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ThreadPoolExecutor简介与源码分析
阅读量:5739 次
发布时间:2019-06-18

本文共 10753 字,大约阅读时间需要 35 分钟。

hot3.png

1.ThreadPoolExecutor的初始化参数介绍

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;
    }

corePoolSize:线程池的基本大小,核心线程数,核心线程会一直存活,即使没有任务需要处理。当线程数小于核心线程数时,即使现有的线程空闲,线程池也会优先创建新线程来处理任务,而不是直接交给现有的线程处理。

  maximumPoolSize:线程池最大大小,当线程数大于或等于核心线程,且任务队列已满时,线程池会创建新的线程,直到线程数量达到maxPoolSize。如果线程数已等于maxPoolSize,且任务队列已满,则已超出线程池的处理能力,线程池会拒绝处理任务而抛出异常。

  workQueue:等待队列,当达到corePoolSize的时候,就向该等待队列放入线程信息(默认为一个LinkedBlockingQueue),运行中的队列属性为:workers。

  keepAliveTime:默认都是0,当线程没有任务处理后,保持多长时间,cachedPoolSize是默认60s,不推荐使用。

  threadFactory:是构造Thread的方法,你可以自己去包装和传递,主要实现newThread方法即可。

  handler:也就是参数maximumPoolSize达到后丢弃处理的方法,java提供了5种丢弃处理的方法;java默认的是使用AbortPolicy,他的作用是当出现这中情况的时候会抛出一个异常。

2.ThreadPoolExecutor线程建立流程

线程池按以下行为执行任务:

      (1)当线程数小于核心线程数时,创建线程。

      (2)当线程数大于等于核心线程数,且任务队列未满时,将任务放入任务队列。

      (3)当线程数大于等于核心线程数,且任务队列已满

  1. 若线程数小于最大线程数,创建线程
  2. 若线程数等于最大线程数,抛出异常,拒绝任务

3.ThreadPoolExecutor源码—execute()方法

public void execute(Runnable command) {
       if (command == null)
           throw new NullPointerException();
       int c = ctl.get();
       if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
           if (addWorker(command, true))
               return;
           c = ctl.get();
       }
       if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
           int recheck = ctl.get();
           if (! isRunning(recheck) && remove(command))
               reject(command);
           else if (workerCountOf(recheck) == 0)
               addWorker(null, false);
       }
       else if (!addWorker(command, false))
           reject(command);
   }

execute执行时:

1.调用workCountOf()方法获取当前线程池中线程数量,判断当前线程数量是否超过了核心线程数,若未超过,则直接添加一个核心线程,并用此线程完成当前提交的任务。

2.若当前线程数已经超过核心线程数且ctl状态等于RUNNING且工作成功进入工作等待队列,则我们进一步复查ctl,若ctl状态依旧为RUNNING,且调用workCountOf()方法检查发现此时的工作线程数为0时,将添加一个工作线程;若此时已经不为RUNNING,则尝试移除任务,并调用拒绝任务方法:reject(command)。(这里之所以需要复查ctl状态是由于在执行workQueue.offer(command)方法时,ctl状态随时可能由于调用shutDown方法或者shutDownNow方法而发生变化)。

3.如果上述两种情况都不吻合,即此时已经有超过核心线程数的的线程在工作,且任务队列也已堆满,则尝试增加一个工作线程(如果此时线程数达到限定最大线程数,则会失败),若失败则调用拒绝任务方法reject(command).

在execute的方法中添加工作线程的所调用的法为addWorker(Runnable runnable,Boolean core).该方法接受两个参数,runnable对象为这个新建线程的第一个工作任务,可以为空。core指代新建的任务是否是核心线程。

4.ThreadPoolExecutor源码— addWorker()方法

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;

表示ctl状态为RUNNING状态或者为SHUTDOWN状态且此时任务队列仍有任务未执行完时,可以继续调用addWorker添加工作线程,但不能新建任务,即firstTask参数必须为null.否则这里将返回false,即新建工作线程失败。

            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

  这部分对当前线程数量做了判断,依据core参数,若core参数为true,即添加的为核心线程,则当前工作的线程数量不应当超过corePoolSize,否则返回false。若core参数为false,即添加的为普通线程,则当前工作的线程数量不应当超过maximumPoolSize,否则返回false。通过上述校验,则调用compareAndIncrementWorkerCount(c)尝试增加当前ctl计数,若成功则跳出外曾循环。若失败则重复检查当前线程池ctl状态(之所以检查ctl是因为造成失败的原因为ctl发生变化,这有两种可能,一种是作为下29位的工作线程计数发生变化,一种是作为上3位的状态标志位发生变化,这里检查的就是上3位的变化),若是ctl状态发生变化,则重新尝试外层循环(这是有可能外层循环会由于ctl状态的变化而直接return false)。若是ctl计数发生变化,则重新尝试内层循环。

