从简单代码入手，分析线程池原理

一、线程池简介

1、池化思想

在项目工程中，基于池化思想的技术应用很多，例如基于线程池的任务并发执行，中间件服务的连接池配置，通过对共享资源的管理，降低资源的占用消耗，提升效率和服务性能。

池化思想从直观感觉上理解，既有作为容器的存储能力（持续性的承接），也要具备维持一定量的储备能力（初始化的提供），同时作为容器又必然有大小的限制，下面通过这个基础逻辑来详细分析Java中的线程池原理。

2、线程池

首先熟悉JVM执行周期的都知道，在内存中频繁的创建和销毁对象是很影响性能的，而线程作为进程中运行的基本单位，通过线程池的方式重复使用已创建的线程，在任务执行动作上避免或减少线程的频繁创建动作。

线程池中维护多个线程，当收到调度任务时可以避免创建线程直接执行，并以此降低服务资源的消耗，把相对不确定的并发任务管理在相对确定的线程池中，提高系统服务的稳定性。下文基于JDK1.8围绕ThreadPoolExecutor类深入分析。

二、原理与周期

1、类图设计

• Executor 接口

源码注释解读：将来会执行命令，任务提交和执行两个动作会被解耦，传入Runnable任务对象即可，线程池会执行相应调度和任务处理。Executor虽然是ThreadPoolExecutor线程池的顶层接口，但是其本身只是抽象了任务的处理思想。

• ExecutorService 接口

扩展Executor接口，单个或批量的给任务的执行结果生成Future，并增添任务中断或终止的管理方法。

• AbstractExecutorService 抽象类

提供对ExecutorService接口定义的任务执行方法（submit，invokeAll）等默认实现，提供newTaskFor方法用于构建RunnableFuture对象。

• ThreadPoolExecutor 类

维护线程池生命周期，管理线程和任务，通过相应调度机制实现任务的并发执行。

2、基本案例

示例中创建了一个简单的butte-pool线程池，设置4个核心线程执行任务，队列容器设置256大小；在实际业务中，对于参数设定需要考量任务执行时间，服务配置，测试数据等。

public class ThrPool implements Runnable {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThrPool.class) ;
    /**
     * 线程池管理，ThreadFactoryBuilder出自Guava工具库
     */
    private static final ThreadPoolExecutor DEV_POOL;
    static {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("butte-pool-%d").build();
        DEV_POOL = new ThreadPoolExecutor(0, 8,60L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(256),threadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        DEV_POOL.allowCoreThreadTimeOut(true);
    }
    /**
     * 任务方法
     */
    @Override
    public void run() {
        try {
            logger.info("Print...Job...Run...；queue_size：{}",DEV_POOL.getQueue().size());
            Thread.sleep(5000);
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

通过对上述线程池核心参数的不断调整，以及控制任务执行时间的长短，尤其可以设置一些参数的极端值，观察任务执行的效果，可以初步感知线程池的运行特点，下面围绕该案例展开详细的分析。

3、构造方法

在ThreadPoolExecutor类中提供多个构造方法，以满足不同场景下线程池的构造需求，这里需要描述几个注意事项：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory)

• 从构造方法的判断中，corePoolSize的大小允许设置为0，在分析任务执行时再细说影响；
• 线程池创建后，不会立即启动核心线程，通常会等到任务提交的时候再去启动；或者主动执行prestartCoreThread||prestartAllCoreThreads方法；
• 在当前版本的JDK中，CoreThread核心线程也是允许超时终止掉的，避免线程长时间闲置；
• 如果允许核心线程超时终止，该方法会校验keepAliveTime必须大于0，否则抛出异常；

4、运行原理

线程池的基本运行逻辑，任务提交之后有三种处理方式：直接分配线程执行；或者被放入任务队列，等待执行；如果直接被拒绝，会返回异常；任务的提交和执行被解耦，构成一个生产消费的模型。

5、生命周期

这里从源码开始逐步分析线程池的核心逻辑，首先看看对于生命周期的状态描述，涉及如下几个核心字段：

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;
// 状态描述
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;

ctl控制线程池的状态，包含两个概念字段：workerCount线程池内有效线程数，runState运行状态，具体的运行有5种状态描述：

• RUNNING：接受新任务，处理阻塞队列中的任务；
• SHUTDOWN：不接受新任务，处理阻塞队列中已存在的任务；
• STOP：不接受新任务，不处理阻塞队列中的任务，中断正在进行的任务；
• TIDYING：所有任务都已终止，workerCount=0，线程池进入该状态后会执行terminated()方法；
• TERMINATED: 执行terminated()方法完后进入该状态；

