为编程爱好者分享易语言教程源码的资源网
好用的代理IP,游戏必备 ____广告位招租____ 服务器99/年 ____广告位招租____ ____广告位招租____ 挂机,建站服务器
好用的代理IP,游戏必备 ____广告位招租____ 服务器低至38/年 ____广告位招租____ ____广告位招租____ 挂机,建站服务器

网站首页 > 网络编程 > 其它综合 正文

java8线程池源码解析(vip解析源码)

三叶资源网 2022-10-04 19:18:50 其它综合 244 ℃ 0 评论

FutureTask

Runnable 的 void run() 方法是没有返回值的,所以如果我们需要返回值的话,会在 submit 中指定第二个参数作为返回值:

<T> Future<T> submit(Runnable task, T result);

其实这两个参数会被包装成 Callable。它和 Runnable 的区别在于 run() 没有返回值,而 Callable 的 call() 方法有返回值,同时,如果运行出现异常call() 方法会抛出异常。

public interface Callable<V> {
 
    V call() throws Exception;
}

FutureTask 通过 RunnableFuture 间接实现了 Runnable 接口,所以每个 Runnable 通常都先包装成 FutureTask,然后调用 executor.execute(Runnable command) 将其提交给线程池 。引入此类是为了将提交的每个任务包装为Runable,ThreadPoolExecutor下的内部类Worker才是线程。

Executor

/**
 * 只有提交任务的方法
 */
void execute(Runnable command);

ExecutorService

Executor的基础上提供了一系列的方法,关闭线程池,提交有返回值的任务,批量执行任务等

public interface ExecutorService extends Executor {
 
    // 关闭线程池,已提交的任务继续执行,不接受继续提交新任务
    void shutdown();
 
    // 关闭线程池,尝试停止正在执行的所有任务,不接受继续提交新任务
    List<Runnable> shutdownNow();
 
    // 线程池是否已关闭
    boolean isShutdown();
 
    // 如果调用了 shutdown() 或 shutdownNow() 方法后,所有任务结束了,那么返回true
    boolean isTerminated();
 
    // 等待所有任务完成,并设置超时时间
    boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException;
 
    // 提交一个 Callable 任务
    <T> Future<T> submit(Callable<T> task);
 
    // 提交一个 Runnable 任务,第二个参数将会放到 Future 中,作为返回值,
    // 因为 Runnable 的 run 方法本身并不返回任何东西
    <T> Future<T> submit(Runnable task, T result);
 
    // 提交一个 Runnable 任务
    Future<?> submit(Runnable task);
 
    // 执行所有任务,返回 Future 类型的一个 list
    <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
            throws InterruptedException;
 
    // 也是执行所有任务,但是这里设置了超时时间
    <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                                  long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException;
 
    // 只有其中的一个任务结束了,就可以返回,返回执行完的那个任务的结果
    <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
            throws InterruptedException, ExecutionException;
 
    // 同上一个方法,只有其中的一个任务结束了,就可以返回,返回执行完的那个任务的结果,
    // 不过这个带超时,超过指定的时间,抛出 TimeoutException 异常
    <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                    long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

AbstractExecutorService

public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService {
 
    // RunnableFuture 是用于获取执行结果的,我们常用它的子类 FutureTask
    // 下面两个 newTaskFor 方法用于将我们的任务包装成 FutureTask 提交到线程池中执行
    protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
        return new FutureTask<T>(runnable, value);
    }
 
    protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Callable<T> callable) {
        return new FutureTask<T>(callable);
    }
 
    // 提交任务
    public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        // 1. 将任务包装成 FutureTask
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        // 2. 交给执行器执行,execute 方法由具体的子类来实现
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
 
    public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
 
    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
 
    // 此方法目的:将 tasks 集合中的任务提交到线程池执行,任意一个线程执行完后就可以结束了
    // 第二个参数 timed 代表是否设置超时机制,超时时间为第三个参数,
    // 如果 timed 为 true,同时超时了还没有一个线程返回结果,那么抛出 TimeoutException 异常
    private <T> T doInvokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                            boolean timed, long nanos)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        if (tasks == null)
            throw new NullPointerException();
        // 任务数
        int ntasks = tasks.size();
        if (ntasks == 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        List<Future<T>> futures= new ArrayList<Future<T>>(ntasks);
 
