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這篇文章將為大家詳細講解有關如何徹底搞懂jdk8線程池，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
頂層設計,定義執行接口
Interface Executor(){
void execute(Runnable command);
}ExecutorService,定義控制接口
interface ExecutorService extends Executor{
}
抽象實現ExecutorService中的大部分方法
abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService{ //此處把ExecutorService中的提交方法都實現了
}
我們看下提交中的核心
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // ①
//核心線程數沒有滿就繼續添加核心線程
if (addWorker(command, true)) // ②
return;
c = ctl.get();
}
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { // ③
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))// ④
reject(command); //⑦
else if (workerCountOf(recheck) == 0) // ⑤
//如果worker為0，則添加一個非核心worker，所以線程池里至少有一個線程
addWorker(null, false);// ⑥
}
//隊列滿了以后，添加非核心線程
else if (!addWorker(command, false))// ⑧
reject(command);//⑦
}
1，什么時候用核心線程，什么時候啟用非核心線程？
添加任務時優先使用核心線程，核心線程滿了以后，任務放入隊列中。只要隊列不填滿，就一直使用核心線程執行任務（代碼①②）。
當隊列滿了以后開始使用增加非核心線程來執行隊列中的任務（代碼⑧）。
2，0個核心線程，2個非核心線程，隊列100，添加99個任務是否會執行？
會執行，添加隊列成功后，如果worker的數量為0，會添加非核心線程執行任務（見代碼⑤⑥）
3，隊列滿了會怎么樣？
隊列滿了，會優先啟用非核心線程執行任務，如果非核心線程也滿了，那就執行拒絕策略。
4，submit 和execute的區別是？
submit將執行任務包裝成了RunnableFuture，最終返回了Future，executor 方法執行無返回值。
addworker實現
ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService{
//保存所有的執行線程（worker）
HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
//存放待執行的任務，這塊具體由指定的隊列實現
BlockingQueue<Runnable> workQueue;
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler){
}
//添加執行worker
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
//這里每次都會基礎校驗和cas校驗，防止并發無法創建線程，
retry:
for(;;){
for(;;){
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
try{
//創建一個worker
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
try{
//加鎖校驗，添加到workers集合中
workers.add(w);
}
//添加成功，將對應的線程啟動，執行任務
t.start();
}finally{
//失敗執行進行釋放資源
addWorkerFailed(Worker w)
}
}
//Worker 是對任務和線程的封裝
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable{
//線程啟動后會循環執行任務
public void run() {
runWorker(this);
}
}
//循環執行
final void runWorker(Worker w) {
try{
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
//執行前的可擴展點
beforeExecute(wt, task);
try{
//執行任務
task.run();
}finally{
//執行后的可擴展點，這塊也把異常給吃了
afterExecute(task, thrown);
}
}
//這里會對執行的任務進行統計
}finally{
//異常或者是循環退出都會走這里
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
//獲取執行任務，此處決定runWorker的狀態
private Runnable getTask() {
//worker的淘汰策略：允許超時或者工作線程>核心線程
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
//滿足淘汰策略且...，就返回null，交由processWorkerExit去處理線程
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
// 滿足淘汰策略，就等一定的時間poll()，不滿足，就一直等待take()
Runnable r = timed ?workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :workQueue.take();
}
//處理任務退出（循環獲取不到任務的時候）
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
//異常退出的，不能調整線程數的
if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
decrementWorkerCount();
//不管成功或失敗，都執行以下邏輯
//1，計數，2，減去一個線程
completedTaskCount += w.completedTasks;
//將線程移除，并不關心是否非核心
workers.remove(w);
//如果是還是運行狀態
if (!completedAbruptly) {
//正常終止的，處理邏輯
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
//核心線程為0 ，最小值也是1
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
//總線程數大于min就不再添加
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
} //異常退出一定還會添加worker，正常退出一般不會再添加線程，除非核心線程數為0
addWorker(null, false);
}
}
這里涉及到幾個點：
1，任務異常以后雖然有throw異常，但是外面有好幾個finally代碼；
2，在finally中，進行了任務的統計以及worker移除；
3，如果還有等待處理的任務，最少添加一個worker（不管核心線程數是否為0）
1, 線程池中核心線程數如何設置？
cpu密集型：一般為核心線程數+1，盡可能減少cpu的并行；
IO密集型：可以設置核心線程數稍微多些，將IO等待期間的空閑cpu充分利用起來。
2，線程池使用隊列的意義？
a）線程的資源是有限的,且線程的創建成本比較高；
b) 要保證cpu資源的合理利用（不能直接給cpu提一堆任務，cpu處理不過來，大家都慢了）
c) 利用了削峰填谷的思想（保證任務執行的可用性）；
d) 隊列過大也會把內存撐爆。
3，為什么要用阻塞隊列？而不是非阻塞隊列？
a） 利用阻塞的特性，在沒有任務時阻塞一定的時間，防止資源被釋放(getTask和processWorkExit)；
b) 阻塞隊列在阻塞時，CPU狀態是wait，等有任務時，會被喚醒，不會占用太多的資源；
線程池有兩個地方：
1，在execute方法中（提交任務時），只要工作線程為0，就至少添加一個Worker；
2，在processWorkerExit中（正常或異常結束時），只要有待處理的任務，就會增加Worker
所以正常情況下線程池一定會保證所有任務的執行。
我們在看下ThreadPoolExecutor中以下幾個方法
public boolean prestartCoreThread() {
return workerCountOf(ctl.get()) < corePoolSize &&
addWorker(null, true);
}
void ensurePrestart() {
int wc = workerCountOf(ctl.get());
if (wc < corePoolSize)
addWorker(null, true);
else if (wc == 0)
addWorker(null, false);
}
public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addWorker(null, true))
++n;
return n;
}確保了核心線程數必須是滿的，這些方法特別是在批處理的時候，或者動態調整核心線程數的大小時很有用。
一、newFixedThreadPool 與newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}特點：
1，核心線程數和最大線程數大小一樣（唯一不同的是，一個是1，一個是自定義）；
2，隊列用的是LinkedBlockingQueue（長度是Integer.Max_VALUE）
當任務的生產速度大于消費速度后，很容易將系統內存撐爆。
二、 newCachedThreadPool 和
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}特點：最大線程數為Integer.MAX_VALUE
當任務提交過多時，線程創建過多容易導致無法創建
三、 newWorkStealingPool
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}這個主要是并行度，默認為cpu的核數。
四、newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}封裝起來的要么最大線程數不可控，要么隊列長度不可控，所以阿里規約里也不建議使用Executors方法創建線程池。
ps:
生產上使用線程池，最好是將關鍵任務和非關鍵任務分開設立線程池，非關鍵業務影響關鍵業務的執行。
關于如何徹底搞懂jdk8線程池就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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