# 面经手册 · 第21篇《手写线程池,对照学习ThreadPoolExecutor线程池实现原理!》

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn (opens new window)

沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄

# 一、前言

人看手机,机器学习!

正好是2020年,看到这张图还是蛮有意思的。以前小时候总会看到一些科技电影,讲到机器人会怎样怎样,但没想到人似乎被娱乐化的东西,搞成了低头族、大肚子!

当意识到这一点时,其实非常怀念小时候。放假的早上跑出去,喊上三五个伙伴,要不下河摸摸鱼、弹弹玻璃球、打打pia、跳跳房子!一天下来真的不会感觉累,但现在如果是放假的一天,你的娱乐安排,很多时候会让头很累!

就像,你有试过学习一天英语头疼,还是刷一天抖音头疼吗?或者玩一天游戏与打一天球!如果你意识到了,那么争取放下一会手机,适当娱乐,锻炼保持个好身体!

# 二、面试题

谢飞机,小记!,上次吃亏在线程上,这次可能一次坑掉两次了!

谢飞机:你问吧,我准备好了!!!

面试官:嗯,线程池状态是如何设计存储的?

谢飞机:这!下一个,下一个!

面试官:Worker 的实现类,为什么不使用 ReentrantLock 来实现呢,而是自己继承AQS?

谢飞机:我...!

面试官:那你简述下,execute 的执行过程吧!

谢飞机:再见!

# 三、线程池讲解

# 1. 先看个例子

ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(10));
threadPoolExecutor.execute(() -> {
    System.out.println("Hi 线程池!");
});
threadPoolExecutor.shutdown();

// Executors.newFixedThreadPool(10);
// Executors.newCachedThreadPool();
// Executors.newScheduledThreadPool(10);
// Executors.newSingleThreadExecutor();
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这是一段用于创建线程池的例子,相信你已经用了很多次了。

线程池的核心目的就是资源的利用,避免重复创建线程带来的资源消耗。因此引入一个池化技术的思想,避免重复创建、销毁带来的性能开销。

那么,接下来我们就通过实践的方式分析下这个池子的构造,看看它是如何处理线程的。

# 2. 手写一个线程池

# 2.1 实现流程

为了更好的理解和分析关于线程池的源码,我们先来按照线程池的思想,手写一个非常简单的线程池。

其实很多时候一段功能代码的核心主逻辑可能并没有多复杂,但为了让核心流程顺利运行,就需要额外添加很多分支的辅助流程。就像我常说的,为了保护手才把擦屁屁纸弄那么大!

图 21-1 线程池简化流程

关于图 21-1,这个手写线程池的实现也非常简单,只会体现出核心流程,包括:

  1. 有n个一直在运行的线程,相当于我们创建线程池时允许的线程池大小。
  2. 把线程提交给线程池运行。
  3. 如果运行线程数量大于等于核心线程数,则把线程放入队列中。
  4. 如果队列中容量已添加满,则判断判断当前正在运行的线程数量是否小于设定的最大线程数。若小于则线程池继续创建线程执行线程,若大于则走拒绝策略。
  5. 最后当有空闲时,则获取队列中线程进行运行。

# 2.2 实现代码

public class ThreadPoolTrader implements Executor {

    private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(0);

    private volatile int corePoolSize;
    private volatile int maximumPoolSize;

    private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;

    public ThreadPoolTrader(int corePoolSize, int maximumPoolSize, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
    }

    @Override
    public void execute(Runnable command) {
        int c = ctl.get();
        if (c < corePoolSize) {
            if (!addWorker(command)) {
                reject();
            }
            return;
        }
        if (!workQueue.offer(command)) {
            if (!addWorker(command)) {
                reject();
            }
        }
    }

    private boolean addWorker(Runnable firstTask) {
        if (ctl.get() >= maximumPoolSize) return false;

        Worker worker = new Worker(firstTask);
        worker.thread.start();
        ctl.incrementAndGet();
        return true;
    }

    private final class Worker implements Runnable {

        final Thread thread;
        Runnable firstTask;

        public Worker(Runnable firstTask) {
            this.thread = new Thread(this);
            this.firstTask = firstTask;
        }

        @Override
        public void run() {
            Runnable task = firstTask;
            try {
                while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                    task.run();
                    if (ctl.get() > maximumPoolSize) {
                        break;
                    }
                    task = null;
                }
            } finally {
                ctl.decrementAndGet();
            }
        }

        private Runnable getTask() {
            for (; ; ) {
                try {
                    System.out.println("workQueue.size:" + workQueue.size());
                    return workQueue.take();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    private void reject() {
        throw new RuntimeException("Error!ctl.count:" + ctl.get() + " workQueue.size:" + workQueue.size());
    }

    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolTrader threadPoolTrader = new ThreadPoolTrader(2, 2, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10));

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            int finalI = i;
            threadPoolTrader.execute(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(1500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("任务编号:" + finalI);
            });
        }
    }

