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java线程池ThreadPoolExector源码分析
java线程池ThreadPoolExector源码分析
今天研究了下ThreadPoolExector源码，大致上总结了以下几点跟大家分享下：
一、ThreadPoolExector几个主要变量
先了解下ThreadPoolExector中比较重要的几个变量。
corePoolSize：核心线程数量
maximumPoolSize：最大线程数量
allowCoreThreadTimeOut：是否允许线程超时(设置为true时与keepAliveTime，TimeUnit一起起作用)
keepAliveTime：线程存活时间(当线程池允许线程超时且运行中的线程数量超过corePoolSize时，会按照此变量设置时间关闭线程)
TimeUnit：单位(一般与keepAliveTime同时使用，供线程池判断是否满足关闭线程的条件)
workQueue：缓冲队列
RejectedExecutionHandler：拒绝处理任务类（默认：AbortPolicy 会抛异常，见下方实例）。
threadFactory：线程工厂（默认：DefaultThreadFactory）
二、线程池的几个主要方法分析
1 主方法：ThreadPoolExector的execute
public void execute(Runnable command) { if (command ==null) thrownew NullPointerException(); intc = ctl.get(); //1 当前运行的线程数量小于核心线程数量，直接将任务加入worker启动运行。 if (workerCountOf(c) <corePoolSize) { if (addWorker(command,true)) return; c =ctl.get(); }
//2 运行线程数量大于核心线程数量时，上面的if分支针对大于corePoolSize，并且缓存队列加入任务操作成功的情况。 运行中并且将任务加入缓冲队列成功，正常来说这样已经完成了处理逻辑。 但是为了保险起见，增加了状态出现异常的确认判断，如果状态出现异常会继续remove操作，如果执行true，则按照拒绝处理策略驳回任务； if (isRunning(c) &&workQueue.offer(command)) { intrecheck = ctl.get(); if (!isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); elseif (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null,false); } //3 这里针对运行线程数量超过了corePoolSize，并且缓存队列也已经放满的情况。 注意第二个参数是false，可以在下面addWorker方法看到，就是针对线程池最大线程数量maximumPoolSize的判断。 elseif (!addWorker(command,false)) reject(command); }
2 关键方法：ThreadPoolExector的addWorker（增加工作线程）
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry: for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false; for (;;) { int wc = workerCountOf(c); if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) return false; if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) break retry; c = ctl.get(); // Re-read ctl if (runStateOf(c) != rs) continue retry; // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } } boolean workerStarted = false; boolean workerAdded = false; Worker w = null; try { w = new Worker(firstTask); final Thread t = w.thread; if (t != null) { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock(); try { // Recheck while holding lock. // Back out on ThreadFactory failure or if // shut down before lock acquired. int rs = runStateOf(ctl.get()); if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) { if (t.isAlive()) // precheck that t is startable throw new IllegalThreadStateException(); workers.add(w); int s = workers.size(); if (s > largestPoolSize) largestPoolSize = s; workerAdded = true; } } finally { mainLock.unlock(); } if (workerAdded) { t.start(); workerStarted = true; } } } finally { if (! workerStarted) addWorkerFailed(w); } return workerStarted; }
3 Worker中的runWorker方法，也是worker中的run方法主体。
public void run() { runWorker(this); }
final void runWorker(Worker w) { Thread wt = Thread.currentThread(); Runnable task = w.firstTask; w.firstTask = null; w.unlock(); // allow interrupts boolean completedAbruptly = true; try {
//执行任务，并且当执行完后再去获取新的task继续执行，getTask方法是由ThreadPoolExecutor提供，继续向下看。 while (task != null || (task = getTask()) != null) { w.lock(); // If pool is stopping, ensure thread is interrupted; // if not, ensure thread is not interrupted. This // requires a recheck in second case to deal with // shutdownNow race while clearing interrupt if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && !wt.isInterrupted()) wt.interrupt(); try { beforeExecute(wt, task); Throwable thrown = null; try { task.run(); } catch (RuntimeException x) { thrown = x; throw x; } catch (Error x) { thrown = x; throw x; } catch (Throwable x) { thrown = x; throw new Error(x); } finally { afterExecute(task, thrown); } } finally { task = null; w.completedTasks++; w.unlock(); } } completedAbruptly = false; } finally { processWorkerExit(w, completedAbruptly); } }