        ExecutorCompletionService<T> ecs =
            new ExecutorCompletionService<T>(this);
        try {
            // 用于保存异常信息,此方法如果没有得到任何有效的结果,那么我们可以抛出最后得到的一个异常
            ExecutionException ee = null;
            long lastTime = timed ? System.nanoTime() : 0;
            Iterator<? extends Callable<T>> it = tasks.iterator();
 
            // 首先先提交一个任务,后面的任务到下面的 for 循环一个个提交
            futures.add(ecs.submit(it.next()));
            // 提交了一个任务,所以任务数量减 1
            --ntasks;
            // 正在执行的任务数(提交的时候 +1,任务结束的时候 -1)
            int active = 1;
 
            for (;;) {
                // BlockingQueue 的 poll 方法不阻塞,返回 null 代表队列为空
                Future<T> f = ecs.poll();
                // 为 null,说明刚刚提交的第一个线程还没有执行完成
                if (f == null) {
                    if (ntasks > 0) {
                        --ntasks;
                        futures.add(ecs.submit(it.next()));
                        ++active;
                    }
                    // 任务全部执行失败
                    else if (active == 0)
                        break;
                    //没有任务了,但是设置了超时时间,这里检测是否超时
                    else if (timed) {
                        // 带等待的 poll 方法
                        f = ecs.poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
                        // 如果已经超时,抛出 TimeoutException 异常,这整个方法就结束了
                        if (f == null)
                            throw new TimeoutException();
                        long now = System.nanoTime();
                        nanos -= now - lastTime;
                        lastTime = now;
                    }
                    // 这里说明没有任务需要提交,但是池中的任务没有完成,还没有超时(如果设置了超时)
                    // take() 方法会阻塞,直到有元素返回,说明有任务结束了
                    else
                        f = ecs.take();
                }
                // 有任务结束了
                if (f != null) {
                    --active;
                    try {
                        // 返回执行结果,如果有异常,都包装成 ExecutionException
                        return f.get();
                    } catch (ExecutionException eex) {
                        ee = eex;
                    } catch (RuntimeException rex) {
                        ee = new ExecutionException(rex);
                    }
                }
            }
            if (ee == null)
                ee = new ExecutionException();
            throw ee;
 
        } finally {
            // 方法退出之前,取消其他的任务
            for (Future<T> f : futures)
                f.cancel(true);
        }
    }
    public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
        throws InterruptedException, ExecutionException {
        try {
            return doInvokeAny(tasks, false, 0);
        } catch (TimeoutException cannotHappen) {
            assert false;
            return null;
        }
    }
 
    public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                           long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        return doInvokeAny(tasks, true, unit.toNanos(timeout));
    }
 
    // 执行所有的任务,返回任务结果。
    public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
        throws InterruptedException {
        if (tasks == null)
            throw new NullPointerException();
        List<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
        boolean done = false;
        try {
            for (Callable<T> t : tasks) {
                // 包装成 FutureTask
                RunnableFuture<T> f = newTaskFor(t);
                futures.add(f);
                // 提交任务
                execute(f);
            }
            for (Future<T> f : futures) {
                if (!f.isDone()) {
                    try {
                        // 这是一个阻塞方法,直到获取到值,或抛出了异常
                        f.get();
                    } catch (CancellationException ignore) {
                    } catch (ExecutionException ignore) {
                    }
                }
            }
            done = true;
            return futures;
        } finally {
            // 处理异常情况
            if (!done)
                for (Future<T> f : futures)
                    f.cancel(true);
        }
    }
 
    public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                                         long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException {
        if (tasks == null || unit == null)
            throw new NullPointerException();
        long nanos = unit.toNanos(timeout);
        List<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
        boolean done = false;
        try {
            for (Callable<T> t : tasks)
                futures.add(newTaskFor(t));
 
            long lastTime = System.nanoTime();
 
