ThreadPoolExecutor 线程池浅析
作为Executor框架中最核心的类，ThreadPoolExecutor代表着鼎鼎大名的线程池，它给了我们足够的理由来弄清楚它。
下面我们就通过源码来一步一步弄清楚它。
内部状态
线程有五种状态：新建，就绪，运行，阻塞，死亡，线程池同样有五种状态：Running, SHUTDOWN, STOP, TIDYING, TERMINATED。
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
// runState is stored in the high-order bits
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;
// Packing and unpacking ctl
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; }
变量ctl定义为AtomicInteger ，其功能非常强大，记录了“线程池中的任务数量”和“线程池的状态”两个信息。共32位，其中高3位表示"线程池状态"，低29位表示"线程池中的任务数量"。
RUNNING -- 对应的高3位值是111。
SHUTDOWN -- 对应的高3位值是000。
STOP -- 对应的高3位值是001。
TIDYING -- 对应的高3位值是010。
TERMINATED -- 对应的高3位值是011。
RUNNING：处于RUNNING状态的线程池能够接受新任务，以及对新添加的任务进行处理。
SHUTDOWN：处于SHUTDOWN状态的线程池不可以接受新任务，但是可以对已添加的任务进行处理。
STOP：处于STOP状态的线程池不接收新任务，不处理已添加的任务，并且会中断正在处理的任务。
TIDYING：当所有的任务已终止，ctl记录的"任务数量"为0，线程池会变为TIDYING状态。当线程池变为TIDYING状态时，会执行钩子函数terminated()。terminated()在ThreadPoolExecutor类中是空的，若用户想在线程池变为TIDYING时，进行相应的处理；可以通过重载terminated()函数来实现。
TERMINATED：线程池彻底终止的状态。
各个状态的转换如下：
创建线程池
我们可以通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建一个线程池：
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;
}
共有七个参数，每个参数含义如下：
corePoolSize
线程池中核心线程的数量。当提交一个任务时，线程池会新建一个线程来执行任务，直到当前线程数等于corePoolSize。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
maximumPoolSize
线程池中允许的最大线程数。线程池的阻塞队列满了之后，如果还有任务提交，如果当前的线程数小于maximumPoolSize，则会新建线程来执行任务。注意，如果使用的是无界队列，该参数也就没有什么效果了。
keepAliveTime
线程空闲的时间。线程的创建和销毁是需要代价的。线程执行完任务后不会立即销毁，而是继续存活一段时间：keepAliveTime。默认情况下，该参数只有在线程数大于corePoolSize时才会生效。
unit
keepAliveTime的单位。TimeUnit
workQueue
用来保存等待执行的任务的阻塞队列，等待的任务必须实现Runnable接口。我们可以选择如下几种：
ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，FIFO。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列：ArrayBlockingQueue
LinkedBlockingQueue：基于链表结构的有界阻塞队列，FIFO。
SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，每个插入操作都必须等待一个移出操作，反之亦然。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列：SynchronousQueue
PriorityBlockingQueue：具有优先界别的阻塞队列。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列：PriorityBlockingQueue
threadFactory
用于设置创建线程的工厂。该对象可以通过Executors.defaultThreadFactory()，如下：
public static ThreadFactory defaultThreadFactory() {
return new DefaultThreadFactory();
}
返回的是DefaultThreadFactory对象，源码如下：
static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
private final ThreadGroup group;
private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
private final String namePrefix;
DefaultThreadFactory() {
SecurityManager s = System.getSecurityManager();
group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup();
namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
}
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(group, r,namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),0);
if (t.isDaemon())
t.setDaemon(false);
if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
return t;
}
}
ThreadFactory的左右就是提供创建线程的功能的线程工厂。他是通过newThread()方法提供创建线程的功能，newThread()方法创建的线程都是“非守护线程”而且“线程优先级都是Thread.NORM_PRIORITY”。
handler
RejectedExecutionHandler，线程池的拒绝策略。所谓拒绝策略，是指将任务添加到线程池中时，线程池拒绝该任务所采取的相应策略。当向线程池中提交任务时，如果此时线程池中的线程已经饱和了，而且阻塞队列也已经满了，则线程池会选择一种拒绝策略来处理该任务。
