ThreadPoolExecutor线程池原理分析

作者: feifei_fly | 来源:发表于2021-01-12 15:39 被阅读0次

ThreadPoolExecutor 我们在开发过程中经常用到,它的主要作用就是提前创建好若干个线程放在一个容器中。如果有任务需要处理，则将任务直接分配给线程池中的线程来执行就行，任务处理完以后这个线程不会被销毁，而是等待后续分配任务。

那它是如何实现线程复用的？今天我们就回答这个问题。

一、ThreadPoolExecutor的基本用法

1.1、TheadPooolExecutor的构造函数

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,         //核心线程数量
   int maximumPoolSize, //最大线程数
   long keepAliveTime, //超时时间,超出核心线程数量以外的线程空余存活时间
   TimeUnit unit, //存活时间单位
   BlockingQueue<Runnable> workQueue, //保存执行任务的队列
  ThreadFactory threadFactory,//创建新线程使用的工厂
  RejectedExecutionHandler handler //当任务无法执行的时候的处理方式)

corePoolSize 代表缓存的核心线程个数
maximumPoolSize 代表线程池最大的线程个数
keepAliveTime 代表超时销毁时间，针对非核心线程,空闲若干时间就会被销毁。
unit keepAliveTime的时间单位
workQueue 尚未执行的任务（Runnable）队列。
threadFactory 创建Thread类的工厂
handler 任务无法执行时的处理操作

创建线程池

  var threadPool = ThreadPoolExecutor(1,2,60,TimeUnit.SECONDS,LinkedBlockingDeque<Runnable>())

执行线程任务

  threadPool.execute(Runnable { 
            
        })

ThreadPoolExecutor的主要逻辑是:

线程数少于核心线程数，新建线程执行任务
线程数等于核心线程数后，将任务加入阻塞队列
如果队列容量非常大，可以一直添加;如果队列容量有限,队列满了之后,则尝试创建一个非核心线程执行任务。
执行完成任务的线程反复去任务队列任务来执行。
任务队列为空时,核心线程会阻塞(block)，直到有新的任务。

1.2、常用线程池

newFixedThreadPool

newFixedThreadPool 的核心线程数和最大线程数都是指定值,当线程池中的线程数超过核心线程数后，任务都会被放到阻塞队列中。这里选用的阻塞队列是LinkedBlockingQueue，使用的是默认容量 Integer.MAX_VALUE，相当于没有上限。

public class Executors {
    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                      threadFactory);
    }
}

用途：FixedThreadPool 用于负载比较大的服务器，为了资源的合理利用，需要限制当前线程数量。
缺点:任务队列没有上限，一直追加可能造成OOM

newCachedThreadPool

newCachedThreadPool 创建一个可缓存线程池。核心线程数为0,最大线程数为Integer.MAX_VALUE。如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程。
接收到新任务将被立即执行:若有空闲线程,则放到空闲线程执行；若无空闲线程,则创建新的非核心线程来执行。
创建的线程空闲60s 则会被回收。

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
 return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
 60L, TimeUnit.SECONDS,
 new SynchronousQueue<Runnable>());
}

缺点:线程可以无限创建,当接收大量任务时可能创建大量的线程，给JVM过大的负担。

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }

newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行

二、线程池实现原理

ThreadPoolExecutor的核心属性和方法

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    
        //线程池任务队列
        private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
        //线程池工作线程
        private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

        //线程池状态
        private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

        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; }

        public void execute(Runnable command) {
        
        }
        
        public void shutdown() {}
          
        public List<Runnable> shutdownNow() {}
}

2.1、workQueue;

workQueue 是线程池的任务队列,里面缓存待执行的Runnable任务

2.2、workers

workers 是当前正在执行的工作线程集合。

2.3、ctl 线程池状态

ctl是一个原子类，主要作用是用来保存线程数量和线程池的状态

private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

一个 int 数值是 32 个 bit 位，这里采用高 3 位来保存运行状态，低 29 位来保存线程数量。

private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3; //32-3
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1; //将 1 的二进制向右位移 29 位,再减 1 表示最大线程容量
//运行状态保存在 int 值的高 3 位 (所有数值左移 29 位)
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;// 接收新任务,并执行队列中的任务
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;// 不接收新任务,但是执行队列中的任务
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;// 不接收新任务,不执行队列中的任务,中断正在执行中的任务
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS; //所有的任务都已结束,线程数量为 0,处于该状态的线程池即将调用 terminated()方法
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// terminated()方法执行完成

