[第二篇]深入学习线程池之通过ThreadPoolExecutor创建线程池及工作原理

一、创建线程池的方式

在实际的开发过程中,可以通过Executors类和ThreadPoolExecutor类来进行线程池的创建。但是,在《阿里巴巴java开发手册》中,不建议使用Executors类来创建线程池,原因之一是通过Executors类创建的四大线程池,可能会发生OOM问题,之二是通过Executors大家可以先做一下了解,本文后面会阐述产生OOM的原因。

二、基于ThreadPoolExecutor类进行线程池的创建

线程池的真正实现类是ThreadPoolExecutor,其构造方法有如下4种:

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

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

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

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;
}

1. 线程池的参数

corePoolSize(必需):核心线程数。默认情况下,核心线程会一直存活,但是当将allowCoreThreadTimeout设置为true时,核心线程也会超时回收。

maximumPoolSize(必需):线程池所能容纳的最大线程数。当活跃线程数达到该数值后,后续的新任务将会阻塞。

keepAliveTime(必需):线程闲置超时时长。如果超过该时长,非核心线程就会被回收。如果将allowCoreThreadTimeout设置为true时,核心线程也会超时回收。

unit(必需):指定keepAliveTime参数的时间单位。常用的有:TimeUnit.MILLISECONDS(毫秒)、TimeUnit.SECONDS(秒)、TimeUnit.MINUTES(分)。

workQueue(必需):任务队列。通过线程池的execute()方法提交的Runnable对象将存储在该参数中。

threadFactory(可选):线程工厂。用于指定为线程池创建新线程的方式。

handler(可选):拒绝策略。当达到最大线程数时需要执行的饱和策略。

2. 任务队列(workQueue)

任务队列是基于阻塞队列实现的,即采用生产者消费者模式,在Java中需要实现BlockingQueue接口。但Java已经为我们提供了7种阻塞队列的实现:

ArrayBlockingQueue:一个由数组结构组成的有界阻塞队列(数组结构可配合指针实现一个环形队列)。

LinkedBlockingQueue: 一个由链表结构组成的有界阻塞队列,在未指明容量时,容量默认为Integer.MAX_VALUE。

PriorityBlockingQueue: 一个支持优先级排序的无界阻塞队列,对元素没有要求,可以实现Comparable接口也可以提供Comparator来对队列中的元素进行比较。跟时间没有任何关系,仅仅是按照优先级取任务。

DelayQueue:类似于PriorityBlockingQueue,是二叉堆实现的无界优先级阻塞队列。要求元素都实现Delayed接口,通过执行时延从队列中提取任务,时间没到任务取不出来。

SynchronousQueue: 一个不存储元素的阻塞队列,消费者线程调用take()方法的时候就会发生阻塞,直到有一个生产者线程生产了一个元素,消费者线程就可以拿到这个元素并返回;生产者线程调用put()方法的时候也会发生阻塞,直到有一个消费者线程消费了一个元素,生产者才会返回。

LinkedBlockingDeque: 使用双向队列实现的有界双端阻塞队列。双端意味着可以像普通队列一样FIFO(先进先出),也可以像栈一样FILO(先进后出)。

LinkedTransferQueue: 它是ConcurrentLinkedQueue、LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue的结合体,但是把它用在ThreadPoolExecutor中,和LinkedBlockingQueue行为一致,但是是无界的阻塞队列。

注意有界队列和无界队列的区别:如果使用有界队列,当队列饱和时并超过最大线程数时就会执行拒绝策略;而如果使用无界队列,因为任务队列永远都可以添加任务,所以设置maximumPoolSize没有任何意义。

3. 线程工厂(threadFactory)

线程工厂指定创建线程的方式,需要实现ThreadFactory接口,并实现newThread(Runnable r)方法。该参数可以不用指定,Executors框架已经为我们实现了一个默认的线程工厂,如下图:

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

在实际的开发中可以是用Google提供的guava去创建ThreadFactory,相关信息如下:

maven依赖:
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>23.0</version>
</dependency>

使用demo:
ThreadFactory nameFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();

4. 拒绝策略(handler)

当线程池的线程数达到最大线程数时,需要执行拒绝策略。拒绝策略需要实现RejectedExecutionHandler接口,并实现rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor)方法。不过Executors框架已经为我们实现了4种拒绝策略:

AbortPolicy(默认):丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

CallerRunsPolicy:由调用线程处理该任务。

DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。可以配合这种模式进行自定义的处理方式。

DiscardOldestPolicy:丢弃队列最早的未处理任务,然后重新尝试执行任务。

三、线程池的工作原理

1、如果当前运行的线程少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务(注意:执行这一步骤需要获取全局锁)。

2、如果运行的线程等于或多于corePoolSize,则将任务加入BlockingQueue。

3、如果无法将任务加入BlockingQueue(队列已满),则在非corePool中创建新的线程来处理任务(注意:执行这一步骤需要获取全局锁)。

4、如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize,任务将被拒绝,并调用
RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

ThreadPoolExecutor采取上述步骤的总体设计思路,一是为了在执行execute()方法时,尽可能地避免获取全局锁(那将会是一个严重的可伸缩瓶颈),二是创建和回收线程比较消耗资源。
在ThreadPoolExecutor当前运行的线程数大于等于corePoolSize时,几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2,而步骤2不需要获取全局锁。

线程池工作原理图
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