线程池提供了四种拒绝策略：
AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
DiscardPolicy：直接丢弃任务；
当然我们也可以实现自己的拒绝策略，例如记录日志等等，实现RejectedExecutionHandler接口即可。
线程池
Executor框架提供了三种线程池，他们都可以通过工具类Executors来创建。
FixedThreadPool
FixedThreadPool，可重用固定线程数的线程池，其定义如下：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
corePoolSize 和 maximumPoolSize都设置为创建FixedThreadPool时指定的参数nThreads，意味着当线程池满时且阻塞队列也已经满时，如果继续提交任务，则会直接走拒绝策略，该线程池不会再新建线程来执行任务，而是直接走拒绝策略。FixedThreadPool使用的是默认的拒绝策略，即AbortPolicy，则直接抛出异常。
keepAliveTime设置为0L，表示空闲的线程会立刻终止。
workQueue则是使用LinkedBlockingQueue，但是没有设置范围，那么则是最大值（Integer.MAX_VALUE），这基本就相当于一个无界队列了。使用该“无界队列”则会带来哪些影响呢？当线程池中的线程数量等于corePoolSize 时，如果继续提交任务，该任务会被添加到阻塞队列workQueue中，当阻塞队列也满了之后，则线程池会新建线程执行任务直到maximumPoolSize。由于FixedThreadPool使用的是“无界队列”LinkedBlockingQueue，那么maximumPoolSize参数无效，同时指定的拒绝策略AbortPolicy也将无效。而且该线程池也不会拒绝提交的任务，如果客户端提交任务的速度快于任务的执行，那么keepAliveTime也是一个无效参数。
其运行图如下（参考《Java并发编程的艺术》）：
SingleThreadExecutor
SingleThreadExecutor是使用单个worker线程的Executor，定义如下：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
作为单一worker线程的线程池，SingleThreadExecutor把corePool和maximumPoolSize均被设置为1，和FixedThreadPool一样使用的是无界队列LinkedBlockingQueue,所以带来的影响和FixedThreadPool一样。
CachedThreadPool
CachedThreadPool是一个会根据需要创建新线程的线程池 ，他定义如下：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L,
TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());
}
CachedThreadPool的corePool为0，maximumPoolSize为Integer.MAXVALUE，这就意味着所有的任务一提交就会加入到阻塞队列中。keepAliveTime这是为60L，unit设置为TimeUnit.SECONDS，意味着空闲线程等待新任务的最长时间为60秒，空闲线程超过60秒后将会被终止。阻塞队列采用的SynchronousQueue，而我们在【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列：SynchronousQueue中了解到SynchronousQueue是一个没有元素的阻塞队列，加上corePool = 0 ，maximumPoolSize = Integer.MAXVALUE，这样就会存在一个问题，如果主线程提交任务的速度远远大于CachedThreadPool的处理速度，则CachedThreadPool会不断地创建新线程来执行任务，这样有可能会导致系统耗尽CPU和内存资源，所以在使用该线程池是，一定要注意控制并发的任务数，否则创建大量的线程可能导致严重的性能问题。
任务提交
线程池根据业务不同的需求提供了两种方式提交任务：Executor.execute()、ExecutorService.submit()。其中ExecutorService.submit()可以获取该任务执行的Future。 我们以Executor.execute()为例，来看看线程池的任务提交经历了那些过程。
定义：
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
ThreadPoolExecutor提供实现：
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);
}
执行流程如下：
如果线程池当前线程数小于corePoolSize，则调用addWorker创建新线程执行任务，成功返回true，失败执行步骤2。
如果线程池处于RUNNING状态，则尝试加入阻塞队列，如果加入阻塞队列成功，则尝试进行Double Check，如果加入失败，则执行步骤3。
如果线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败，则尝试创建新线程直到maxPoolSize，如果失败，则调用reject()方法运行相应的拒绝策略。
在步骤2中如果加入阻塞队列成功了，则会进行一个Double Check的过程。Double Check过程的主要目的是判断加入到阻塞队里中的线程是否可以被执行。如果线程池不是RUNNING状态，则调用remove()方法从阻塞队列中删除该任务，然后调用reject()方法处理任务。否则需要确保还有线程执行。
addWorker 当线程中的当前线程数小于corePoolSize，则调用addWorker()创建新线程执行任务，当前线程数则是根据ctl变量来获取的，调用workerCountOf(ctl)获取低29位即可：
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
addWorker(Runnable firstTask, boolean core)方法用于创建线程执行任务，源码如下：
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 获取当前线程状态
int rs = runStateOf(c);
if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty()))
return false;
// 内层循环，worker + 1
for (;;) {
// 线程数量
int wc = workerCountOf(c);
// 如果当前线程数大于线程最大上限CAPACITY return false