RUNNING 线程池处于运行状态:可以接收新的任务，可以执行任务队列中的任务。
SHUTDOWN 线程池处于关闭状态:不接收新的任务，但是任务队列中的任务会继续执行。
STOP 线程池处处于停止状态:不接收新的任务,不执行任务队列中的任务,中断正在运行的任务。
TIDYING 所有的任务都已经结束,线程数为0。处于此状态的线程池，即将调用terminated()方法。
TERMINATED terminate方法执行完成。

状态转换

2.4、shundown() 和showdonwNow()

执行 shutdown() 线程池会进入SHUTDOWN状态：不接收新的任务，但是任务队列中的任务会继续执行。
执行 shutdownNow() 线程池会进入STOP状态：不接收新的任务,不执行任务队列中的任务,中断正在运行的任务。

2.5、execute() 执行Runnable任务

 public void execute(Runnable command) {
   

        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { //1、工作线程数 小于核心线程个数,则尝试直接创建一个新的核心线程来执行任务。
 
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }

        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { //2、核心线程数已满,任务队列未满,则将任务添加到任务队列
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command)) //线程状态二次检查,如果当前线程池关闭了,则移除该任务
                reject(command);
            else if (workerCountOf(recheck) == 0) //线程状态二次检查,如果当前工作线程数为0,则新建非核心线程来执行剩余任务
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false)) //3、任务队列已慢,则尝试创建一个新的非核心线程 处理该任务。
            reject(command);
    }

2.5.1、addWorker

如果工作线程数小于核心线程数的话，会调用 addWorker，创建一个工作线程。
大致做了两件事情:

1、状态检查,不允许创建线程的情况,直接返回false; 条件符合,则工作线程计数+1

(1)如果线程处于非运行状态，不允许新创建线程,直接返回false
(2)如果工作线程数大于默认容量大小或者大于核心线程数大小，则直接返回 false 表示不能再添加 worker，返回false
(3)通过 cas工作线程数加1

2、创建Worker实例,添加到workers集合,并开启线程

（4）将新创建的 Worker 添加到 workers 集合中
（5）如果 worker 添加成功,启动线程

 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry: //goto 语句,避免死循环

   //状态检查,不允许创建线程的情况,直接返回false;  workerCount计数+1。
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
        // Check if queue empty only if necessary.
        //(1)如果线程处于非运行状态，不允许新创建线程,直接返回false
        if (rs >= SHUTDOWN &&
                ! (rs == SHUTDOWN &&
                        firstTask == null &&
                        ! workQueue.isEmpty()))
            return false;
        for (;;) { //自旋
            int wc = workerCountOf(c);//获得 Worker 工作线程数
            //(2)如果工作线程数大于默认容量大小或者大于核心线程数大小，则直接返回 false 表示不能再添加 worker，返回false
            if (wc >= CAPACITY ||
                    wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))//(3)通过 cas工作线程数加1
                break retry;
            c = ctl.get(); // Re-read ctl 
            if (runStateOf(c) != rs) //这里如果不相等，说明线程的状态发生了变化，继续重试
                continue retry;
     
        }
    }

    //创建Worker实例,添加到workers集合,并开启线程
    boolean workerStarted = false; 
    boolean workerAdded = false; 
    Worker w = null;
    try {
        w = new Worker(firstTask); //构建一个 Worker,传入了一个 Runnable 对象
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock(); 
            try {
           
                int rs = runStateOf(ctl.get());
                //将新创建的Workder 添加到workers工作线程集合当中。
                if (rs < SHUTDOWN ||
                        (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                  
                    workers.add(w); //(4)将新创建的 Worker 添加到 workers 集合中
                    int s = workers.size();
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s; 
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock(); 
            }
            if (workerAdded) {
                t.start();//（5）如果 worker 添加成功,启动线程
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w); //如果添加失败，就需要做一件事，就是递减实际工作线程数(还记得我们最开始的时候增加了工作线程数吗)
    }
    return workerStarted;//返回结果
}

Worker 是什么?