            Iterator<Future<T>> it = futures.iterator();
            // 每提交一个任务,检测一次是否超时
            while (it.hasNext()) {
                execute((Runnable)(it.next()));
                long now = System.nanoTime();
                nanos -= now - lastTime;
                lastTime = now;
                // 超时
                if (nanos <= 0)
                    return futures;
            }
 
            for (Future<T> f : futures) {
                if (!f.isDone()) {
                    if (nanos <= 0)
                        return futures;
                    try {
                        // 调用带超时的 get 方法,这里的参数 nanos 是剩余的时间,
                        f.get(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
                    } catch (CancellationException ignore) {
                    } catch (ExecutionException ignore) {
                    } catch (TimeoutException toe) {
                        return futures;
                    }
                    long now = System.nanoTime();
                    nanos -= now - lastTime;
                    lastTime = now;
                }
            }
            done = true;
            return futures;
        } finally {
            if (!done)
                for (Future<T> f : futures)
                    f.cancel(true);
        }
    }
 
}

ThreadPoolExecutor

构造方法:

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);
}
//corePoolSize:核心线程数
//maximumPoolSize:最大线程数
//keepAliveTime:空闲时间
//unit:时间单位
//workQueue:任务队列
//threadFactory:任务工厂
//handler:拒绝策略
//如果线程数达到corePoolSize,任务会提交到等待队列中,等待线程池中的线程来取任务并执行。
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;
}

主要属性:

  • corePoolSize

核心线程数

  • maximumPoolSize

最大线程数,线程池允许创建的最大线程数

  • workQueue

任务队列,BlockingQueue 接口的某个实现

  • keepAliveTime

空闲线程的存活时间,如果某线程的空闲时间超过这个值都没有任务给它做,那么可以被关闭了。注意这个值并不会对所有线程起作用,如果线程池中的线程数少于等于核心线程数 corePoolSize,那么这些线程不会因为空闲太长时间而被关闭,当然,也可以通过调用 allowCoreThreadTimeOut(true)使核心线程数内的线程也可以被回收。

  • threadFactory

用于生成线程,一般我们可以用默认的就可以了。通常,我们可以通过它将我们的线程的名字设置得比较可读一些,如 XXX-Thread-1, XXX-Thread-2 类似这样。

  • handler:

当线程池已经满了,但是又有新的任务提交的时候,该采取什么策略由这个来指定。

Doug Lea 采用一个 32 位的整数来存放线程池的状态和当前池中的线程数,其中高 3 位用于存放线程池状态,低 29 位表示线程数。

private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
 
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
 
// 000 11111111111111111111111111111
// 这里得到的是 29 个 1,也就是说线程池的最大线程数是 2^29-1=536870911
private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;
 
// 运算结果为 111跟29个0 => 111 00000000000000000000000000000
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
// 000 00000000000000000000000000000
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
// 001 00000000000000000000000000000
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
// 010 00000000000000000000000000000
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
// 011 00000000000000000000000000000
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;
 
// 将整数 c 的低 29 位修改为 0,就得到了线程池的状态
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
// 将整数 c 的高 3 为修改为 0,就得到了线程池中的线程数
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
 
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
 
private static boolean runStateLessThan(int c, int s) {
    return c < s;
}
 
private static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {
    return c >= s;
}
 
private static boolean isRunning(int c) {
    return c < SHUTDOWN;
}

线程池中的各个状态和状态变化的转换过程:

  • RUNNING:接受新的任务,处理等待队列中的任务
  • SHUTDOWN:不接受新的任务提交,但是会继续处理等待队列中的任务
  • STOP:不接受新的任务提交,不再处理等待队列中的任务,中断正在执行任务的线程
  • TIDYING:所有的任务都销毁了,workCount 为 0。线程池的状态在转换为 TIDYING 状态时,会执行钩子方法 terminated()
  • TERMINATED:terminated() 方法结束后,线程池的状态就会变成这个

RUNNING 定义为 -1,SHUTDOWN 定义为 0,其他的都比 0 大,所以等于 0 的时候不能提交任务,大于 0 的话,连正在执行的任务也需要中断。

各个状态的转换过程有以下几种:

  • RUNNING -> SHUTDOWN:当调用了 shutdown() 后,会发生这个状态转换,这也是最重要的
  • (RUNNING or SHUTDOWN) -> STOP:当调用 shutdownNow() 后,会发生这个状态转换
  • SHUTDOWN -> TIDYING:当任务队列和线程池都清空后,会由 SHUTDOWN 转换为 TIDYING
  • STOP -> TIDYING:当任务队列清空后,发生这个转换
  • TIDYING -> TERMINATED:这个前面说了,当 terminated() 方法结束后