}

// 测试结果

任务编号:1
任务编号:0
workQueue.size:8
workQueue.size:8
任务编号:3
workQueue.size:6
任务编号:2
workQueue.size:5
任务编号:5
workQueue.size:4
任务编号:4
workQueue.size:3
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以上,关于线程池的实现还是非常简单的,从测试结果上已经可以把最核心的池化思想体现出来了。主要功能逻辑包括:

  • ctl,用于记录线程池中线程数量。
  • corePoolSizemaximumPoolSize,用于限制线程池容量。
  • workQueue,线程池队列,也就是那些还不能被及时运行的线程,会被装入到这个队列中。
  • execute,用于提交线程,这个是通用的接口方法。在这个方法里主要实现的就是,当前提交的线程是加入到worker、队列还是放弃。
  • addWorker,主要是类 Worker 的具体操作,创建并执行线程。这里还包括了 getTask() 方法,也就是从队列中不断的获取未被执行的线程。

,那么以上呢,就是这个简单线程池实现的具体体现。但如果深思熟虑就会发现这里需要很多完善,比如:线程池状态呢,不可能一直奔跑呀!?线程池的锁呢,不会有并发问题吗?线程池拒绝后的策略呢?,这些问题都没有在主流程解决,也正因为没有这些流程,所以上面的代码才更容易理解。

接下来,我们就开始分析线程池的源码,与我们实现的简单线程池参考对比,会更加容易理解😄!

# 3. 线程池源码分析

# 3.1 线程池类关系图

图 21-2 线程池类关系图

以围绕核心类 ThreadPoolExecutor 的实现展开的类之间实现和继承关系,如图 21-2 线程池类关系图。

  • 接口 ExecutorExecutorService,定义线程池的基本方法。尤其是 execute(Runnable command) 提交线程池方法。
  • 抽象类 AbstractExecutorService,实现了基本通用的接口方法。
  • ThreadPoolExecutor,是整个线程池最核心的工具类方法,所有的其他类和接口,为围绕这个类来提供各自的功能。
  • Worker,是任务类,也就是最终执行的线程的方法。
  • RejectedExecutionHandler,是拒绝策略接口,有四个实现类;AbortPolicy(抛异常方式拒绝)DiscardPolicy(直接丢弃)DiscardOldestPolicy(丢弃存活时间最长的任务)CallerRunsPolicy(谁提交谁执行)
  • Executors,是用于创建我们常用的不同策略的线程池,newFixedThreadPoolnewCachedThreadPoolnewScheduledThreadPoolnewSingleThreadExecutor

# 3.2 高3位与低29位

图 22-3 线程状态,高3位与低29位

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;

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;
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ThreadPoolExecutor 线程池实现类中,使用 AtomicInteger 类型的 ctl 记录线程池状态和线程池数量。在一个类型上记录多个值,它采用的分割数据区域,高3位记录状态,低29位存储线程数量,默认 RUNNING 状态,线程数为0个。

# 3.2 线程池状态

图 22-4 线程池状态流转

图 22-4 是线程池中的状态流转关系,包括如下状态:

  • RUNNING:运行状态,接受新的任务并且处理队列中的任务。
  • SHUTDOWN:关闭状态(调用了shutdown方法)。不接受新任务,,但是要处理队列中的任务。
  • STOP:停止状态(调用了shutdownNow方法)。不接受新任务,也不处理队列中的任务,并且要中断正在处理的任务。
  • TIDYING:所有的任务都已终止了,workerCount为0,线程池进入该状态后会调 terminated() 方法进入TERMINATED 状态。
  • TERMINATED:终止状态,terminated() 方法调用结束后的状态。

# 3.3 提交线程(execute)

图 22-5 提交线程流程图

1、图中的左侧的核心线程池是否已满?建议改成是否已达到核心线程数 2、图中的有车的核心线程池是否已满?建议改成是否已达到最大线程数

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    int c = ctl.get();
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}
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在阅读这部分源码的时候,可以参考我们自己实现的线程池。其实最终的目的都是一样的,就是这段被提交的线程,启动执行加入队列决策策略,这三种方式。

  • ctl.get(),取的是记录线程状态和线程个数的值,最终需要使用方法 workerCountOf(),来获取当前线程数量。`workerCountOf 执行的是 c & CAPACITY 运算
  • 根据当前线程池中线程数量,与核心线程数 corePoolSize 做对比,小于则进行添加线程到任务执行队列。
  • 如果说此时线程数已满,那么则需要判断线程池是否为运行状态 isRunning(c)。如果是运行状态则把不能被执行的线程放入线程队列中。
  • 放入线程队列以后,还需要重新判断线程是否运行以及移除操作,如果非运行且移除,则进行拒绝策略。否则判断线程数量为0后添加新线程。
  • 最后就是再次尝试添加任务执行,此时方法 addWorker 的第二个入参是 false,最终会影响添加执行任务数量判断。如果添加失败则进行拒绝策略。