Worker代表一个工作线程,内部持有一个thread和firstTask。

firstTask 是线程初始化时要被首先执行的任务
thread 是在调用构造方法时通过 ThreadFactory 来创建的线程，是用来处理任务的线程。
线程具体的执行操作代理到了外部的runWorker()方法中。

 private final class Worker
        extends AbstractQueuedSynchronizer
        implements Runnable
    {
        final Thread thread;
        Runnable firstTask;
    
        Worker(Runnable firstTask) {
            setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
            this.firstTask = firstTask;
            this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
        }

        /** Delegates main run loop to outer runWorker. */
        public void run() {
            runWorker(this);
        }

    }

runWorker 方法

runWorker 是工作线程执行任务的主要场所。

如果 task 不为空,则开始执行 task
如果 task 为空,则通过 getTask()再去取任务,并赋值给 task，如果取到的 Runnable 不为空,则执行该任务
执行完毕后,通过 while 循环继续 getTask()取任务
如果 getTask()取到的任务依然是空,那么整个 runWorker()方法执行完毕

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

        try {
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                w.lock();
        
               ...
                try {
                    beforeExecute(wt, task);//任务执行前回调
                    Throwable thrown = null;
                    try {
                        task.run(); //执行具体的任务
                    } 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);//任务执行后回调
                    }
                } finally {
                    task = null; //task设置成null,保证下次进入while循环执行getTask() 
                    w.completedTasks++;
                    w.unlock();
                }
            }
            completedAbruptly = false;
        } finally {
            processWorkerExit(w, completedAbruptly);//线程执行完成,将当前worker 从wokers集合移除
        }
    }

整体看就是一个无限循环:

从队列提取任务->执行任务->队列提取任务->执行任务

当getTask() 返回空任务时,循环结束,该工作线程也就结束了。

getTask

线程池之所以可以复用线程，关键点就在getTask。

private Runnable getTask() {
        boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
        for (;;) {//自旋
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);
            
            //(1)对线程池状态的判断:
            //线程池处于SHUTDOWN状态 且任务队列为空, 或者 线程池处于STOP状态，应该销毁当前线程,此时返回null。

            // Check if queue empty only if necessary.
            if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
                decrementWorkerCount();
                return null;//返回 null，则当前 worker 线程会退出
            }
            int wc = workerCountOf(c);
            boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

            // timed 变量用于判断是否需要进行超时控制。
            // allowCoreThreadTimeOut 默认是 false，也就是核心线程不允许进行超时；
            // wc > corePoolSize，表示当前线程池中的线程数量大于核心线程数量；
            // 对于超过核心线程数量的这些线程，需要进行超时控制
       

            //(2) 工作队列中有未执行的任务 且工作线程数量超过了maximumPoolSize 
           //或者上一次取任务已经超时,则 返回null,当前线程退出。

            if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
                    && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
                if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                    return null;
                continue;
            }
            try {
                /*根据 timed 来判断，如果为 true，则通过阻塞队列 poll 方法进行超时控制，如果在
                keepaliveTime 时间内没有获取到任务，则返回 null.
                否则通过 take 方法阻塞式获取队列中的任务*/

