestartCoreThread():初始化一个核心线程；

prestartAllCoreThread():初始化所有核心线程；

前面提到任务缓存队列，即workQueue，它是用来存放等待执行的任务。

workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>,通常可以去下面三种类型：

ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须制定大小；

LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE;

synchronousQueue:这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程执行新来的任务。

当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：

ThreadPoolExecutor提供了两个方法用于线程池的关闭，分别是shutdown(),shutdownNow()，其中

shutdown():不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完才终止，但再也不会接收新的任务；

shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空缓存队列，返回尚未执行的任务

ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法：setCorePoolSize()和setMaximumPoolsize():

setCorePoolSize：设置核心池大小

setMaximumPoolSize：设置线程池最大能创建的线程数目大小

当上述参数从小变大时，ThreadPoolExecutor进行线程赋值，还可能立即创建新的线程来执行任务。

<code> </code><code>* 学习线程池</code>

<code> </code><code>* Created by mrf on 2016/3/7.</code>

<code>public</code> <code>class</code> <code>TestThreadPool {</code>

<code> </code><code>public</code> <code>static</code> <code>void</code> <code>main(String[] args) {</code>

<code> </code><code>ThreadPoolExecutor executor = </code><code>new</code> <code>ThreadPoolExecutor(</code><code>5</code><code>,</code><code>10</code><code>,</code><code>200</code><code>, TimeUnit.MILLISECONDS,</code><code>new</code> <code>ArrayBlockingQueue<Runnable>(</code><code>5</code><code>));</code>

<code> </code><code>MyTask myTask = </code><code>new</code> <code>MyTask(i);</code>

<code> </code><code>executor.execute(myTask);</code>

<code> </code><code>System.out.println(</code><code>"线程池中线程数目："</code><code>+executor.getPoolSize()+</code><code>",队列中等待执行的任务数目："</code>

<code> </code><code>+executor.getQueue().size()+</code><code>",已经执行完的任务数目："</code><code>+executor.getCompletedTaskCount());</code>

<code> </code><code>executor.shutdown();</code>

<code>class</code> <code>MyTask </code><code>implements</code> <code>Runnable{</code>

<code> </code><code>private</code> <code>int</code> <code>taskNum;</code>

<code> </code><code>public</code> <code>MyTask(</code><code>int</code> <code>taskNum) {</code>

<code> </code><code>this</code><code>.taskNum = taskNum;</code>

<code> </code><code>@Override</code>

<code> </code><code>public</code> <code>void</code> <code>run() {</code>

<code> </code><code>System.out.println(</code><code>"正在执行task："</code><code>+taskNum);</code>

<code> </code><code>Thread.sleep(</code><code>4000</code><code>);</code>

<code> </code><code>} </code><code>catch</code> <code>(InterruptedException e) {</code>

<code> </code><code>e.printStackTrace();</code>

<code> </code><code>System.out.println(</code><code>"task"</code><code>+taskNum+</code><code>"执行完毕"</code><code>);</code>

　结果：

从执行结果可以看出，当线程池中线程的数目大于5时，便将任务放入任务缓存队列里面，当任务缓存队列满了之后，便创建新的线程。如果上面程序中，将for循环设置为20个任务就会抛出拒绝异常了。

不过在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池：

<code>Executors.newCachedThreadPool(); </code><code>//创建一个缓冲池，缓冲池容量大小为Integer.MAX_VALUE</code>

<code>Executors.newSingleThreadExecutor(); </code><code>//创建容量为1的缓冲池</code>

<code>Executors.newFixedThreadPool(</code><code>int</code><code>); </code><code>//创建固定容量大小的缓冲池</code>

这三种静态方法的具体实现：

　　从它们的具体实现来看，它们实际上也是调用了ThreadPoolExecutor，只不过参数都已配置好了。

　　newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue；

　　newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，也使用的LinkedBlockingQueue；

　　newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

　　实际中，如果Executors提供的三个静态方法能满足要求，就尽量使用它提供的三个方法，因为自己去手动配置ThreadPoolExecutor的参数有点麻烦，要根据实际任务的类型和数量来进行配置。

　　另外，如果ThreadPoolExecutor达不到要求，可以自己继承ThreadPoolExecutor类进行重写。

　本节来讨论一个比较重要的话题：如何合理配置线程池大小，仅供参考。

　　一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：

　　如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1

　　如果是IO密集型任务，参考值可以设置为2*NCPU

　　当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。

本文转自Ryan.Miao博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/woshimrf/p/5249753.html，如需转载请自行联系原作者

java并发编程（4）--线程池的使用一. java中的ThreadPoolExecutor类二. 深入剖析线程池实现原理三. 使用示例四.如何合理配置线程池的大小

继续阅读

关于Gradle配置的小结

Java小案例——随机数猜测随机数猜测

nginx location中斜线的位置的重要性

27 Best Free Eclipse Plug-ins for Java Developer to be ProductiveCode Quality PluginsText Editor PluginsDependency ManagementVersion Control Integration PluginsFramework Development Continuous Integration Related PluginsOther Utility Plugins

Java String.format方法的简单使用

neo4j之cypher使用文档

GitHub连夜封杀！这份阿里 10W 字内部 Java 字面试手册到底有多强？

spark/scala关于【资源文件】加载方法概述外部文件加载方案测试资源文件打包入jar包中小结

mybatis_入门程序Mybatis入门

AOP编程_Android优雅权限框架(1)概念基础，2021金三银四前言正文大纲正文

Effective Java 8:通用程序设计

OOM三种类型

工厂模式-三种类型

【递归】高效率求2的n次幂

win10本地scala和spark安装安装scala安装spark

scala (3) Function 和 Method