            }
        }
        boolean workerStarted = false;
        boolean workerAdded = false;
        Worker w = null;
        try {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            w = new Worker(firstTask);
            final Thread t = w.thread;
            if (t != null) {
                mainLock.lock();
                try {
                    // Recheck while holding lock.
                    // Back out on ThreadFactory failure or if
                    // shut down before lock acquired.
                    int c = ctl.get();
                    int rs = runStateOf(c);
                    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;
    }
 
这部分获取了线程池的主锁mainLock。从而保证对共享资源workers的排他访问。这里通过new Worker(firstTask) 新建了一个worker对象,该对象持有他的第一个任务firstTask。Woker类的构造方法,将通过ThreadFactory获取一个thread对象,这里可能失败,返回null,或者抛出异常。所以在上面的代码段中对这种情况作了处理,若返回null,则workerStarted将为false。将执行addWorkerFailed方法处理失败情况;若抛出异常同样workerStarted将为false。将同样执行addWorkerFailed方法。若成功通过ThreadFactory新建了一个持有当前worker对象的thread对象,则继续往下recheck ctl状态(规则与1没有区别),通过校验则将当前worker放入workers数组中,然后重新校正队则池大小(largestPoolSize),置workerAdded标志位为true。最后通过wokerAdded标志位校验,置workerStarted标志位为true,启动线程,该线程持有当前worker对象,会执行worker对象的run方法,而woker对象的run方法又调用了自身的runWorker(this)方法。至此为止一个worker正式被添加进入workers数组并且正式开始运转。

5.ThreadPoolExecutor源码—runWorker()方法

 final void runWorker(Worker w) {
       Thread wt = Thread.currentThread();
       Runnable task = w.firstTask;
       w.firstTask = null;
       w.unlock(); // allow interrupts
       boolean completedAbruptly = true;
       try {
           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);
       }
   }

1.先说明一个变量completedAbruptly,这个布尔值被用于指代runWorker停止的原因,当completedAbruptly为true时代表worker停止是因为worker执行的外部业务逻辑代码抛出异常引起的。当completedAbruptly为false时代表worker停止是线程池内部工作机制下的正常退出。

2.获取当前执行线程,获取当前worker的第一个任务置于task变量中,之后执行w.firstTask  = null。若不不将worker对象的firstTask置为空,则firstTask引用指向的task对象将不会被gc回收。将worker对象解锁,从而允许其在尚未获得task之前被中断。进入while循环,这里将调用getTask()方法获取任务task对象(可能造成线程等待),若因为各种原因(下面说明getTask()方法时会说到)返回null(即获取不到任务)则停止while循环,将completedAbruptly置为false。

3.进入循环内部,代表已经获取到可执行的task对象,则锁定worker对象(保证不被shutDown方法中断),接着做条件判断,若ctl状态超过STOP态,或者当前线程已经因为线程池内部状态变化而被中断(如何判断中断是因为线程池内部状态变化而中断的?重复检查ctl状态即可,若线程的中断信号是在外部逻辑代码中设置的(不使用线程池的shutDownNow方法,直接使用的thread.interrupt()方法),则ctl状态不会为STOP,这样就可判定为不是因为线程池内部状态变化而引起的中断),则设置该工作线程为中断状态(wt.interrupt())。否则执行beforeExecute(wt,task)钩子方法,用户可以重写该方法而达到一些自定义需求(例如统计)。接着执行获得task的run方法,至此该worker成功获得并执行了一个任务。执行期间抛出的异常都有处理,不再多说。最终将置task为空,增加worker的完成任务数(completedTasks),随后解锁worker。

4.在最外层的finally块中,执行了processWorkerExit(w,completedAbruptly)方法,该方法会处理处理统计信息,将worker的completedTask累加入线程池的completedTaskCount,并从线程池的workers中移除该worker,之后尝试终止线程池(因为这个worker可能是当前线程池中最后一个worker,tryTerminate方法应该在所有可能终止当前线程的地方被调用)。最后根据completedAbruptly的值选择策略,若为true,则直接调用addWorker增加一个新worker用以替代当前移除的worker;若为false则判断当前线程池大小是否小于允许的最小线程池大小(可能是corePoolSize也可能小于),若小于则调用addWorker增加一个新worker,否则什么也不做。

