Java并发编程(十三)-- 线程池实现原理
2021-06-20 20:03
标签:com nali doc running 种类型 若是 方式 check 结果 在上一章我们从宏观上介绍了ThreadPoolExecutor,本文将深入解析一下线程池的具体实现原理 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: 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SHUTDOWN状态,此时线程池不能够接受新的任务,它会等待所有任务执行完毕; 如果调用了shutdownNow()方法,则线程池处于STOP状态,此时线程池不能接受新的任务,并且会去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。 在了解将任务提交给线程池到任务执行完毕整个过程之前,我们先来看一下ThreadPoolExecutor类中其他的一些比较重要成员变量: 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,也就是线程池的“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,在本文后面还是将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()方法,虽然通过submit也可以提交任务,但是实际上submit方法里面最终调用的还是execute()方法,所以我们只需要研究execute()方法的实现原理即可: 上面的代码可能看起来不是那么容易理解,下面我们一句一句解释: 首先,判断提交的任务command是否为null,若是null,则抛出空指针异常; 接着是这句,这句要好好理解一下: 由于是或条件运算符,所以先计算前半部分的值,如果线程池中当前线程数不小于核心池大小,那么就会直接进入下面的if语句块了。 如果线程池中当前线程数小于核心池大小,则接着执行后半部分,也就是执行 如果执行完addIfUnderCorePoolSize这个方法返回false,则继续执行下面的if语句块,否则整个方法就直接执行完毕了。 如果执行完addIfUnderCorePoolSize这个方法返回false,然后接着判断 如果当前线程池处于RUNNING状态,则将任务放入任务缓存队列;如果当前线程池不处于RUNNING状态或者任务放入缓存队列失败,则执行: 如果执行addIfUnderMaximumPoolSize方法失败,则执行reject()方法进行任务拒绝处理。 回到前面: 这句的执行,如果说当前线程池处于RUNNING状态且将任务放入任务缓存队列成功,则继续进行判断: 这句判断是为了防止在将此任务添加进任务缓存队列的同时其他线程突然调用shutdown或者shutdownNow方法关闭了线程池的一种应急措施。如果是这样就执行: 进行应急处理,从名字可以看出是保证 添加到任务缓存队列中的任务得到处理。 我们接着看2个关键方法的实现:addIfUnderCorePoolSize和addIfUnderMaximumPoolSize: 这个是addIfUnderCorePoolSize方法的具体实现,从名字可以看出它的意图就是当低于核心吃大小时执行的方法。下面看其具体实现,首先获取到锁,因为这地方涉及到线程池状态的变化,先通过if语句判断当前线程池中的线程数目是否小于核心池大小,有朋友也许会有疑问:前面在execute()方法中不是已经判断过了吗,只有线程池当前线程数目小于核心池大小才会执行addIfUnderCorePoolSize方法的,为何这地方还要继续判断?原因很简单,前面的判断过程中并没有加锁,因此可能在execute方法判断的时候poolSize小于corePoolSize,而判断完之后,在其他线程中又向线程池提交了任务,就可能导致poolSize不小于corePoolSize了,所以需要在这个地方继续判断。然后接着判断线程池的状态是否为RUNNING,原因也很简单,因为有可能在其他线程中调用了shutdown或者shutdownNow方法。然后就是执行 这个方法也非常关键,传进去的参数为提交的任务,返回值为Thread类型。然后接着在下面判断t是否为空,为空则表明创建线程失败(即poolSize>=corePoolSize或者runState不等于RUNNING),否则调用t.start()方法启动线程。 我们来看一下addThread方法的实现: 在addThread方法中,首先用提交的任务创建了一个Worker对象,然后调用线程工厂threadFactory创建了一个新的线程t,然后将线程t的引用赋值给了Worker对象的成员变量thread,接着通过workers.add(w)将Worker对象添加到工作集当中。 下面我们看一下Worker类的实现: 它实际上实现了Runnable接口,因此上面的Thread t = threadFactory.newThread(w);效果跟下面这句的效果基本一样 相当于传进去了一个Runnable任务,在线程t中执行这个Runnable。 既然Worker实现了Runnable接口,那么自然最核心的方法便是run()方法了: 从run方法的实现可以看出,它首先执行的是通过构造器传进来的任务firstTask,在调用runTask()执行完firstTask之后,在while循环里面不断通过getTask()去取新的任务来执行,那么去哪里取呢?自然是从任务缓存队列里面去取,getTask是ThreadPoolExecutor类中的方法,并不是Worker类中的方法,下面是getTask方法的实现: 在getTask中,先判断当前线程池状态,如果runState大于SHUTDOWN(即为STOP或者TERMINATED),则直接返回null。 如果runState为SHUTDOWN或者RUNNING,则从任务缓存队列取任务。 如果当前线程池的线程数大于核心池大小corePoolSize或者允许为核心池中的线程设置空闲存活时间,则调用poll(time,timeUnit)来取任务,这个方法会等待一定的时间,如果取不到任务就返回null。 然后判断取到的任务r是否为null,为null则通过调用workerCanExit()方法来判断当前worker是否可以退出,我们看一下workerCanExit()的实现: 也就是说如果线程池处于STOP状态、或者任务队列已为空或者允许为核心池线程设置空闲存活时间并且线程数大于1时,允许worker退出。如果允许worker退出,则调用interruptIdleWorkers()中断处于空闲状态的worker,我们看一下interruptIdleWorkers()的实现: 从实现可以看出,它实际上调用的是worker的interruptIfIdle()方法,在worker的interruptIfIdle()方法中: 这里有一个非常巧妙的设计方式,假如我们来设计线程池,可能会有一个任务分派线程,当发现有线程空闲时,就从任务缓存队列中取一个任务交给空闲线程执行。但是在这里,并没有采用这样的方式,因为这样会要额外地对任务分派线程进行管理,无形地会增加难度和复杂度,这里直接让执行完任务的线程去任务缓存队列里面取任务来执行。 我们再看addIfUnderMaximumPoolSize方法的实现,这个方法的实现思想和addIfUnderCorePoolSize方法的实现思想非常相似,唯一的区别在于addIfUnderMaximumPoolSize方法是在线程池中的线程数达到了核心池大小并且往任务队列中添加任务失败的情况下执行的: 看到没有,其实它和addIfUnderCorePoolSize方法的实现基本一模一样,只是if语句判断条件中的poolSize