private Runnable getTask() { boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out? for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) { decrementWorkerCount(); return null; } int wc = workerCountOf(c); // Are workers subject to culling? boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
//如果运行线程数超过了最大线程数，但是缓存队列已经空了，这时递减worker数量。
//如果有设置允许线程超时或者线程数量超过了核心线程数量，并且线程在规定时间内均未poll到任务且队列为空则递减worker数量 if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) { if (compareAndDecrementWorkerCount(c)) return null; continue; } try { Runnable r = timed ? workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : workQueue.take(); if (r != null) return r; timedOut = true; } catch (InterruptedException retry) { timedOut = false; } } }
三、测试实例：
import java.util.concurrent.BlockingQueue; import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class ThreadPoolTest { // 核心线程数量 private static int corePoolSize = 3; // 最大线程数量 private static int maxPoolSize = 5; // 线程存活时间：当线程数量超过corePoolSize时，10秒钟空闲即关闭线程 private static int keepAliveTime = 10000; // 缓冲队列 private static BlockingQueue<Runnable> workQueue = null; // 线程池 private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null; static { workQueue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>(5); threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.SECONDS, workQueue); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { try { for (int i = 0; i < 200; i++) { System.out.println("=========第" + i + "次"); threadPoolExecutor.execute(new MyTask()); System.out.println("线程池中正在执行的线程数量：" + threadPoolExecutor.getPoolSize()); System.out.println("线程池缓存的任务队列数量：" + threadPoolExecutor.getQueue().size()); } } finally { threadPoolExecutor.shutdown(); } } }
运行结果：
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线程池中正在执行的线程数量：3 由于corePoolSize已经满了，所以开始放缓冲队列
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正在执行任务:pool-1-thread-3
线程池中正在执行的线程数量：3
线程池缓存的任务队列数量：2
=========第111次
线程池中正在执行的线程数量：3
线程池缓存的任务队列数量：3
=========第112次
线程池中正在执行的线程数量：3
线程池缓存的任务队列数量：4
=========第113次
执行完毕:pool-1-thread-2
执行完毕:pool-1-thread-1
正在执行任务:pool-1-thread-1
正在执行任务:pool-1-thread-2
线程池中正在执行的线程数量：3
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
线程池缓存的任务队列数量：3
=========第114次
线程池中正在执行的线程数量：3
线程池缓存的任务队列数量：3
=========第115次
线程池中正在执行的线程数量：3
线程池缓存的任务队列数量：4
=========第116次
线程池中正在执行的线程数量：3 由于corePoolSize已经满了,并且缓冲队列也满了,所以此时开始增加线程数,之前一直是1,2,3号线程,现在出现4号线程
线程池缓存的任务队列数量：5
=========第117次
执行完毕:pool-1-thread-2
执行完毕:pool-1-thread-1
正在执行任务:pool-1-thread-2
正在执行任务:pool-1-thread-1
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
线程池中正在执行的线程数量：4
线程池缓存的任务队列数量：2
=========第118次
线程池中正在执行的线程数量：4
线程池缓存的任务队列数量：3
=========第119次
线程池中正在执行的线程数量：4
线程池缓存的任务队列数量：4
=========第120次
线程池中正在执行的线程数量：4
线程池缓存的任务队列数量：5
=========第121次
正在执行任务:pool-1-thread-4
执行完毕:pool-1-thread-1
正在执行任务:pool-1-thread-1
执行完毕:pool-1-thread-2
正在执行任务:pool-1-thread-2
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-4
正在执行任务:pool-1-thread-4
线程池中正在执行的线程数量：5
线程池缓存的任务队列数量：1
=========第122次
线程池中正在执行的线程数量：5
线程池缓存的任务队列数量：2
正在执行任务:pool-1-thread-5