# 3.5 添加执行任务(addWorker)

图 22-6 添加执行任务逻辑流程

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core)

第一部分、增加线程数量

retry:
for (;;) {
    int c = ctl.get();
    int rs = runStateOf(c);
    // Check if queue empty only if necessary.
    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;
        if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
            break retry;
        c = ctl.get();  // Re-read ctl
        if (runStateOf(c) != rs)
            continue retry;
        // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
    }
}
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第一部分、创建启动线程

boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
    w = new Worker(firstTask);
    final Thread t = w.thread;
    if (t != null) {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            int rs = runStateOf(ctl.get());
            if (rs < SHUTDOWN ||
                (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                    throw new IllegalThreadStateException();
                workers.add(w);
                int s = workers.size();
                if (s > largestPoolSize)
                    largestPoolSize = s;
                workerAdded = true;
            }
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
        if (workerAdded) {
            t.start();
            workerStarted = true;
        }
    }
} finally {
    if (! workerStarted)
        addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
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添加执行任务的流程可以分为两块看,上面代码部分是用于记录线程数量、下面代码部分是在独占锁里创建执行线程并启动。这部分代码在不看锁、CAS等操作,那么就和我们最开始手写的线程池基本一样了

  • if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty())),判断当前线程池状态,是否为 SHUTDOWNSTOPTIDYINGTERMINATED中的一个。并且当前状态为 SHUTDOWN、且传入的任务为 null,同时队列不为空。那么就返回 false。
  • compareAndIncrementWorkerCount,CAS 操作,增加线程数量,成功就会跳出标记的循环体。
  • runStateOf(c) != rs,最后是线程池状态判断,决定是否循环。
  • 在线程池数量记录成功后,则需要进入加锁环节,创建执行线程,并记录状态。在最后如果判断没有启动成功,则需要执行 addWorkerFailed 方法,剔除到线程方法等操作。

# 3.6 执行线程(runWorker)

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // 允许中断
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        while (task != null || (task = getTask()) != null) 
            w.lock();
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    task.run();
                } finally {
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                task = null;
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}
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其实,有了手写线程池的基础,到这也就基本了解了,线程池在干嘛。到这最核心的点就是 task.run() 让线程跑起来。额外再附带一些其他流程如下;

  • beforeExecuteafterExecute,线程执行的前后做一些统计信息。
  • 另外这里的锁操作是 Worker 继承 AQS 自己实现的不可重入的独占锁。
  • processWorkerExit,如果你感兴趣,类似这样的方法也可以深入了解下。在线程退出时候workers做到一些移除处理以及完成任务数等,也非常有意思

# 3.7 队列获取任务(getTask)

如果你已经开始阅读源码,可以在 runWorker 方法中,看到这样一句循环代码 while (task != null || (task = getTask()) != null)。这与我们手写线程池中操作的方式是一样的,核心目的就是从队列中获取线程方法。

private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
        // Check if queue empty only if necessary.
        if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
            decrementWorkerCount();
            return null;
        }
        int wc = workerCountOf(c);
        // Are workers subject to culling?
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
            && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            continue;
        }
        try {
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            timedOut = false;
        }
    }
}
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  • getTask 方法从阻塞队列中获取等待被执行的任务,也就是一条条往出拿线程方法。
  • if (rs >= SHUTDOWN ...,判断线程是否关闭。
  • wc = workerCountOf(c),wc > corePoolSize,如果工作线程数超过核心线程数量 corePoolSize 并且 workQueue 不为空,则增加工作线程。但如果超时未获取到线程,则会把大于 corePoolSize 的线程销毁掉。
  • timed,是 allowCoreThreadTimeOut 得来的。最终 timed 为 true 时,则通过阻塞队列的poll方法进行超时控制。
  • 如果在 keepAliveTime 时间内没有获取到任务,则返回null。如果为false,则阻塞。

# 四、总结

  • 这一章节并没有完全把线程池的所有知识点都介绍完,否则一篇内容会有些臃肿。在这一章节我们从手写线程池开始,逐步的分析这些代码在Java的线程池中是如何实现的,涉及到的知识点也几乎是我们以前介绍过的内容,包括:队列、CAS、AQS、重入锁、独占锁等内容。所以这些知识也基本是环环相扣的,最好有一些根基否则会有些不好理解。
  • 除了本章介绍的,我们还没有讲到线程的销毁过程、四种线程池方法的选择和使用、以及在CPU密集型任务IO 密集型任务时该怎么配置。另外在Spring中也有自己实现的线程池方法。这些知识点都非常贴近实际操作。
  • 好了,今天的内容先扯到这,后续的内容陆续完善。如果以上内容有错字、流程缺失、或者不好理解以及描述错误,欢迎留言。互相学习、互相进步。