到这里,大部分朋友应该对任务提交给线程池之后到被执行的整个过程有了一个基本的了解,下面总结一下: 1)首先,要清楚corePoolSize和maximumPoolSize的含义; 2)其次,要知道Worker是用来起到什么作用的; 3)要知道任务提交给线程池之后的处理策略,这里总结一下主要有4点: 默认情况下,创建线程池之后,线程池中是没有线程的,需要提交任务之后才会创建线程。 在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程,可以通过以下两个方法办到: 下面是这2个方法的实现: 注意上面传进去的参数是null,如果传进去的参数为null,则最后执行线程会阻塞在getTask方法中的 即等待任务队列中有任务。 在前面我们多次提到了任务缓存队列,即workQueue,它用来存放等待执行的任务。 workQueue的类型为BlockingQueue 1)ArrayBlockingQueue:基于数组的先进先出队列,此队列创建时必须指定大小; 2)LinkedBlockingQueue:基于链表的先进先出队列,如果创建时没有指定此队列大小,则默认为Integer.MAX_VALUE; 3)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来执行新来的任务。 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()和shutdownNow(),其中: ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法:setCorePoolSize()和setMaximumPoolSize(), 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。 前面我们讨论了线程池的实现原理,接下来我们来看一下它的具体使用: 执行结果: 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循环中改成执行20个任务,就会抛出任务拒绝异常了。 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: 下面来看看这三个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。 参考资料: http://blog.csdn.net/xieyuooo/article/details/8718741 http://ifeve.com/java-threadpool/ http://blog.163.com/among_1985/blog/static/275005232012618849266/ https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932921.html Java并发编程(十三)-- 线程池实现原理 标签:com nali doc running 种类型 若是 方式 check 结果 原文地址:https://www.cnblogs.com/JackpotHan/p/9686032.html原理解析
线程池状态
volatile int runState;
static final int RUNNING = 0;
static final int SHUTDOWN = 1;
static final int STOP = 2;
static final int TERMINATED = 3;
任务的执行
private final BlockingQueue
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
reject(command);
}
}
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command))
addIfUnderCorePoolSize(command)
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command))
addIfUnderMaximumPoolSize(command)
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command)
private boolean addIfUnderCorePoolSize(Runnable firstTask) {
Thread t = null;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (poolSize RUNNING)
t = addThread(firstTask); //创建线程去执行firstTask任务
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (t == null)
return false;
t.start();
return true;
}
t = addThread(firstTask);
private Thread addThread(Runnable firstTask) {
Worker w = new Worker(firstTask);
Thread t = threadFactory.newThread(w); //创建一个线程,执行任务
if (t != null) {
w.thread = t; //将创建的线程的引用赋值为w的成员变量
workers.add(w);
int nt = ++poolSize; //当前线程数加1
if (nt > largestPoolSize)
largestPoolSize = nt;
}
return t;
}
private final class Worker implements Runnable {
private final ReentrantLock runLock = new ReentrantLock();
private Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Thread thread;
Worker(Runnable firstTask) {
this.firstTask = firstTask;
}
boolean isActive() {
return runLock.isLocked();
}
void interruptIfIdle() {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
if (runLock.tryLock()) {
try {
if (thread != Thread.currentThread())
thread.interrupt();
} finally {
runLock.unlock();
}
}
}
void interruptNow() {
thread.interrupt();
}
private void runTask(Runnable task) {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
runLock.lock();
try {
if (runState
Thread.interrupted() &&
runState >= STOP)
boolean ran = false;
beforeExecute(thread, task); //beforeExecute方法是ThreadPoolExecutor类的一个方法,没有具体实现,用户可以根据
//自己需要重载这个方法和后面的afterExecute方法来进行一些统计信息,比如某个任务的执行时间等
try {
task.run();
ran = true;
afterExecute(task, null);
++completedTasks;
} catch (RuntimeException ex) {
if (!ran)
afterExecute(task, ex);
throw ex;
}
} finally {
runLock.unlock();
}
}
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this); //当任务队列中没有任务时,进行清理工作
}
}
}
Thread t = new Thread(w);
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}
Runnable getTask() {
for (;;) {
try {
int state = runState;
if (state > SHUTDOWN)
return null;
Runnable r;
if (state == SHUTDOWN) // Help drain queue