                //(3) timed = true,表示需要进行超时控制,采用workQueue.poll() 从队列中取任务,会阻塞keepAliveTime时间,超时后 timedOut = true,下次循环会直接返回null。 - 线程被回收。
                      timed = false,表示不需要进行超时控制,采用workQueue.take(),该线程会一直阻塞，直到有新的任务。 - 线程不被回收
                Runnable r = timed ?
                        workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                        workQueue.take();
                if (r != null)//如果拿到的任务不为空，则直接返回给 worker 进行处理
                    return r;
                timedOut = true;//如果 r==null，说明已经超时了，设置 timedOut=true，在下次自旋的时候进行回收
            } catch (InterruptedException retry) {
                timedOut = false;// 如果获取任务时当前线程发生了中断，则设置 timedOut 为false 并返回循环重试
            }
        }
    }

关键代码如下；

  boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
  Runnable r = timed ?workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                        workQueue.take();

默认 allowCoreThreadTimeOut为false

对于核心线程timed =false,workQueue.take() 取下一个任务，workQueue是LinkedBlockQueue，没有新任务时会一直阻塞在这里(线程不会被释放)，当用新任务添加进来,take()返回新任务,线程继续执行。
对于非核心线程(wc > corePoolSize)，采用workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS)方式提取新任务,当workQueue为空时,会等待keepAliveTime,时间超时后,返回null。当前线程就会被释放。

至此 ThreadPoolExecutor 可以服用线程的原理也就清除了。

processWorkerExit

runWorker 的 while 循环执行完毕以后，在 finally 中会调用 processWorkerExit，将当前线程从worker中移除,并执行tryTerminate()

private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
        if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
            decrementWorkerCount();

        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            completedTaskCount += w.completedTasks;
            workers.remove(w);
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }

        tryTerminate();

        int c = ctl.get();
        if (runStateLessThan(c, STOP)) {
            if (!completedAbruptly) {
                int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
                if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                    min = 1;
                if (workerCountOf(c) >= min)
                    return; // replacement not needed
            }
            addWorker(null, false);
        }
    }

2.6、拒绝策略

当工作线程数超过corePoolSize,且工作队列已满,且线程总数也达到了maximumPoolSize(非核心线程也无法创建)，此时就会拒绝新任务：

final void reject(Runnable command) {
        handler.rejectedExecution(command, this);
    }

1、AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
2、CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
3、DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
4、DiscardPolicy：直接丢弃任务；

三、其他

3.1、如何取消任务

ThreadPoolExecutor.execute() 提交一个任务是无法取消该任务的。

那提交了一个任务之后,想取消执行该任务有没有途径呢?

答案是submit()方法

   public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

submit方法返回一个Future对象

public interface Future<V> {
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    boolean isCancelled();
    boolean isDone();
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    V get(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

Future.cancel(true) 可以取消Runnable任务。

任务尚未执行,调用cancel()后,该任务就永远不会被执行
任务正在执行,mayInterruptIfRunning=true时,会interrupted Thread.

Attempts to cancel execution of this task. This attempt will

fail if the task has already completed, has already been cancelled,

or could not be cancelled for some other reason. If successful,

and this task has not started when {@code cancel} is called,

this task should never run. If the task has already started,

then the {@code mayInterruptIfRunning} parameter determines

whether the thread executing this task should be interrupted in

an attempt to stop the task.

测试代码


fun testThreadPool(){
        var threadPool = ThreadPoolExecutor(1,5,60,
            TimeUnit.SECONDS,
            LinkedBlockingDeque<Runnable>()
        );

        var fu =  threadPool.submit(MyRunaable())

        Thread.sleep(10000)
        fu.cancel(true)
        Log.d("feifei","fu cancel")
    }
    
  class MyRunaable():Runnable{
        var index = 0;
        override fun run() {

            while(true){
                Thread.sleep(1000)
                Log.d("feifei","MyRunaable run():${index++}")
            }
        }
    }

输出结果:

2021-01-12 15:12:29.925 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():0
2021-01-12 15:12:30.925 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():1
2021-01-12 15:12:31.926 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():2
2021-01-12 15:12:32.926 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():3
2021-01-12 15:12:33.927 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():4
2021-01-12 15:12:34.928 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():5
2021-01-12 15:12:35.928 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():6
2021-01-12 15:12:36.929 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():7
2021-01-12 15:12:37.929 6847-6875/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: MyRunaable run():8
2021-01-12 15:12:38.925 6847-6847/com.sogou.iot.myapplication D/feifei: fu cancel

