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Java 线程池框架核心代码分析

Java 线程池框架核心代码分析

作者: Yonah潇 | 来源:发表于2018-12-29 21:57 被阅读0次

    前言

    多线程编程中,为每个任务分配一个线程是不现实的,线程创建的开销和资源消耗都是很高的。线程池应运而生,成为我们管理线程的利器。Java 通过Executor接口,提供了一种标准的方法将任务的提交过程和执行过程解耦开来,并用Runnable表示任务。

    下面,我们来分析一下 Java 线程池框架的实现ThreadPoolExecutor

    下面的分析基于JDK1.7

    生命周期

    ThreadPoolExecutor中,使用CAPACITY的高3位来表示运行状态,分别是:

    1. RUNNING:接收新任务,并且处理任务队列中的任务
    2. SHUTDOWN:不接收新任务,但是处理任务队列的任务
    3. STOP:不接收新任务,不处理任务队列,同时中断所有进行中的任务
    4. TIDYING:所有任务已经被终止,工作线程数量为 0,到达该状态会执行terminated()
    5. TERMINATED:terminated()执行完毕
    image.png

    ThreadPoolExecutor中用原子类来表示状态位

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

    线程池模型

    核心参数

    • corePoolSize:最小存活的工作线程数量(如果设置allowCoreThreadTimeOut,那么该值为 0)
    • maximumPoolSize:最大的线程数量,受限于CAPACITY
    • keepAliveTime:对应线程的存活时间,时间单位由TimeUnit指定
    • workQueue:工作队列,存储待执行的任务
    • RejectExecutionHandler:拒绝策略,线程池满后会触发

    线程池的最大容量CAPACITY中的前三位用作标志位,也就是说工作线程的最大容量为(2^29)-1

    四种模型

    • CachedThreadPool:一个可缓存的线程池,如果线程池的当前规模超过了处理需求时,那么将回收空闲的线程,当需求增加时,则可以添加新的线程,线程池的规模不存在任何的限制。
    • FixedThreadPool:一个固定大小的线程池,提交一个任务时就创建一个线程,直到达到线程池的最大数量,这时线程池的大小将不再变化。
    • SingleThreadPool:一个单线程的线程池,它只有一个工作线程来执行任务,可以确保按照任务在队列中的顺序来串行执行,如果这个线程异常结束将创建一个新的线程来执行任务。
    • ScheduledThreadPool:一个固定大小的线程池,并且以延迟或者定时的方式来执行任务,类似于Timer。

    执行任务 execute

    核心逻辑:

    1. 当前线程数量 < corePoolSize,直接开启新的核心线程执行任务addWorker(command, true)

    2. 当前线程数量 >= corePoolSize,且任务加入工作队列成功

      1. 检查线程池当前状态是否处于RUNNING
      2. 如果否,则拒绝该任务
      3. 如果是,判断当前线程数量是否为 0,如果为 0,就增加一个工作线程。
    3. 开启普通线程执行任务addWorker(command, false),开启失败就拒绝该任务

    从上面的分析可以总结出线程池运行的四个阶段:

    1. poolSize < corePoolSize 且队列为空,此时会新建线程来处理提交的任务
    2. poolSize == corePoolSize,此时提交的任务进入工作队列,工作线程从队列中获取任务执行,此时队列不为空且未满。
    3. poolSize == corePoolSize,并且队列已满,此时也会新建线程来处理提交的任务,但是poolSize < maxPoolSize
    4. poolSize == maxPoolSize,并且队列已满,此时会触发拒绝策略

    拒绝策略

    前面我们提到任务无法执行会被拒绝,RejectedExecutionHandler是处理被拒绝任务的接口。下面是四种拒绝策略。

    • AbortPolicy:默认策略,终止任务,抛出RejectedException
    • CallerRunsPolicy:在调用者线程执行当前任务,不抛异常
    • DiscardPolicy: 抛弃策略,直接丢弃任务,不抛异常
    • DiscardOldersPolicy:抛弃最老的任务,执行当前任务,不抛异常

    线程池中的 Worker

    Worker继承了AbstractQueuedSynchronizerRunnable,前者给Worker提供锁的功能,后者执行工作线程的主要方法runWorker(Worker w)(从任务队列捞任务执行)。Worker 引用存在workers集合里面,用mainLock守护。

    private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();
    private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
    

    核心函数 runWorker

    下面是简化的逻辑,注意:每个工作线程的run都执行下面的函数

    final void runWorker(Worker w) {
        Thread wt = Thread.currentThread();
        Runnable task = w.firstTask;
        w.firstTask = null;
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            w.lock();
            beforeExecute(wt, task);
            task.run();
            afterExecute(task, thrown);
            w.unlock();
        }
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
    
    1. getTask()中获取任务
    2. 锁住 worker
    3. 执行beforeExecute(wt, task),这是ThreadPoolExecutor提供给子类的扩展方法
    4. 运行任务,如果该worker有配置了首次任务,则先执行首次任务且只执行一次。
    5. 执行afterExecute(task, thrown);
    6. 解锁 worker
    7. 如果获取到的任务为 null,关闭 worker

    获取任务 getTask

    线程池内部的任务队列是一个阻塞队列,具体实现在构造时传入。

    private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
    

    getTask()从任务队列中获取任务,支持阻塞和超时等待任务,四种情况会导致返回null,让worker关闭。

    1. 现有的线程数量超过最大线程数量
    2. 线程池处于STOP状态
    3. 线程池处于SHUTDOWN状态且工作队列为空
    4. 线程等待任务超时,且线程数量超过保留线程数量

    核心逻辑:根据timed在阻塞队列上超时等待或者阻塞等待任务,等待任务超时会导致工作线程被关闭。

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

    在以下两种情况下等待任务会超时:

    1. 允许核心线程等待超时,即allowCoreThreadTimeOut(true)
    2. 当前线程是普通线程,此时wc > corePoolSize

    工作队列使用的是BlockingQueue,这里就不展开了,后面再写一篇详细的分析。

    总结

    • ThreadPoolExecutor基于生产者-消费者模式,提交任务的操作相当于生产者,执行任务的线程相当于消费者。
    • Executors提供了四种基于ThreadPoolExecutor构造线程池模型的方法,除此之外,我们还可以直接继承ThreadPoolExecutor,重写beforeExecuteafterExecute方法来定制线程池任务执行过程。
    • 使用有界队列还是无界队列需要根据具体情况考虑,工作队列的大小和线程的数量也是需要好好考虑的。
    • 拒绝策略推荐使用CallerRunsPolicy,该策略不会抛弃任务,也不会抛出异常,而是将任务回退到调用者线程中执行。

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