上面的几个记住核心的就可以了,尤其第一个和第二个。

提交任务方法:

public Future<?> submit(Runnable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
    execute(ftask);
    return ftask;
}
public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
    execute(ftask);
    return ftask;
}
public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

submit 方法中参数是有Runnable 类型,也有Callable 类型,这个参数不是用于 new Thread(runnable).start() 中的,这个参数不是用于启动线程的,这里指的是任务,任务要做的事情是 run() 方法里面定义的或 Callable 中的 call() 方法里面定义的。

execute 方法:

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
 
    // 表示线程池状态和线程数的整数
    int c = ctl.get();
 
    // 如果当前线程数少于核心线程数,那么直接添加一个 worker 来执行任务,
    // 创建一个新的线程,并把当前任务 command 作为这个线程的第一个任务(firstTask)
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 添加任务成功,那么就结束了。提交任务嘛,线程池已经接受了这个任务,这个方法也就可以返回了
        // 至于执行的结果,到时候会包装到 FutureTask 中。
        // 返回 false 代表线程池不允许提交任务
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 上面返回false,说明要么线程池被关闭了,要么说明线程池中的线程数超过了核心线程数
    // 到这里说明,要么当前线程数大于等于核心线程数,要么刚刚 addWorker 失败了
    // 如果线程池处于 RUNNING 状态,把这个任务添加到任务队列 workQueue 中
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        /* 这里面说的是,如果任务进入了 workQueue,我们是否需要开启新的线程
         * 因为线程数在 [0, corePoolSize) 是无条件开启新的线程
         * 如果线程数已经大于等于 corePoolSize,那么将任务添加到队列中,然后进到这里
         */
        int recheck = ctl.get();
        // 如果线程池已不处于 RUNNING 状态,那么移除已经入队的这个任务,并且执行拒绝策略
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果线程池还是 RUNNING 的,并且线程数为 0,那么开启新的线程
        // 这块代码的真正意图是:担心任务提交到队列中了,但是线程都关闭了
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 如果 workQueue 队列满了,那么进入到这个分支
    // 以 maximumPoolSize 为界创建新的 worker,
    // 如果失败,说明当前线程数已经达到 maximumPoolSize,执行拒绝策略
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

分析 addWorker(Runnable firstTask, boolean core) 方法之前看下Worker主要的字段和方法。

private final class Worker
    extends AbstractQueuedSynchronizer
    implements Runnable
{
    private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;
 
    // 这个是真正的线程
    final Thread thread;
 
    // 如果当前线程池中的线程数小于核心线程数则firstTask不为空,值为提交的任务,如果超过核心线程数则从队列中拉去任务
    Runnable firstTask;
 
    // 用于存放此线程完成的任务数,volatile,保证可见性
    volatile long completedTasks;
 
    // Worker 只有这一个构造方法,传入 firstTask,也可以传 null
    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1);
        this.firstTask = firstTask;
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }
 
    // 这里调用了外部类的 runWorker 方法
    public void run() {
        runWorker(this);
    }
}

addWorker(Runnable firstTask, boolean core) 方法:

// 第一个参数是准备提交给这个线程执行的任务,可以为 null
// 第二个参数为 true 代表使用核心线程数 corePoolSize 作为创建线程的界限,也就说创建这个线程的时候,
//         如果线程池中的线程总数已经达到 corePoolSize,那么不能响应这次创建线程的请求
//         如果是 false,代表使用最大线程数 maximumPoolSize 作为界限
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
 
        // 如果线程池已关闭,并满足以下条件之一,那么不创建新的 worker:
        // 1. 线程池状态大于 SHUTDOWN,其实也就是 STOP, TIDYING, 或 TERMINATED
        // 2. firstTask != null
        // 3. workQueue.isEmpty()
        // 也就是说当线程池处于 SHUTDOWN 的时候,不允许提交任务,但是已有的任务继续执行
        // 当状态大于 SHUTDOWN 时,不允许提交任务,且中断正在执行的任务
        // 如果线程池处于 SHUTDOWN,但是 firstTask 为 null,且 workQueue 非空,那么是允许创建 worker 的
        // 这是因为 SHUTDOWN不允许提交新的任务,但是要把已经进入到 workQueue 的任务执行完,所以是允许创建新Worker的
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            return false;
 
