zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 线程池 ThreadPoolExecutor 原理及源码笔记

    前言


    前面在学习 JUC 源码时,很多代码举例中都使用了线程池 ThreadPoolExecutor,并且在工作中也经常用到线程池,所以现在就一步一步看看,线程池的源码,了解其背后的核心原理。

    介绍

    什么是线程池

    线程池(英语:thread pool):一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够保证内核的充分利用,还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。

    —— 维基百科

    为什么要使用线程池

    1. 降低资源消耗:通过池化技术重复利用已创建的线程,降低线程创建和销毁造成的损耗。
    2. 提高响应速度:任务到达时,无需等待线程创建即可立即执行。
    3. 提高线程的可管理性:线程是稀缺资源,如果无限制创建,不仅会消耗系统资源,还会因为线程的不合理分布导致资源调度失衡,降低系统的稳定性。使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。

    如何使用线程池

    线程池使用有很多种方式,不过按照《Java 开发手册》描述,尽量还是要使用 ThreadPoolExecutor 进行创建。

    tTHqM1-Bcaczr

    代码举例:

    
    ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<>(1024),
                    new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("Thread-pool-%d").build(),
                    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    

    那创建线程池的这些构造参数有什么含义?线程池的运行原理是什么?下面则开始通过源码及作图一步一步的了解。

    源码分析

    参数介绍

    public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
        /**
        * ctx 为原子类型的变量, 有两个概念
        * workerCount, 表示有效的线程数
        * runState, 表示线程状态, 是否正在运行, 关闭等
        */
        private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
        // 29
        private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
        // 容量 2²⁹-1
        private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;
        // runState is stored in the high-order bits 线程池的五中状态
        // 即高3位为111, 接受新任务并处理排队任务
        private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
        // 即高3位为000, 不接受新任务, 但处理排队任务
        private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
        // 即高3位为001, 不接受新任务, 不处理排队任务, 并中断正在进行的任务
        private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
        // 即高3位为010, 所有任务都已终止, 工作线程为0, 线程转换到状态TIDYING, 将运行terminate()钩子方法
        private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
        // 即高3位为011, 标识terminate()已经完成
        private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;
        // Packing and unpacking ctl 用来计算线程的方法
        private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
        private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
        private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
    }
    

    构造参数及含义

    
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler) {
        // 省略
    }
    

    参数说明:

    1. corePoolSize - 核心线程数,提交任务时,如果当前线程池的数量小于 corePoolSize,则创建新线程执行任务。
    2. maximumPoolSize - 最大线程数,如果阻塞队列已满,并且线程数小于 maximumPoolSize,则会创建新线程执行任务。
    3. keepAliveTime - 当线程数大于核心线程数时,且线程空闲,keepAliveTime 时间后会销毁线程。
    4. unit - keepAliveTime 的时间单位。
    5. workQueue - 阻塞队列,当线程数大于核心线程数时,用来保存任务。
    6. threadFactory - 线程创建的工厂。
    7. handler - 线程饱和策略。

    线程池执行流程

    5J4aXK-9EdJ3m

    execute 源码

    public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    
        public void execute(Runnable command) {
            // 空则抛出异常
            if (command == null)
                throw new NullPointerException();
            // 获取当前线程池的状态
            int c = ctl.get();
            // 计算工作线程数 并判断是否小于核心线程数
            if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
                // addWorker提交任务, 提交成功则结束
                if (addWorker(command, true))
                    return;
                // 提交失败再次获取当前状态
                c = ctl.get();
            }
            // 判断线程状态, 并插入队列, 失败则移除
            if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
                // 再次获取状态
                int recheck = ctl.get();
                // 如果状态不是RUNNING, 并移除失败
                if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                    // 调用拒绝策略
                    reject(command);
                // 如果工作线程为0 则调用 addWorker
                else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                    addWorker(null, false);
            }
            // 提交任务失败 走拒绝策略
            else if (!addWorker(command, false))
                reject(command);
        }
    
    }
    

    execute 方法流程和流程图画的相同,值得注意的是:

    1. 当前线程数小于核心线程数,则会创建新线程,这里即使是核心线程数有空闲线程也会创建新线程!
    2. 而核心线程里面的空闲线程会不断执行阻塞队列里面的任务。
    • workQueue阻塞队列:
    1. ArrayBlockingQueue: 是一个基于数组结构的有界阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出) 原则对元素进行排序。
    2. LinkedBlockingQueue: 一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按 FIFO(先进先出) 排序元素,吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
    3. SynchronousQueue: 一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作。否则插入操作一直处于阻塞状态,吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
    4. PriorityBlockingQueue: 一个具有优先级的无限阻塞队列。
    • 线程工厂:
    // 默认工厂
    ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
    // google guava工具提供
    ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();
    

