前言：jdk1.7中java.util.concurrent.Executor线程池体系介绍
java.util.concurrent.Executor : 负责线程的使用与调度的根接口
|–ExecutorService：Executor的子接口，线程池的主要接口
|–ThreadPoolExecutor：ExecutorService的实现类
|–ScheduledExecutorService：ExecutorService的子接口，负责线程的调度
|–ScheduledThreadPoolExecutor：继承了ThreadPoolExecutor实现了ScheduledExecutorService
一、Executors的四种线程池
- newCachedThreadPool
创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。
创建方式： Executors.newCachedThreadPool()； - newFixedThreadPool
创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置，如Runtime.getRuntime().availableProcessors()。
创建方式： Executors.newFixedThreadPool()； - newScheduledThreadPool
创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
创建方式： Executors.newScheduledThreadPool ()； - newSingleThreadExecutor
创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
创建方式： Executors.newSingleThreadExecutor ()；
newScheduledThreadPool示例：
其他的创建完线程池后，使用 threadPool.execute(new Runnable())方式执行任务。
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 表示延迟3秒执行
scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("delay 3 seconds");
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
// 表示延迟1秒后每3秒执行一次
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");
}
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
} Executors源码：
查看Executors源码我们知道，Executors 类提供了使用了 ThreadPoolExecutor 的简单的 ExecutorService 实现，也就是上面所说的四种Executors线程池，但是 ThreadPoolExecutor 提供的功能远不止于此。
不过在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池
我们可以在创建 ThreadPoolExecutor 实例时指定活动线程的数量，我们也可以限制线程池的大小并且创建我们自己的 RejectedExecutionHandler 实现来处理不能适应工作队列的工作。
下面我们就先了解一下ThreadPoolExecutor，然后在看个示例代码。
Executors 源码：
public class Executors {
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}
public static ExecutorService newWorkStealingPool() {
return new ForkJoinPool
(Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor() {
return new DelegatedScheduledExecutorService
(new ScheduledThreadPoolExecutor(1));
}
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new DelegatedScheduledExecutorService
(new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory));
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
}ThreadPoolExecutor类详解：
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的具体实现源码。
在ThreadPoolExecutor类中提供了四个构造方法：
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
.....
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue);
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory);
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,RejectedExecutionHandler handler);
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);
...
}上面的代码可以得知，ThreadPoolExecutor继承了AbstractExecutorService类，并提供了四个构造器，事实上，通过观察每个构造器的源码具体实现，发现前面三个构造器都是调用的第四个构造器进行的初始化工作。
构造器中各个参数的含义：
- corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中；
- maximumPoolSize：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
- keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；
- unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值。TimeUnit.DAYS、TimeUnit.HOURS、TimeUnit.MINUTES、TimeUnit.SECONDS、TimeUnit.MILLISECONDS、TimeUnit.MICROSECONDS、TimeUnit.NANOSECONDS
- workQueue：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue。
ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少，一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous。线程池的排队策略与BlockingQueue有关。 - threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程；
- handler：表示当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：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.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
源码总结：
1、Executor是一个顶层接口，在它里面只声明了一个方法execute(Runnable)，返回值为void，参数为Runnable类型，从字面意思可以理解，就是用来执行传进去的任务的；
2、然后ExecutorService接口继承了Executor接口，并声明了一些方法：submit、invokeAll、invokeAny以及shutDown等；
3、抽象类AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口，基本实现了ExecutorService中声明的所有方法；
4、然后ThreadPoolExecutor继承了类AbstractExecutorService。
ThreadPoolExecutor类中几个重要方法：
1、execute()方法实际上是Executor中声明的方法，在ThreadPoolExecutor进行了具体的实现，这个方法是ThreadPoolExecutor的核心方法，通过这个方法可以向线程池提交一个任务，交由线程池去执行。
2、submit()方法是在ExecutorService中声明的方法，在AbstractExecutorService就已经有了具体的实现，在ThreadPoolExecutor中并没有对其进行重写，这个方法也是用来向线程池提交任务的，但是它和execute()方法不同，它能够返回任务执行的结果，去看submit()方法的实现，会发现它实际上还是调用的execute()方法，只不过它利用了Future来获取任务执行结果（Future相关内容将在下一篇讲述）。