// 若core == true，则与corePoolSize 比较，否则与maximumPoolSize ，大于
if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
// worker + 1,成功跳出retry循环
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
// CAS add worker 失败，再次读取ctl
c = ctl.get();
// 如果状态不等于之前获取的state，跳出内层循环，继续去外层循环判断
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
// 新建线程：Worker
w = new Worker(firstTask);
// 当前线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
// 获取主锁：mainLock
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 线程状态
int rs = runStateOf(ctl.get());// rs < SHUTDOWN ==> 线程处于RUNNING状态
// 或者线程处于SHUTDOWN状态，且firstTask == null（可能是workQueue中仍
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
// 当前线程已经启动，抛出异常
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
// workers是一个HashSet<Worker>
workers.add(w);
// 设置最大的池大小largestPoolSize，workerAdded设置为true
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
// 启动线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
// 线程启动失败
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
- 判断当前线程是否可以添加任务，如果可以则进行下一步，否则return false；
- rs >= SHUTDOWN ，表示当前线程处于SHUTDOWN ，STOP、TIDYING、TERMINATED状态
- rs == SHUTDOWN , firstTask != null时不允许添加线程，因为线程处于SHUTDOWN 状态，不允许添加任务
- rs == SHUTDOWN , firstTask == null，但workQueue.isEmpty() == true，不允许添加线程，因为firstTask == null是为了添加一个没有任务的线程然后再从workQueue中获取任务的，如果workQueue == null，则说明添加的任务没有任何意义。
- 内嵌循环，通过CAS worker + 1
- 获取主锁mailLock，如果线程池处于RUNNING状态获取处于SHUTDOWN状态且 firstTask == null，则将任务添加到workers Queue中，然后释放主锁mainLock，然后启动线程，然后return true，如果中途失败导致workerStarted= false，则调用addWorkerFailed()方法进行处理。
在这里需要好好理论addWorker中的参数，在execute()方法中，有三处调用了该方法：
第一次：
workerCountOf(c)<corePoolSize==>addWorker(command,true)，这个很好理解，当然线程池的线程数量小于 corePoolSize ，则新建线程执行任务即可，在执行过程core == true，内部与corePoolSize比较即可。第二次：加入阻塞队列进行Double Check时，
elseif(workerCountOf(recheck)==0)==>addWorker(null,false)。如果线程池中的线程==0，按照道理应该该任务应该新建线程执行任务，但是由于已经该任务已经添加到了阻塞队列，那么就在线程池中新建一个空线程，然后从阻塞队列中取线程即可。第三次：线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败：
elseif(!addWorker(command,false))，这里core == fase，则意味着是与maximumPoolSize比较。
在新建线程执行任务时，将讲Runnable包装成一个Worker，Woker为ThreadPoolExecutor的内部类
Woker内部类
Woker的源码如下：
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable { private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;
// task 的thread
final Thread thread;
// 运行的任务task
Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Worker(Runnable firstTask) {
//设置AQS的同步状态private volatile int state，是一个计数器，大于0代表锁已经被
setState(-1);
this.firstTask = firstTask;
// 利用ThreadFactory和 Worker这个Runnable创建的线程对象
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
// 任务执行
public void run() {
runWorker(this);
}
}
从Worker的源码中我们可以看到Woker继承AQS，实现Runnable接口，所以可以认为Worker既是一个可以执行的任务，也可以达到获取锁释放锁的效果。这里继承AQS主要是为了方便线程的中断处理。这里注意两个地方：构造函数、run()。构造函数主要是做三件事：1.设置同步状态state为-1，同步状态大于0表示就已经获取了锁，2.设置将当前任务task设置为firstTask，3.利用Worker本身对象this和ThreadFactory创建线程对象。
当线程thread启动（调用start()方法）时，其实就是执行Worker的run()方法，内部调用runWorker()。
runWorker
final void runWorker(Worker w) {
// 当前线程
Thread wt = Thread.currentThread();
// 要执行的任务