r = workQueue.poll();
else if (poolSize > corePoolSize || allowCoreThreadTimeOut) //如果线程数大于核心池大小或者允许为核心池线程设置空闲时间,
//则通过poll取任务,若等待一定的时间取不到任务,则返回null
r = workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS);
else
r = workQueue.take();
if (r != null)
return r;
if (workerCanExit()) { //如果没取到任务,即r为null,则判断当前的worker是否可以退出
if (runState >= SHUTDOWN) // Wake up others
interruptIdleWorkers(); //中断处于空闲状态的worker
return null;
}
// Else retry
} catch (InterruptedException ie) {
// On interruption, re-check runState
}
}
}
private boolean workerCanExit() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
boolean canExit;
//如果runState大于等于STOP,或者任务缓存队列为空了
//或者 允许为核心池线程设置空闲存活时间并且线程池中的线程数目大于1
try {
canExit = runState >= STOP ||
workQueue.isEmpty() ||
(allowCoreThreadTimeOut &&
poolSize > Math.max(1, corePoolSize));
} finally {
mainLock.unlock();
}
return canExit;
}
void interruptIdleWorkers() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) //实际上调用的是worker的interruptIfIdle()方法
w.interruptIfIdle();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
void interruptIfIdle() {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
if (runLock.tryLock()) { //注意这里,是调用tryLock()来获取锁的,因为如果当前worker正在执行任务,锁已经被获取了,是无法获取到锁的
//如果成功获取了锁,说明当前worker处于空闲状态
try {
if (thread != Thread.currentThread())
thread.interrupt();
} finally {
runLock.unlock();
}
}
}
private boolean addIfUnderMaximumPoolSize(Runnable firstTask) {
Thread t = null;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (poolSize RUNNING)
t = addThread(firstTask);
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (t == null)
return false;
t.start();
return true;
}
线程池中的线程初始化
public boolean prestartCoreThread() {
return addIfUnderCorePoolSize(null); //注意传进去的参数是null
}
public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addIfUnderCorePoolSize(null))//注意传进去的参数是null
++n;
return n;
}
r = workQueue.take();
任务缓存队列及排队策略
任务拒绝策略
线程池的关闭
线程池容量的动态调整
代码演示
public class Test {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 200, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue
正在执行task 0
线程池中线程数目:1,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:2,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:3,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:4,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:1,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:2,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:3,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:4,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:5,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
线程池中线程数目:6,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
正在执行task 1
线程池中线程数目:7,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
正在执行task 2
线程池中线程数目:8,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
正在执行task 3
线程池中线程数目:9,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
正在执行task 4
线程池中线程数目:10,队列中等待执行的任务数目:5,已执行完成的任务数目:0
正在执行task 10
正在执行task 11
正在执行task 12
正在执行task 13
正在执行task 14
task 0执行完毕
正在执行task 5
task 1执行完毕
正在执行task 6
task 3执行完毕
task 4执行完毕
task 2执行完毕
task 10执行完毕
正在执行task 8
正在执行task 7
正在执行task 9
task 11执行完毕
task 14执行完毕
task 13执行完毕
task 12执行完毕
task 5执行完毕
task 6执行完毕
task 8执行完毕
task 7执行完毕
task 9执行完毕
Process finished with exit code 0
......
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2063)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379)
at com.jackPotHan.ThreadTest.main(ThreadTest.java:19)
......
Executors.newCachedThreadPool();
//创建一个缓冲池,缓冲池容量大小为Integer.MAX_VALUE
Executors.newSingleThreadExecutor();
//创建容量为1的缓冲池
Executors.newFixedThreadPool(
int
);
//创建固定容量大小的缓冲池
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue