java线程池技术(一)：ThreadFactory与BlockingQueue

版权声明：本文出自汪磊的博客，转载请务必注明出处。

一、ThreadFactory概述以及源码分析

ThreadFactory很简单，就是一个线程工厂也就是负责生产线程的，我们看下ThreadFactory源码;

 public interface ThreadFactory {

     /**
      * Constructs a new {@code Thread}.  Implementations may also initialize
      * priority, name, daemon status, {@code ThreadGroup}, etc.
      *
      * @param r a runnable to be executed by new thread instance
      * @return constructed thread, or {@code null} if the request to
      *         create a thread is rejected
      */
     Thread newThread(Runnable r);
 }

很简单吧，就是一个接口，newThread方法就是用来生产线程的，子类需要实现这个方法来根据自己规则生产相应的线程。

那安卓中什么地方用到了ThreadFactory呢？稍有经验的就会知道线程池中用到了，我们看下平常使用线程池是怎么创建的，以下是我一个项目中用到的：

     // 创建线程池对象
     public static final Executor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
             CORE_POOL_SIZE, MAX_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,
             new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

咦?没有用到线程池啊，别急，我们看下ThreadPoolExecutor创建的源码：

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                               int maximumPoolSize,
                               long keepAliveTime,
                               TimeUnit unit,
                               BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
         this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
              Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
 }

看到了吧，最终调用的如下构造函数来创建线程池：

     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;
     }

ThreadFactory传入的参数是Executors.defaultThreadFactory()，那我们继续看下Executors中defaultThreadFactory吧：

     /**
      * The default thread factory
      */
     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;
         }
     }

DefaultThreadFactory实现了ThreadFactory接口，newThread中生产了一个个线程并且设置为不是守护线程，线程优先级均为Thread.NORM_PRIORITY。
在我们使用线程池的时候如果不自己创建线程工厂类，那么系统会给我们创建一个默认的线程工厂来生产线程(Executors中defaultThreadFactory())
好了，关于线程工厂就见到这里了，知道有这么个玩意用来生产线程的就可以了。
二、BlockingQueue概述以及源码分析

BlockingQueue顾名思义：阻塞队列，简单说就是放入，取出数据都会发生阻塞。比如取出数据时发现容器没有数据，就会等待产生阻塞一直等到有数据
为止，同样放入数据时如果容器已经满了，那么就回等待一直到容器有空间可以放入数据。

BlockingQueue就是一个接口，定义了插入，取出数据的接口，如下：

 public interface BlockingQueue<E> extends Queue<E> {

     //添加元素到队列里，添加成功返回true，由于容量满了添加失败会抛出IllegalStateException异常
     boolean add(E e);

     //添加元素到队列里，成功返回true，失败返回false
     boolean offer(E e);

     //添加元素到队列里，如果容量满了会阻塞直到容量不满
     void put(E e) throws InterruptedException;

     //添加元素到队列里，如果容器已满会阻塞列队，但是不会一直阻塞，只会阻塞timeout时间，在这期间内添加成功则返回true，否则返回false
     boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
         throws InterruptedException;

     //从队列中获取元素，如果队列为空，则一直阻塞
     E take() throws InterruptedException;

     //从队列中获取元素，如果容器为空会阻塞列队，但是不会一直阻塞，只会阻塞timeout时间，在这期间内获取成功则返回对应元素，否则返回null
     E poll(long timeout, TimeUnit unit)
         throws InterruptedException;

     //存储数据的队列剩余空间大小
     int remainingCapacity();

     //删除指定的元素，成功返回true,失败返回false
     boolean remove(Object o);

     public boolean contains(Object o);

     int drainTo(Collection<? super E> c);

     int drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements);
 }

主要方法已经给出注释。
BlockingQueue的具体子类如下图所示：

其中最最常用的就是ArrayBlockingQueue以及LinkedBlockingQueue，我们以ArrayBlockingQueue为例详细分析一下实现过程。

三、ArrayBlockingQueue源码分析

ArrayBlockingQueue内部是以数组为容器盛放元素，并且放入和取出元素的时候使用同一个锁，也就是放入的时候不能同时取出元素。

ArrayBlockingQueue中主要属性：

     //存储元素的数组，是个循环数组,至于为什么是循环数组下面会讲到
     final Object[] items;

     //下一次拿数据的时候的索引
     int takeIndex;

     //下一次放数据的时候的索引
     int putIndex;

     //队列中已经存储元素的个数
     int count;

     //锁,只有这一把锁
     final ReentrantLock lock;

     //等待拿数据的的条件对象
     private final Condition notEmpty;

     //等待放数据的的条件对象
     private final Condition notFull;

已经给出详细注释就不一一详细解释了。

接下来我们看下构造函数;

     public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
         this(capacity, false);
     }

     public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
         if (capacity <= 0)
             throw new IllegalArgumentException();
         this.items = new Object[capacity];
         lock = new ReentrantLock(fair);
         notEmpty = lock.newCondition();
         notFull =  lock.newCondition();
     }

初始化的时候我们需要指定盛放元素容器的大小，并且初始化一些属性。

接下来我们分析下ArrayBlockingQueue中添加的方法：add，offer以及put方法。

先看add方法：

 public boolean add(E e) {
         return super.add(e);
 }

直接调用的父类的方法，我们只好去看看父类中的add方法了：

 public boolean add(E e) {
         if (offer(e))
             return true;
         else
             throw new IllegalStateException("Queue full");
 }