3.2、线程池的监控

如果在项目中大规模的使用了线程池，那么必须要有一套监控体系，来指导当前线程池的状态，当出现问题的时候可以快速定位到问题。而线程池提供了相应的扩展方法，我们通过重写线程池的 beforeExecute、afterExecute 和 shutdown 等方式就可以实现对线程的监控，简单给大家演示一个案例

3.3、使用线程池注意事项

3.3.1、使用ThreadPoolExecutor而非Executors创建线程池

用 Executors创建线程池使得用户不需要关心线程池的参数配置，意味着大家对于线程池的运行规则也会慢慢的忽略。这会导致一个问题。
比如我们用 newFixdThreadPool 或者 singleThreadPool.允许的队列长度为Integer.MAX_VALUE，如果使用不当会导致大量请求堆积到队列中导致 OOM 的风险而 newCachedThreadPool，允许创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，也可能会导致大量线程的创建出现 CPU 使用过高或者 OOM 的问题。

3.3.2、合理设置线程池大小。

需要分析线程池执行的任务的特性： CPU 密集型还是 IO 密集型

如果是 CPU 密集型：主要是执行计算任务，响应时间很快，cpu 一直在运行，这种任务 cpu的利用率很高。CPU 核心数=最大同时执行线程数，加入 CPU 核心数为 4，那么服务器最多能同时执行 4 个线程。过多的线程会导致上下文切换反而使得效率降低。
如果是 IO 密集型：主要是进行 IO 操作，执行 IO 操作的时间较长，这是 cpu 出于空闲状态，导致 cpu 的利用率不高，这种情况下可以增加线程池的大小。一般可以配置 cpu 核心数的 2 倍。

四、参考文章

https://www.jianshu.com/p/a977ab6704d7

https://www.jianshu.com/p/7b2da1d94b42

ThreadPoolExecutor线程池原理分析

一、ThreadPoolExecutor的基本用法

1.1、TheadPooolExecutor的构造函数

1.2、常用线程池

newFixedThreadPool

newCachedThreadPool

newSingleThreadExecutor

二、线程池实现原理

2.1、workQueue;

2.2、workers

2.3、ctl 线程池状态

2.4、shundown() 和showdonwNow()

2.5、execute() 执行Runnable任务

2.5.1、addWorker

1、状态检查,不允许创建线程的情况,直接返回false; 条件符合,则工作线程计数+1

2、创建Worker实例,添加到workers集合,并开启线程

Worker 是什么?

runWorker 方法

getTask

processWorkerExit

2.6、拒绝策略

三、其他

3.1、如何取消任务

3.2、线程池的监控

3.3、使用线程池注意事项

3.3.1、使用ThreadPoolExecutor而非Executors创建线程池

3.3.2、合理设置线程池大小。

四、参考文章

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

ThreadPoolExecutor线程池原理分析

一、ThreadPoolExecutor的基本用法

1.1、TheadPooolExecutor的构造函数

1.2、常用线程池

newFixedThreadPool

newCachedThreadPool

newSingleThreadExecutor

二、线程池实现原理

2.1、workQueue;

2.2、workers

2.3、ctl 线程池状态

2.4、shundown() 和showdonwNow()

2.5、execute() 执行Runnable任务

2.5.1、addWorker

1、状态检查,不允许创建线程的情况,直接返回false; 条件符合,则工作线程计数+1

2、创建Worker实例,添加到workers集合,并开启线程

Worker 是什么?

runWorker 方法

getTask

processWorkerExit

2.6、拒绝策略

三、其他

3.1、如何取消任务

3.2、线程池的监控

3.3、使用线程池注意事项

3.3.1、 使用ThreadPoolExecutor而非Executors创建线程池

3.3.2、合理设置线程池大小。

四、参考文章

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

3.3.1、使用ThreadPoolExecutor而非Executors创建线程池