状态之间的转换逻辑如下：

通过runStateOf()方法可以计算当前的运行状态，这里对于线程池生命周期的定义，以及状态的转换逻辑在ctl字段的源码注释中，更多细节可以参考该处描述文档。

三、任务管理

1、调度逻辑

从上面对线程池有整体的了解之后，现在从任务提交和执行这个核心流程入手，对源码和逻辑进行深入分析。任务调度作为线程池的核心能力，可以直接从execute(task)方法切入。

public void execute(Runnable command) {
    // 上文描述的workerCount与runState
    int c = ctl.get();
    // 核心线程池
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize){}
    // 任务队列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)){}
    // 拒绝策略
    else if (!addWorker(command, false)) reject(command);
}

从整体上看，任务调度被放在三个分支步骤中判断，即：核心线程池、任务队列、拒绝策略，下面再细看每个分支的处理逻辑；

1.1 核心线程池

// 如果有效线程数小于核心线程数，新建线程并绑定当前任务
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
    if (addWorker(command, true))
}

1.2 任务队列

// 如果线程池是运行状态，并且任务添加队列成功
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
    // 二次校验如果是非运行状态，则移除该任务，执行拒绝策略
    int recheck = ctl.get();
    if (! isRunning(recheck) && remove(command))
        reject(command);
    // 如果有效线程数是0，执行addWorker添加方法
    else if (workerCountOf(recheck) == 0)
        addWorker(null, false);
}

1.3 拒绝策略

// 再次执行addWorker方法，如果失败则拒绝该任务
else if (!addWorker(command, false)) reject(command);

这样execute方法执行逻辑，任务调度的流程如下：

如上图任务被提交到线程池后的核心调度逻辑，任务既然提交自然是希望被执行的，源码中也多处调用addWorker方法添加工作线程。

2、Worker线程

线程池内工作线程被封装在Worker类中，继承AQS并实现Runnable接口，维护线程的创建和任务的执行：

private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable {
    final Thread thread; // 持有线程
    Runnable firstTask;  // 初始化任务
}

2.1 addWorker 方法

既然添加工作线程，意味有任务需要执行：

• firstTask：新创建的线程第一个执行的任务，允许为空或者null；
• core：传true，新增线程时判断当前线程数是否小于corePoolSize；传false，新增线程时判断当前线程数是否小于maximumPoolSize；

private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) ；

通过对该方法的源码分析，执行逻辑流程如下：

工作线程创建之后，在HashSet中维护和持有线程的引用，这样就可以对线程池做相应的put或者remove操作，进而对生命周期进行管理。

2.2 runWorker 方法

在Worker类中对于run方法的实现，实际上是委托给runWorker方法，用来周期性执行具体的线程任务，同样分析其执行逻辑：

整个执行流程通过while循环不断获取任务并执行任务，整个过程也需要不断的校验线程池状态，及时的中断线程执行，该方法执行完成后会请求线程销毁动作。

3、任务队列

线程池两大核心能力线程和任务的管理，并且对二者解耦，通过队列中任务的管理构建生产消费模式，不同的队列类型有各自的存取政策；LinkedBlockingQueue创建链表结构的队列，默认的Integer.MAX_VALUE容量过度，需要指定队列大小，按照先进先出的原则管理；

3.1 getTask 方法

在获取任务时，除了必要的线程池状态判断，就是要校验当前任务的线程是否需要超时回收，上面已经提过即使核心线程池也可以设置超时时效，如果没有获取到任务，则认为runWorker方法执行完成：

3.2 reject 方法

不管是线程池还是任务队列，都有容量的边界，当容量达到上限时，就需要拒绝新提交的任务，在上述案例中采用的是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy丢弃任务并抛出异常，还有其他几种策略按需选择即可。

四、监控与配置

在大部分的项目中，对于线程池都是直接定义好相关参数，如果需要调整，也基本都需要服务重启来完成，实际上线程池有一些放开的参数调整与查询的方法：

setCorePoolSize 方法

在方法内部经过一系列的逻辑校验，保证线程池平稳的过渡，整个流程严谨且复杂，结合线程池参数获取方法，就可以进行动态化的参数配置与监控，从而实现可控的线程池管理：

最后关于更多线程池的细节问题，可以多阅读源码文档，并结合案例进行实践；线程池的原理在很多组件中都有应用，例如各种连接池，并行计算等，同样值得深入学习和总结。

五、参考源码

应用仓库：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent

组件封装：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-frame-parent