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
// 释放锁，运行中断
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
// worker 获取锁
w.lock();
// 确保只有当线程是stoping时，才会被设置为中断，否则清楚中断标示
// 如果线程池状态 >= STOP ,且当前线程没有设置中断状态，则wt.interrupt()
// 如果线程池状态 < STOP，但是线程已经中断了，再次判断线程池是否 >= STOP，如果是 wt.interrupt()
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
// 自定义方法
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
// 执行任务
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;
// 完成任务数 + 1
w.completedTasks++;
// 释放锁
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
运行流程
根据worker获取要执行的任务task，然后调用unlock()方法释放锁，这里释放锁的主要目的在于中断，因为在new Worker时，设置的state为-1，调用unlock()方法可以将state设置为0，这里主要原因就在于interruptWorkers()方法只有在state >= 0时才会执行；
通过getTask()获取执行的任务，调用task.run()执行，当然在执行之前会调用worker.lock()上锁，执行之后调用worker.unlock()放锁；
在任务执行前后，可以根据业务场景自定义beforeExecute() 和 afterExecute()方法，则两个方法在ThreadPoolExecutor中是空实现；
如果线程执行完成，则会调用getTask()方法从阻塞队列中获取新任务，如果阻塞队列为空，则根据是否超时来判断是否需要阻塞；
task == null或者抛出异常（beforeExecute()、task.run()、afterExecute()均有可能）导致worker线程终止，则调用processWorkerExit()方法处理worker退出流程。
getTask()
private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
for (;;) {
// 线程池状态
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 线程池中状态 >= STOP 或者 线程池状态 == SHUTDOWN且阻塞队列为空，则worker - 1，return null
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);
// 判断是否需要超时控制
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
// 从阻塞队列中获取task
// 如果需要超时控制，则调用poll()，否则调用take()
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
timed == true，调用poll()方法，如果在keepAliveTime时间内还没有获取task的话，则返回null，继续循环。timed == false，则调用take()方法，该方法为一个阻塞方法，没有任务时会一直阻塞挂起，直到有任务加入时对该线程唤醒，返回任务。
在runWorker()方法中，无论最终结果如何，都会执行processWorkerExit()方法对worker进行退出处理。
processWorkerExit()
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
// true：用户线程运行异常,需要扣减
// false：getTask方法中扣减线程数量
if (completedAbruptly)
decrementWorkerCount();
// 获取主锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
completedTaskCount += w.completedTasks;
// 从HashSet中移出worker
workers.remove(w);
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 有worker线程移除，可能是最后一个线程退出需要尝试终止线程池
tryTerminate();
int c = ctl.get();
// 如果线程为running或shutdown状态，即tryTerminate()没有成功终止线程池，则判断是否有必要一个worker
if (runStateLessThan(c, STOP)) {
// 正常退出，计算min：需要维护的最小线程数量
if (!completedAbruptly) {
// allowCoreThreadTimeOut 默认false：是否需要维持核心线程的数量
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
// 如果min ==0 或者workerQueue为空，min = 1
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
// 如果线程数量大于最少数量min，直接返回，不需要新增线程
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
}
// 添加一个没有firstTask的worker
addWorker(null, false);
}
}
首先completedAbruptly的值来判断是否需要对线程数-1处理，如果completedAbruptly == true，说明在任务运行过程中出现了异常，那么需要进行减1处理，否则不需要，因为减1处理在getTask()方法中处理了。然后从HashSet中移出该worker，过程需要获取mainlock。然后调用tryTerminate()方法处理，该方法是对最后一个线程退出做终止线程池动作。如果线程池没有终止，那么线程池需要保持一定数量的线程，则通过addWorker(null,false)新增一个空的线程。
addWorkerFailed()
在addWorker()方法中，如果线程t==null，或者在add过程出现异常，会导致workerStarted == false，那么在最后会调用addWorkerFailed()方法：
private void addWorkerFailed(Worker w) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 从HashSet中移除该worker