=========第123次
执行完毕:pool-1-thread-3
线程池中正在执行的线程数量：5
线程池缓存的任务队列数量：2
=========第124次
线程池中正在执行的线程数量：5
线程池缓存的任务队列数量：3
=========第125次
线程池中正在执行的线程数量：5
线程池缓存的任务队列数量：4
=========第126次
线程池中正在执行的线程数量：5
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-2
线程池缓存的任务队列数量：5
=========第127次
线程池中正在执行的线程数量：5 由于已达到maxPoolSize已经满了,并且缓冲队列也达到最大值，所以此时新增的任务被驳回，异常见下方。
线程池缓存的任务队列数量：5
=========第128次
正在执行任务:pool-1-thread-2
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-3
正在执行任务:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-3
执行完毕:pool-1-thread-1
执行完毕:pool-1-thread-2
执行完毕:pool-1-thread-5
执行完毕:pool-1-thread-4
Exception in thread "main" java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task stone.ripple.util.threadpool.MyTask@42a57993 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@75b84c92[Running, pool size = 5, active threads = 5, queued tasks = 5, completed tasks = 118]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2047)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:823)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1369)
at stone.ripple.util.threadpool.ThreadPoolTest.main(ThreadPoolTest.java:30)
执行中：Thread-1
执行中：Thread-4
执行中：Thread-7
执行中：Thread-8
执行中：Thread-9
执行中：Thread-10
执行中：Thread-11
执行中：Thread-12
执行中：Thread-14
执行中：Thread-16
执行中：Thread-15
执行中：Thread-17
执行中：Thread-18
执行中：Thread-20
执行中：Thread-19
执行中：Thread-21
执行中：Thread-5
执行中：Thread-26
执行中：Thread-0
执行中：Thread-2
执行中：Thread-3
执行中：Thread-25
执行中：Thread-24
执行中：Thread-22
执行中：Thread-23
执行中：Thread-13
执行中：Thread-6
执行中：Thread-29
执行中：Thread-31
执行中：Thread-28
执行中：Thread-30
执行中：Thread-33
执行中：Thread-34
执行中：Thread-27
执行中：Thread-35
执行中：Thread-32
执行中：Thread-38
执行中：Thread-37
执行中：Thread-41
执行中：Thread-39
执行中：Thread-36
执行中：Thread-43
执行中：Thread-44
执行中：Thread-45
执行中：Thread-57
执行中：Thread-46
执行中：Thread-58
执行中：Thread-75
执行中：Thread-47
执行中：Thread-74
执行中：Thread-59
执行中：Thread-48
执行中：Thread-76
执行中：Thread-60
执行中：Thread-49
执行中：Thread-50
执行中：Thread-61
执行中：Thread-62
执行中：Thread-51
执行中：Thread-63
执行中：Thread-53
执行中：Thread-66
执行中：Thread-52
执行中：Thread-77
执行中：Thread-67
执行中：Thread-54
执行中：Thread-68
执行中：Thread-55
执行中：Thread-65
执行中：Thread-56
执行中：Thread-64
执行中：Thread-42
执行中：Thread-69
执行中：Thread-78
执行中：Thread-70
执行中：Thread-72
执行中：Thread-71
执行中：Thread-73
执行中：Thread-40
执行中：Thread-79
执行中：Thread-82
执行中：Thread-83
执行中：Thread-85
执行中：Thread-86
执行中：Thread-88
执行中：Thread-90
执行中：Thread-81
执行中：Thread-80
执行中：Thread-98
执行中：Thread-97
执行中：Thread-100
执行中：Thread-96
执行中：Thread-99
执行中：Thread-94
执行中：Thread-101
执行中：Thread-93
执行中：Thread-110
执行中：Thread-102
执行中：Thread-103
执行中：Thread-109
执行中：Thread-111
执行中：Thread-105
执行中：Thread-113
执行中：Thread-104
执行中：Thread-91
执行中：Thread-112
执行中：Thread-106
执行中：Thread-115
执行中：Thread-114
执行中：Thread-107
执行中：Thread-118
执行中：Thread-117
执行中：Thread-92
执行中：Thread-108
执行中：Thread-89
执行中：Thread-87
执行中：Thread-84
执行中：Thread-95
执行中：Thread-123
执行中：Thread-124
执行中：Thread-125
执行中：Thread-126
执行中：Thread-127
执行中：Thread-122
执行中：Thread-121
执行中：Thread-119
执行中：Thread-120
执行中：Thread-116
四、总结：
1. ThreadPoolExecutor从execute方法进入执行任务，当线程数量小于核心线程数量时，增加worker执行任务；
2. worker进入runWork方法执行，任务执行完成后，会调用getTask获取新任务，如果不能获取到新任务，有以下情况：
【如果已超过corePoolSize并且允许超时，且在规定时间内一直获取不到新任务worker数量会递减；
如果已超过maxPoolSize并且缓存队列为空worker数量会递减；】
如果能获取到新任务以当前线程继续执行任务；
3. 如果execute时发现线程数量已经达到corePoolSize，则会将任务加入缓冲队列；
4. 如果excute时发现corePoolSize已经达到最大值，并且缓冲队列也已经达到最大值，则会增加worker，直到maxPoolSize。
5. 如果excute时发现maxPoolSize已达最大值，并且缓冲队列也已达到最大值，则会拒绝任务。
java线程池ThreadPoolExector源码分析