是不是逻辑很简单，add方法内部调用了offer方法如果offer方法返回true则add直接返回true,否则抛出IllegalStateException异常。

接下来我们看下offer方法：

     public boolean offer(E e) {
         if (e == null) throw new NullPointerException();
         final ReentrantLock lock = this.lock;
         lock.lock();
         try {
             if (count == items.length)
                 return false;
             else {
                 enqueue(e);
                 return true;
             }
         } finally {
             lock.unlock();
         }
     }

第2行，检查是否为null，为null则抛出空指针异常。

3,4行加锁，保证只有一个线程操作。

6,7行检查当前容器是否已将满了，如果满了则不能再放入元素，直接返回false。

9,10行如果容器没满则执行enqueue方法放入元素，然后返回true，enqueue方法后面会分析。

13行解除锁。以上就是offer方法的逻辑，比较简单，该说的都说了。

接下来分析put方法：

 public void put(E e) throws InterruptedException {
         if (e == null) throw new NullPointerException();
         final ReentrantLock lock = this.lock;
         lock.lockInterruptibly();
         try {
             while (count == items.length)
                 notFull.await();
             enqueue(e);
         } finally {
             lock.unlock();
         }
 }

第4行这里调用的是lockInterruptibly方法，与lock方法相比，lockInterruptibly可以被中断，中断的时候产生InterruptedException异常。

6，7行同样判断容器是否已经满了，如果已经满了则执行wait逻辑等待，这里就是阻塞队列的核心，是不是觉得原来如此啊。

8行，如果容器有空间执行enqueue方法，向容器中加入元素。

offer与put都用到了enqueue方法向容器中加入元素，接下来我们看下enqueue方法：

 private void enqueue(E x) {
         // assert lock.getHoldCount() == 1;
         // assert items[putIndex] == null;
         final Object[] items = this.items;
         items[putIndex] = x;
         if (++putIndex == items.length) putIndex = 0;
         count++;
         notEmpty.signal();
 }

4，5行就是向数组items中放入元素x。

6行，放元素的索引putIndex加1后与数组长度比较，如果达到数组长度则将putIndex置为0，相当于下一次放入元素位置为数组的第一次位置，从头开始放入元素，上面说过items是个循环数组，就是在这里体现出来的，如果我们初始化的时候设定容器items大小为10，然而我们不停放入数据也是没问题的，只不过后面加入的数据会覆盖前面的数据。

8行，唤醒取数据的线程，告诉其哥们我放入了一个数据你可以取数据了。

到这放入数据的核心部分就分析完了，是不是很简单？？？放入数据还有个offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法，同样很简单，可以自行分析。

接下来分析取出数据的方法，取出数据主要是poll与take方法。

先来看下poll方法;

 public E poll() {
         final ReentrantLock lock = this.lock;
         lock.lock();
         try {
             return (count == 0) ? null : dequeue();
         } finally {
             lock.unlock();
         }
 }

2，3行同样是先锁住，保证单线程操作。

5行，判断当前线程中元素数量是否为0，如果为0则没有元素返回null，否则执行dequeue方法取出数据并返回，后续会分析dequeue方法。

7行解除锁。

poll方法是不是很简单，同样poll(long timeout, TimeUnit unit)也不难分析可自行分析。

接下来看下take方法：

 public E take() throws InterruptedException {
         final ReentrantLock lock = this.lock;
         lock.lockInterruptibly();
         try {
             while (count == 0)
                 notEmpty.await();
             return dequeue();
         } finally {
             lock.unlock();
         }
 }

take方法也不难理解，核心就是5,6行逻辑，如果count为0也就是容器内没有数据则执行wait方法，线程一直处于等待状态，如果不为0则执行dequeue

方法取出数据。

我们再看下dequeue方法：

 private E dequeue() {
         // assert lock.getHoldCount() == 1;
         // assert items[takeIndex] != null;
         final Object[] items = this.items;
         @SuppressWarnings("unchecked")
         E x = (E) items[takeIndex];
         items[takeIndex] = null;
         if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0;
         count--;
         if (itrs != null)
             itrs.elementDequeued();
         notFull.signal();
         return x;
 }

6,7,13行从数组items中取出数据，并将原数组位置处置为null，最后13行处返回取出的数据。

8行，取数据索引takeIndex加1后与数组总长度比较如果达到数组长度则将takeIndex置为0，下一次从数组开始处取数据。

10,11行通知迭代器有数据取出。

12行通知放入数据的线程有数据取出了，你可以放入数据了。

好了，以上就是ArrayBlockingQueue中放入取出数据的操作源码分析，多线程中总会提到生产者消费者模式，其实用ArrayBlockingQueue实现是很简单的，ArrayBlockingQueue只是将wait,notify操作进行了封装而已。

LinkedBlockingQueue源码就不一一分析了，主要区别的LinkedBlockingQueue内部是用链表来存储数据的，并且有两把锁，放数据锁与取数据锁，也就是放入数据的线程和取出数据的线程可以同时操作LinkedBlockingQueue，而ArrayBlockingQueue中放数据线程与取数据线程是互斥的，不能同时操作，LinkedBlockingQueue初始化的时候可以不指定容器大小，如果不指定则容器大小为Integer.MAX_VALUE，而ArrayBlockingQueue则必须指定容器大小。

好了以上就是本篇全部内容了，希望对你有用。

声明：文章将会陆续搬迁到个人公众号，以后文章也会第一时间发布到个人公众号，及时获取文章内容请关注公众号