if (w != null)
workers.remove(w);
// 线程数 - 1
decrementWorkerCount();
// 尝试终止线程
tryTerminate();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
整个逻辑显得比较简单。
tryTerminate()
当线程池涉及到要移除worker时候都会调用tryTerminate()，该方法主要用于判断线程池中的线程是否已经全部移除了，如果是的话则关闭线程池。
final void tryTerminate() {
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 线程池处于Running状态
// 线程池已经终止了
// 线程池处于ShutDown状态，但是阻塞队列不为空
if (isRunning(c) || runStateAtLeast(c, TIDYING) || (runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
return;
// 执行到这里，就意味着线程池要么处于STOP状态，要么处于SHUTDOWN且阻塞队列为空
// 这时如果线程池中还存在线程，则会尝试中断线程
if (workerCountOf(c) != 0) {
// /线程池还有线程，但是队列没有任务了，需要中断唤醒等待任务的线程
// （runwoker的时候首先就通过w.unlock设置线程可中断，getTask最后面的catch处理中断）
interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
return;
}
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 尝试终止线程池
if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
try {
terminated();
} finally {
// 线程池状态转为TERMINATED
ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
termination.signalAll();
}
return;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
}
在关闭线程池的过程中，如果线程池处于STOP状态或者处于SHUDOWN状态且阻塞队列为null，则线程池会调用interruptIdleWorkers()方法中断所有线程，注意ONLY_ONE== true，表示仅中断一个线程。
interruptIdleWorkers
private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) {
Thread t = w.thread;
if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
} finally {
w.unlock();
}
}
if (onlyOne)
break;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
onlyOne==true仅终止一个线程，否则终止所有线程。
线程终止
线程池ThreadPoolExecutor提供了shutdown()和shutDownNow()用于关闭线程池。
shutdown()：按过去执行已提交任务的顺序发起一个有序的关闭，但是不接受新任务。
shutdownNow() :尝试停止所有的活动执行任务、暂停等待任务的处理，并返回等待执行的任务列表。
shutdown
public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try
{
checkShutdownAccess();
// 推进线程状态
advanceRunState(SHUTDOWN);
// 中断空闲的线程
interruptIdleWorkers();
// 交给子类实现
onShutdown();
}
finally{
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
}
shutdownNow
public List<Runnable> shutdownNow() {
List<Runnable> tasks;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess();
advanceRunState(STOP);
// 中断所有线程
interruptWorkers();
// 返回等待执行的任务列表
tasks = drainQueue();
} finally {
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
return tasks;
}
与shutdown不同，shutdownNow会调用interruptWorkers()方法中断所有线程。
private void interruptWorkers() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers)
w.interruptIfStarted();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
同时会调用drainQueue()方法返回等待执行到任务列表。
private List<Runnable> drainQueue() {
BlockingQueue<Runnable> q = workQueue;
ArrayList<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>();
q.drainTo(taskList);
if (!q.isEmpty()) {
for (Runnable r : q.toArray(new Runnable[0])) {
if (q.remove(r))
taskList.add(r);
}
}
return taskList;
}
（全文完）
-------------------------------------------------
来源 chenssy 泥瓦匠BYSocket
作者@陈明
ThreadPoolExecutor 线程池浅析的更多相关文章
- 13.ThreadPoolExecutor线程池之submit方法
jdk1.7.0_79 在上一篇<ThreadPoolExecutor线程池原理及其execute方法>中提到了线程池ThreadPoolExecutor的原理以及它的execute方法 ...