        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            // 如果成功,那么就是所有创建线程前的条件校验都满足了,准备创建线程执行任务了
            // 这里失败的话,说明有其他线程也在尝试往线程池中创建线程
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            // 由于有并发,重新再读取一下 ctl
            c = ctl.get();
            // 正常如果是 CAS 失败的话,进到下一个里层的for循环就可以了
            // 可是如果是因为其他线程的操作,导致线程池的状态发生了变更,如有其他线程关闭了这个线程池
            // 那么需要回到外层的for循环
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
        }
    }
 
    /* 
     * 到这里就可以开始创建线程来执行任务了
     */
 
    // worker 是否已经启动
    boolean workerStarted = false;
    // 是否已将这个 worker 添加到 workers 这个 HashSet 中
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        // 把 firstTask 传给 worker 的构造方法
        w = new Worker(firstTask);
        // 取 worker 中的线程对象,之前说了,Worker的构造方法会调用 ThreadFactory 来创建一个新的线程
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            // 这个是整个线程池的全局锁,持有这个锁才能让进行下面的操作,
            // 因为关闭一个线程池也需要这个锁,所以在持有锁的期间,线程池不会被关闭
            mainLock.lock();
            try {
 
                int c = ctl.get();
                int rs = runStateOf(c);
 
                // 小于 SHUTTDOWN 那就是 RUNNING
                // 如果等于 SHUTDOWN,前面说了,不接受新的任务,但是会继续执行等待队列中的任务
                if (rs < SHUTDOWN ||
                    (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    // worker 里面的 thread 可不能是已经启动的
                    if (t.isAlive())
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    // 加到 workers 这个 HashSet 中
                    workers.add(w);
                    int s = workers.size();
                    // largestPoolSize 用于记录 workers 中的个数的最大值
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            // 添加成功的话,启动这个线程
            if (workerAdded) {
                // 启动线程
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        // 如果线程没有启动,需要做一些清理工作,如前面 workCount 加了 1,将其减掉
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    // 返回线程是否启动成功
    return workerStarted;
}

addWorkFailed:

// workers 中删除掉相应的 worker
// workCount 减 1
private void addWorkerFailed(Worker w) {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        if (w != null)
            workers.remove(w);
        decrementWorkerCount();
        // rechecks for termination, in case the existence of this worker was holding up termination
        tryTerminate();
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
}

worker 中的线程 start 后,其 run 方法会调用 runWorker 方法:

// Worker 类的 run() 方法
public void run() {
    runWorker(this);
}

runWorker 方法:

// 此方法由 worker 线程启动后调用,这里用一个 while 循环来不断地从等待队列中获取任务并执行
// 前面说了,worker 在初始化的时候,可以指定 firstTask,那么第一个任务也就可以不需要从队列中获取
final void runWorker(Worker w) {
    // 
    Thread wt = Thread.currentThread();
    // 该线程的第一个任务(如果有的话)
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 循环调用 getTask 获取任务
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            w.lock();          
            // 如果线程池状态大于等于 STOP,那么意味着该线程也要中断
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                // 钩子方法,留给需要的子类实现
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    // 到这里终于可以执行任务了
                    task.run();
                } catch (RuntimeException x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Error x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Throwable x) {
                    // 不清楚为啥不允许跑出Throwable异常
                    thrown = x; throw new Error(x);
                } finally {
                    // 钩子方法,将 task 和异常作为参数,留给需要的子类实现
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                // 置空 task,准备 getTask 获取下一个任务
                task = null;
                // 累加完成的任务数
                w.completedTasks++;
                // 释放掉 worker 的独占锁
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        // 如果到这里,需要执行线程关闭:
        // 1. 说明 getTask 返回 null,也就是说,队列中已经没有任务需要执行了,执行关闭
        // 2. 任务执行过程中发生了异常
        // 第一种情况,已经在代码处理了将 workCount 减 1,这个在 getTask 方法分析中会说
        // 第二种情况,workCount 没有进行处理,所以需要在 processWorkerExit 中处理
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

getTask()获取任务:

// 此方法有三种可能:
// 1. 阻塞直到获取到任务返回。我们知道,默认 corePoolSize 之内的线程是不会被回收的,
//      它们会一直等待任务
// 2. 超时退出。keepAliveTime 起作用的时候,也就是如果这么多时间内都没有任务,那么应该执行关闭
// 3. 如果发生了以下条件,此方法必须返回 null:
//    - 池中有大于 maximumPoolSize 个 workers 存在(通过调用 setMaximumPoolSize 进行设置)
//    - 线程池处于 SHUTDOWN,而且 workQueue 是空的,前面说了,这种不再接受新的任务
//    - 线程池处于 STOP,不仅不接受新的线程,连 workQueue 中的线程也不再执行
private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
 
    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
        // 两种可能
        // 1. rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty()
        // 2. rs >= STOP
        if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
            // CAS 操作,减少工作线程数
            decrementWorkerCount();
            return null;
        }
 
        boolean timed;      // Are workers subject to culling?
        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            // 允许核心线程数内的线程回收,或当前线程数超过了核心线程数,那么有可能发生超时关闭
            timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
 
            // 这里 break,是为了不往下执行后一个 if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
            // 两个 if 一起看:如果当前线程数 wc > maximumPoolSize,或者超时,都返回 null
            // 那这里的问题来了,wc > maximumPoolSize 的情况,为什么要返回 null?
            // setMaximumPoolSize() 将线程池的 maximumPoolSize 调小了,那么多余的 Worker 就需要被关闭
            if (wc <= maximumPoolSize && ! (timedOut && timed))
                break;
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            // compareAndDecrementWorkerCount(c) 失败,线程池中的线程数发生了改变
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
        // wc <= maximumPoolSize 同时没有超时
        try {
            // 到 workQueue 中获取任务
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            // 如果开发者将 maximumPoolSize 调小了,导致其小于当前的 workers 数量,
            // 那么意味着超出的部分线程要被关闭。
            timedOut = false;
        }
    }
}

processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly)方法:

private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
        if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
            decrementWorkerCount();
 
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            completedTaskCount += w.completedTasks;
            workers.remove(w);
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
 
        tryTerminate();
 
        int c = ctl.get();
        if (runStateLessThan(c, STOP)) {
            if (!completedAbruptly) {
                int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
                if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                    min = 1;
                if (workerCountOf(c) >= min)
                    return; // replacement not needed
            }
            addWorker(null, false);
        }
    }

execute(Runnable command) 方法:

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
 
    //表示线程池状态和线程数的整数
    int c = ctl.get();
 
    // 如果当前线程数少于核心线程数,那么直接添加一个 worker 来执行任务,
    // 创建一个新的线程,并把当前任务 command 作为这个线程的第一个任务(firstTask)
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 添加任务成功,那么就结束了。线程池已经接受了这个任务,这个方法也就可以返回了
        // 至于执行的结果,到时候会包装到 FutureTask 中。
        // 返回 false 代表线程池不允许提交任务
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 到这里说明,要么当前线程数大于等于核心线程数,要么刚刚 addWorker 失败了
 
    // 如果线程池处于 RUNNING 状态,把这个任务添加到任务队列 workQueue 中
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        /* 这里面说的是,如果任务进入了 workQueue,我们是否需要开启新的线程
         * 因为线程数在 [0, corePoolSize) 是无条件开启新的线程
         * 如果线程数已经大于等于 corePoolSize,那么将任务添加到队列中,然后进到这里
         */
        int recheck = ctl.get();
        // 如果线程池已不处于 RUNNING 状态,那么移除已经入队的这个任务,并且执行拒绝策略
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果线程池还是 RUNNING 的,并且线程数为 0,那么开启新的线程
        // 这块代码的真正意图是:担心任务提交到队列中了,但是线程都关闭了
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 如果 workQueue 队列满了,那么进入到这个分支
    // 以 maximumPoolSize 为界创建新的 worker,
    // 如果失败,说明当前线程数已经达到 maximumPoolSize,执行拒绝策略
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

reject(command) 拒绝策略:

final void reject(Runnable command) {
    // 执行拒绝策略
    handler.rejectedExecution(command, this);
}

此处的 handler 我们需要在构造线程池的时候就传入这个参数,它是 RejectedExecutionHandler 的实例。

// 只要线程池没有被关闭,那么由提交任务的线程自己来执行这个任务。
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public CallerRunsPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            r.run();
        }
    }
}
 
