背景
我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便，但是就会有一个问题：
如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。
那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务？
1. 为什么要用线程池
池化技术相信大家都听说过，线程池、数据库连接池、HTTP连接池等等都是对这个思想的应用。
池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。
线程池提供了一种限制和管理资源，每个线程池还维护了一些基本的统计信息，例如：已完成任务的数量。
在《Java并发编程的艺术》中提到使用线程池的好处：
- 降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
- 提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等线程创建就能立即执行。
- 提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的管理分配、调优和监控。
2. 实现Runnable接口和Callable接口的区别
Runnable接口自Java 1.0以来一直存在，但Callable仅在Java 1.5中引入，目的就是为了处理Runnable不支持的用例。Runnable接口不会返回结果或抛出检查异常，但Callable接口可以。如果任务不需要返回结果或者抛出异常推荐使用Runnable接口，这样代码看起来会更加简洁。
注：Executors 工具类可以实现Runnable和Callable对象直接的相互转换
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
/**
* 该方法没有返回值，也无法抛出异常
*/
public abstract void run();
}
@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
/**
* 计算结果，或在无法这样做的时候抛出异常
* @return computed result 计算得出的结果
* @throws Exception if unable to compute a result 如果无法计算结果，则抛出异常
*/
V call() throws Exception;
}
3. 执行execute() 方法和submit()方法区别
- execute() 方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功与否。
- submit() 方法用于提交需要返回值的任务，线程池会返回一个Future类型的对象，通过这个对象可以判断任务的执行成功与否。
查看 AbstractExecutorService 接口中的submit方法：
/**
* @throws RejectedExecutionException {@inheritDoc}
* @throws NullPointerException {@inheritDoc}
*/
public Future<?> submit(Runnable task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
execute(ftask);
return ftask;
}
上面方法调用了newTaskFor 方法返回了一个FutureTask对象。
protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
return new FutureTask<T>(runnable, value);
}
在来看看execute() 方法：
public void execute(Runnable task) {
}
4. 如何创建线程池
《阿里巴巴Java开发手册》中强制线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险，也就常说的OOM。
方式一：通过构造方法实现
方式二：通过Executors 工具类来实现，本质都是调用ThreadPoolExecutor的构造方法。
我们可以创建三种类型的ThreadPoolExecutor：
- FixedThreadPool：该方法返回一个固定线程数量的线程池。当有一个新任务提交时，线程池中如有空闲的线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便会处理在任务队列中的任务。
- SingleThreadExecutor：该方法返回只有一个线程的线程池。当有一个新任务提交时，新任务会被暂存在一个任务队列中，待线程空闲时，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
- CachedThreadPool：该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。如有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，此时有一个新任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
5. ThreadPoolExecutor 分析
ThreadPoolExecutor 类中提供了四个构造方法，我们拿最多参数的构造方法来分析。
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.acc = System.getSecurityManager() == null ?
null :
AccessController.getContext();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
ThreadPoolExecutor 3个最重要的参数：
- corePoolSize：核心线程数，线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
- maximumPoolSize：当队列中存放的任务达到队列队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
- workQueue：当新任务来的时候，会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到，新任务就会被存放在队列中。
ThreadPoolExecutor 其他常见参数：
- keepAliveTime：线程空闲时间，当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize，如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
- unit：keepAliveTime 参数的时间单位
- threadFactory：executor创建新线程的时候会用到。
- handler：拒绝执行策略。当线程池的缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：
// 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
// 也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy
// 丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
// 由调用线程处理该任务
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
6. 动手实现一个线程池
/**
* 这是一个Runnable类，规定5秒执行任务
* @author linchaokun
*/
public class MyRunnable implements Runnable{
private String msg;
public MyRunnable(String msg) {
this.msg = msg;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "StartTime:" + LocalDateTime.now());
processMsg();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "EndTime:" + LocalDateTime.now());
}
private void processMsg() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public String toString() {
return "MyRunnable{" +
"msg='" + msg + '\'' +
'}';
}
}
/**
* 创建线程池
* @author linchaokun
*/
public class ThreadPoolExecutorDemo {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
public static void main(String[] args) {
// 通过构造函数 创建线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 创建WorkerThread对象
Runnable worker = new MyRunnable(i + "");
// 执行Runnable
executor.execute(worker);
}
// 终止线程
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()){
}
System.out.println("停止所有线程。。。");
}
}
可以看到我们上面的代码指定了：
- corePoolSize：核心线程数为5
- maximumPoolSize：最大线程数为10
- keepAliveTime：等待时间为1L
- unit：单位为TimeUnit.SECONDS
- workQueue：任务队列为ArrayBlockingQueue，并且容量为100
- handler：饱和此略为 CallerRunsPolicy
执行代码结果：
pool-1-thread-3StartTime:2020-07-14T11:09:04.301
pool-1-thread-4StartTime:2020-07-14T11:09:04.301
pool-1-thread-2StartTime:2020-07-14T11:09:04.301
pool-1-thread-1StartTime:2020-07-14T11:09:04.301
pool-1-thread-5StartTime:2020-07-14T11:09:04.301
pool-1-thread-4EndTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-1EndTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-3EndTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-1StartTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-3StartTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-2EndTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-5EndTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-5StartTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-2StartTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-4StartTime:2020-07-14T11:09:09.302
pool-1-thread-1EndTime:2020-07-14T11:09:14.302
pool-1-thread-5EndTime:2020-07-14T11:09:14.302
pool-1-thread-3EndTime:2020-07-14T11:09:14.302
pool-1-thread-4EndTime:2020-07-14T11:09:14.302
pool-1-thread-2EndTime:2020-07-14T11:09:14.302
停止所有线程。。。
7. 线程池原理分析
通过上面执行结果我们可以看出：线程池每次会同时执行5个任务，这5个任务执行完之后，剩余的5个任务才会执行。
为了搞懂线程池的原理，我们需要分析一下 execute方法。我们先来看看它的源码：
// 存放线程池的运行状态(runState)和线程池内有效线程的数量(workerCount)
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// ctl中保存的线程池当前的一些状态信息
int c = ctl.get();
// 1.首先判断当前线程池中执行的任务数量是否小于corePoolSize
// 如果小于，通过addWorker方法新建一个线程，并将任务command添加到线程中，然后启动该线程执行任务。
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 2.如果当前执行的任务数量大于等于corePoolSize的时候就会走到这里
// 通过isRunning方法判断线程池状态，线程池处于RUNNING状态，该任务才会被加进去
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再次获取线程池状态，如果线程池状态不是RUNNING状态，就需要从任务队列中移除任务，并尝试判断线程是否全部执行完毕，同时执行拒绝策略。
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果当前线程池为空，就创建一个新的线程并执行
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 3.通过addWorker新建一个线程，并将任务command添加到该线程中，然后启动该线程执行任务。
// 如果addWorker执行失败，则通过reject执行相应的拒绝策略。
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
用一张图总结一下上面的3个步骤：