    一般创建工厂,是为了更好的排查问题,也建议使用工厂指定线程名字。

    • handler线程拒绝策略:

    当线程池达到最大线程数,并且队列满了,新的线程要采取的处理策略。

    1. AbortPolicy 拒绝新任务并抛出RejectedExecutionException异常。
    2. CallerRunsPolicy 直接在调用程序的线程中运行。
    3. DiscardOldestPolicy 放弃最早的任务, 即队列最前面的任务。
    4. DiscardPolicy 丢弃,不处理。

    addWorker 源码

    public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
        /**
         * 检查任务是否可以提交
         *
         */
        private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
            retry:
            // 外层循环 
            for (;;) {
                // 获取当前状态
                int c = ctl.get();
                int rs = runStateOf(c);
    
                // 检查线程池是否关闭
                if (rs >= SHUTDOWN &&
                    ! (rs == SHUTDOWN &&
                       firstTask == null &&
                       ! workQueue.isEmpty()))
                    return false;
                // 内层循环 CAS 增加线程个数
                for (;;) {
                    int wc = workerCountOf(c);
                    // 工作线程大于容量 或者大于 核心或最大线程数
                    if (wc >= CAPACITY ||
                        wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                        return false;
                    // CAS 线程数增加, 成功则调到外层循环
                    if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                        break retry;
                    // 失败则再次获取线程状态
                    c = ctl.get();  // Re-read ctl
                    // 不相等则重新走外层循环
                    if (runStateOf(c) != rs)
                        continue retry;
                    // 否则内层继续循环
                }
            }
            /**
             * 创建新worker 开始新线程
             * 此时已经 CAS 成功了
             */
            boolean workerStarted = false;
            boolean workerAdded = false;
            Worker w = null;
            try {
                // 创建 Worker
                w = new Worker(firstTask);
                final Thread t = w.thread;
                if (t != null) {
                    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
                    // 加锁,防止多线程同时执行线程池的 execute
                    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)) {
                            // 判断线程是否存活, 已存活抛出非法异常
                            if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                                throw new IllegalThreadStateException();
                            // 添加任务
                            workers.add(w);
                            int s = workers.size();
                            // 设置池最大大小, 并将 workerAdded设置为 true
                            if (s > largestPoolSize)
                                largestPoolSize = s;
                            workerAdded = true;
                        }
                    } finally {
                        // 解锁
                        mainLock.unlock();
                    }
                    // 添加成功 开始启动线程 并将 workerStarted 设置为 true
                    if (workerAdded) {
                        t.start();
                        workerStarted = true;
                    }
                }
            } finally {
                // 启动线程失败
                if (! workerStarted)
                    addWorkerFailed(w);
            }
            return workerStarted;
        }
        /**
         * 启动线程失败, 加锁
         * 移除线程, 并减少线程总数
         * 转换状态
         */
        private void addWorkerFailed(Worker w) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                if (w != null)
                    workers.remove(w);
                decrementWorkerCount();
                tryTerminate();
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
        }
    
    }
    

    addWorker 代码比较长,主要分为两部分:

    1. 双重循环,使用 CAS 增加线程数。
    2. 创建工作线程 Worker ,并使用独占锁,将其添加到线程池,并启动。

    总结

    Q&A

    Q: 线程池的原理及相关参数?

    A: 主要参数为核心线程数、阻塞队列、最大线程数、拒绝策略。

    Q: 线程池的线程是怎么回收的?
    A: 线程被创建之后,如果 task == null 或者调用 getTask 获取任务为 null,则调用 processWorkerExit 对线程执行清理工作。

    清理时只是从 HashSet<Worker> workers 中移除该 Worker,之后该线程会被 JVM 自动回收。

    Q: 核心线程是不是就不可以回收了?
    A: 核心线程数只会增加,而又没有回收,这时候假如线程池没有任务,就会一直维持核心线程。

    当然也可以通过调用 allowCoreThreadTimeOut 方法,设置是否允许回收核心线程。

    结束语

    通过阅读 ThreadPoolExecutor 了解线程池的基本结构和原理,至于其他的更多扩展,文章篇幅有限,就需要小伙伴们自己阅读了。

    相关推荐

    作者: 刘志航

    公众号:『 程序员小航 』

    版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 Notes

  • 相关阅读:
    Iterator 迭代器
    Collection-List
    Collection-Set
    Collection
    多线程
    面向对象<高级>知识点
    链表
    面向对象<基础>知识点
    三层架构和MVC模式详解
    impala为什么比hive快
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liuzhihang/p/ThreadPoolExecutor.html
Copyright © 2011-2022 走看看