// 不管怎样,直接抛出 RejectedExecutionException 异常
// 这个是默认的策略,如果我们构造线程池的时候不传相应的 handler 的话,那就会指定使用这个
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public AbortPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
                                             " rejected from " +
                                             e.toString());
    }
}
 
// 不做任何处理,直接忽略掉这个任务
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public DiscardPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    }
}
 
// 这个相对霸道一点,如果线程池没有被关闭的话,
// 把队列队头的任务(也就是等待了最长时间的)直接扔掉,然后提交这个任务到等待队列中
public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    public DiscardOldestPolicy() { }
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
        if (!e.isShutdown()) {
            e.getQueue().poll();
            e.execute(r);
        }
    }
}

shutdown:

public void shutdown() {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            // 校验线程池中的线程是否可访问
            checkShutdownAccess();
            // 将线程池状态改为SHUTDOWN
            advanceRunState(SHUTDOWN);
            // 中段线程池中的所有线程(因为线程执行任务的时候需要获取锁,所以对于正在跑的线程不会被中断掉)
            interruptIdleWorkers();
            // hooks,需要子类手动实现
            onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        tryTerminate();
}

shutdownNow:

public List<Runnable> shutdownNow() {
        List<Runnable> tasks;
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
           // 校验线程池中的线程是否可访问
            checkShutdownAccess();
            // 将线程池状态改为STOP
            advanceRunState(STOP);
            // 中段线程池中的所有线程(与上面的区别是不需要获取锁,所以线程池中的所以线程都会被中断掉)
            interruptWorkers();
            // 任务队列中的任务
            tasks = drainQueue();
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        tryTerminate();
        return tasks;
    }

总结

线程池关键属性

corePoolSize,maximumPoolSize,workQueue,keepAliveTime,rejectedExecutionHandler

corePoolSize 到 maximumPoolSize 之间的线程会被回收,当corePoolSize 的线程也可以通过设置而得到回收(allowCoreThreadTimeOut(true))。

workQueue 用于存放任务,添加任务的时候,如果当前线程数超过了 corePoolSize,那么往该队列中插入任务,线程池中的线程会负责到队列中拉取任务。

keepAliveTime 用于设置空闲时间,如果线程数超出了 corePoolSize,并且有些线程的空闲时间超过了这个值,会执行关闭这些线程的操作

rejectedExecutionHandler 用于处理当线程池不能执行此任务时的情况,默认有抛出 RejectedExecutionException 异常、忽略任务、使用提交任务的线程来执行此任务和将队列中等待最久的任务删除,然后提交此任务这四种策略,默认为抛出异常。


线程池中的线程创建时机

如果当前线程数少于 corePoolSize,那么提交任务的时候创建一个新的线程,并由这个线程执行这个任务;

如果队列已满,那么创建新的线程来执行任务,需要保证池中的线程数不会超过 maximumPoolSize,如果此时线程数超过了 maximumPoolSize,那么执行拒绝策略。

什么时候会执行拒绝策略

workers 的数量达到了 corePoolSize(任务此时需要进入任务队列),任务入队成功,与此同时线程池被关闭了,而且关闭线程池并没有将这个任务出队,那么执行拒绝策略。

workers 的数量大于等于 corePoolSize,将任务加入到任务队列,可是队列满了,任务入队失败,那么准备开启新的线程,可是线程数已经达到 maximumPoolSize,那么执行拒绝策略。

任务执行过程中发生异常

如果某个任务执行出现异常,那么执行任务的线程会被关闭,而不是继续接收其他任务,然后会启动一个新的线程来代替它

来源:三叶资源网,欢迎分享,公众号:iisanye,(三叶资源网⑤群:21414575

本文暂时没有评论,来添加一个吧(●'◡'●)

欢迎 发表评论:

百度站内搜索
关注微信公众号
三叶资源网⑤群:三叶资源网⑤群

网站分类
随机tag
获取群成员Client黑客数字雨异常捕获胆码不重复算法斗鱼TCP协议汇编代码中间件自动打怪Etorch工具箱七天学会nodejs图片格式转换器JBec163邮箱登陆数学函数图像拖放支持库控制继电器仓库管理系统弹幕监听
最新评论