6.ThreadPoolExecutor源码—getTask()方法

private Runnable getTask() {
        boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
        retry:
        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;
            }
            boolean timed;      // Are workers subject to culling?
            for (;;) {
                int wc = workerCountOf(c);
                timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
                if (wc <= maximumPoolSize && ! (timedOut && timed))
                    break;
                if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                    return null;
                c = ctl.get();  // Re-read ctl
                if (runStateOf(c) != rs)
                    continue retry;
                // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
            }
            try {
                Runnable r = timed ?
                    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                    workQueue.take();
                if (r != null)
                    return r;
                timedOut = true;
            } catch (InterruptedException retry) {
                timedOut = false;
            }
        }
    }

1.同样首先说明一个变量,timeOut,这个布尔值指代当前getTask方法是否超时未能获取到task对象。

2.外层for循环首先校验ctl状态,若ctl状态大于SHUTDOWN或者等于SHUTDOWN且任务队列workQueue为空,则返回null。否则进入内层循环,若当前线程数量小于maximumPoolSize且并未超时或者当前线程池不存在超时限制(由timed变量指代),则跳出循环,否则则尝试减小ctl计数,并返回null。若尝试减小ctl计数失败(由于ctl值变化引起,上面addWorker中第2点已经提到过),则先检查ctl状态,若失败是由ctl状态变化引起,则尝试外层循环,若失败是由于ctl计数变化而引起则尝试内层循环。

3.在第二点中,跳出循环之后,将根据timed的值做不同策略。若timed为true,即线程池存在超时限制,则执行workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS),这个方法将只在keepAliveTime时间内等待获取任务,一旦超过则返回null;若timed为false,则执行workQueue.take()方法,该方法将无限时等待任务,直至获取任务或者出现中断异常。在这两个方法之一返回之后,若返回task为null,则设置timeOut为true,尝试外层循环;若task不为null,则返回成功获取的task对象。

4.如果在getTask期间出现中断异常,则设置timeOut为false,并且重试外层循环,即InterruptedException并不会对getTask方法造成任何影响,真正能影响getTask方法的是ctl状态的转变。

7.ThreadPoolExecutor源码—shutdown()方法

public void shutdown() {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            checkShutdownAccess();
            advanceRunState(SHUTDOWN);
            interruptIdleWorkers();
            onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        tryTerminate();
    }
调用shutdown()方法,将获得主锁mainLock,并且查看是否有执行shutdown的权限,然后调用advanceRunState方法,将ctl状态置为shutdown。调用interruptIdleWorkers()方法关闭尚未获得task对象的worker(即还未执行到getTask()方法或者还未得到getTask()返回的worker)。之后调用onShutdown()钩子方法,用户可以在这里处理自定义逻辑。最后调用tryTerminate()方法尝试终止线程池。

final void tryTerminate() {
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            if (isRunning(c) ||
                runStateAtLeast(c, TIDYING) ||
                (runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
                return;
            if (workerCountOf(c) != 0) { // Eligible to terminate
                interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
                return;
            }
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
                    try {
                        terminated();
                    } finally {
                        ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
                        termination.signalAll();
                    }
                    return;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            // else retry on failed CAS
        }
    }

1.tryTerminate()方法尝试终止线程池活动,满足终止条件的因素有两个:首先,ctl状态为STOP,或者为SHUTDOWN且任务队列为空(STOP状态之所以一直都不用判断workQueue是因为上面讲到的,shutdownNow()方法调用了drainQueue()方法清空了workQueue所以其必然为空,这里解释一下);其次,ctl计数为0。第二个条件的满足是由一连串连锁反应保证的,shutdownNow()方法置ctl状态为STOP,使得所有worker调用getTask()方法满足rs>=SHUTDOWN条件从而调用decrementWorkerCount()方法,这将最终导致ctl计数为0,同时所有work都将从getTask()方法获得null,最终导致runWorker()方法调用processWorkerExit()方法,将workers数组真正清空。shutdown()方法稍微复杂,它置ctl状态为SHUTDOWN,但是线程池仍将继续运行,直至所有workers将工作队列中的任务全部完成,之后的逻辑和stop状态下的完全一样,不再多说。

2.在保证了上述两个条件之后,tryTerminate()方法获取住所mainLock,置ctl状态为TIDYING,之后执行terminated钩子方法,最后置ctl状态为TERMINATED。

 

转载于:https://my.oschina.net/zouqun/blog/407149

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