- ThreadPoolExecutor 线程池的源码解析
1.背景介绍 上一篇从整体上介绍了Executor接口,从上一篇我们知道了Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类,Executors工厂类中提供的newSchedul ...
- j.u.c系列（01） ---初探ThreadPoolExecutor线程池
写在前面 之前探索tomcat7启动的过程中,使用了线程池(ThreadPoolExecutor)的技术 public void createExecutor() { internalExecutor ...
- Java并发——ThreadPoolExecutor线程池解析及Executor创建线程常见四种方式
前言: 在刚学Java并发的时候基本上第一个demo都会写new Thread来创建线程.但是随着学的深入之后发现基本上都是使用线程池来直接获取线程.那么为什么会有这样的情况发生呢? new Thre ...
- ThreadPoolExecutor 线程池
TestThreadPoolExecutorMain package core.test.threadpool; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQu ...
- 十、自定义ThreadPoolExecutor线程池
自定义ThreadPoolExecutor线程池 自定义线程池需要遵循的规则 [1]线程池大小的设置 1.计算密集型: 顾名思义就是应用需要非常多的CPU计算资源,在多核CPU时代,我们要让每一个CP ...
- Executors、ThreadPoolExecutor线程池讲解
官方+白话讲解Executors.ThreadPoolExecutor线程池使用 Executors:JDK给提供的线程工具类,静态方法构建线程池服务ExecutorService,也就是Thread ...
- SpringBoot项目框架下ThreadPoolExecutor线程池+Queue缓冲队列实现高并发中进行下单业务
主要是自己在项目中(中小型项目) 有支付下单业务(只是办理VIP,没有涉及到商品库存),目前用户量还没有上来,目前没有出现问题,但是想到如果用户量变大,下单并发量变大,可能会出现一系列的问题,趁着空闲 ...
- 手写线程池，对照学习ThreadPoolExecutor线程池实现原理！
作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn Github:https://github.com/fuzhengwei/CodeGuide/wiki 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有 ...
随机推荐
- Mq的介绍
1.使用场景 异步处理 日志收集 流量削峰 应用解耦 2.通信协议 高级消息队列协议(AMQP). 参考文档:http://www.huangxiaobai.com/archives/1267
- 自适应阈值二值化之最大类间方差法(大津法，OTSU)
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间 ...
- symmfony
安装:http://symfony.cn/docs/book/installation.html 1先检查php版本是否符合你要下载的symfony的最低版本: php -version 系统安装完成 ...
- conda 与 pip 加速
conda和pip默认使用国外站点来下载软件,我们可以配置国内镜像来加速下载(国外用户无须此操作). 配置清华conda镜像 conda config --add channels https://m ...
- Loogn.OrmLite文档
Getting Started 一. 引入Loogn.OrmLite PM> Install-Package Loogn.OrmLite 二.引入名称空间 using Loogn.OrmLite ...
- 进程队列补充-创建进程队列的另一个类JoinableQueue
JoinableQueue同样通过multiprocessing使用. 创建队列的另外一个类: JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知 ...
- Progressive web app理念及发展前景
前一段时间微信推出微信小程序进行公测,着实火了一把,博得了大众的眼球,不明真相的吃瓜观众们纷纷围观,所谓的“微信小程序”,通俗的讲就是一种不需要下载安装即可使用的应用程序,脱离于app商店依托于浏览器 ...
- 不在框架中，利用Django的models操作
import os import sys import django sys.path.apprnd(r'路径') os.chdir(r'路径') os.environ.setdefault('DJA ...
- Android摘抄总结
著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:葛小葛链接:http://www.zhihu.com/question/27069588/answer/38417756来源: ...
- webstorm显示行号，结构预览
1,代码结构浏览menu>view>file structure popupwindwows>tool windws >structure (alt+7)代码结构当JS代码量很 ...