3、shutdown()和shutdownNow()是用来关闭线程池的。
4、还有一大波get的方法， 可以获取与线程池相关属性的方法。
二、剖析线程池实现原理
1、线程池状态
volatile int runState; // 前线程池的状态，它是一个volatile变量用来保证线程之间的可见性
static final int RUNNING = 0; // 当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态
static final int SHUTDOWN = 1; 如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUTDOWN状态，此时线程池不能够接受新的任务，它会等待所有任务执行完毕
static final int STOP = 2; // 如果调用了shutdownNow()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能接受新的任务，并且会去尝试终止正在执行的任务；
static final int TERMINATED = 3; // 当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，线程池被设置为TERMINATED状态。2、任务的执行
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue; //任务缓存队列，用来存放等待执行的任务
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock(); //线程池的主要状态锁，对线程池状态（比如线程池大小、runState等）的改变都要使用这个锁
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>(); //用来存放工作集
private volatile long keepAliveTime; //线程存货时间
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut; //是否允许为核心线程设置存活时间
private volatile int corePoolSize; //核心池的大小（即线程池中的线程数目大于这个参数时，提交的任务会被放进任务缓存队列）
private volatile int maximumPoolSize; //线程池最大能容忍的线程数, 当线程数大于corePoolSize时，创建新的先线程，但是创建新的线程数 + corePoolSize不能大于maximumPoolSize
private volatile int poolSize; //线程池中当前的线程数
private volatile RejectedExecutionHandler handler; //任务拒绝策略
private volatile ThreadFactory threadFactory; //线程工厂，用来创建线程
private int largestPoolSize; //用来记录线程池中曾经出现过的最大线程数
private long completedTaskCount; //用来记录已经执行完毕的任务个数ThreadPoolExecutor类中，最核心的任务提交方法是execute()方法
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
/*
* Proceed in 3 steps:
*
* 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
* start a new thread with the given command as its first
* task. The call to addWorker atomically checks runState and
* workerCount, and so prevents false alarms that would add
* threads when it shouldn't, by returning false.
*
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need
* to double-check whether we should have added a thread
* (because existing ones died since last checking) or that
* the pool shut down since entry into this method. So we
* recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
* stopped, or start a new thread if there are none.
*
* 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
* thread. If it fails, we know we are shut down or saturated
* and so reject the task.
*/
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);
}从代码注释，我们知道：
- 如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；
- 如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；
- 如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；
- 如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。
addWorker() 添加任务， 创建Worker, Worker 继承 AbstractQueuedSynchronizer 实现 Runnable
addWorker()几个关键步骤：
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread; // 从worker取得线程
if (workerAdded) {
t.start(); // worker添加成功，执行任务
workerStarted = true;
}3、线程池中的线程初始化
默认情况下，创建线程池之后，线程池中是没有线程的，需要提交任务之后才会创建线程。
在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程，可以通过以下两个方法办到：
// 初始化一个核心线程；
public boolean prestartCoreThread() {
return workerCountOf(ctl.get()) < corePoolSize &&
addWorker(null, true);
}
// 初始化所有核心线程
public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addWorker(null, true))
++n;
return n;
}4、任务缓存队列及排队策略
workQueue的类型为BlockingQueue，通常可以取下面三种类型：
1）ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；
2）LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE；
3）synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。
5、任务拒绝策略
前面已经讲过， 当线程池的任务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：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：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.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
6、线程池的关闭
shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务
shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
7、线程池容量的动态调整
ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法：setCorePoolSize()和setMaximumPoolSize()，
setCorePoolSize：设置核心池大小
setMaximumPoolSize：设置线程池最大能创建的线程数目大小
当上述参数从小变大时，ThreadPoolExecutor进行线程赋值，还可能立即创建新的线程来执行任务。
三、使用示例
我们可以在创建 ThreadPoolExecutor 实例时指定活动线程的数量，我们也可以限制线程池的大小并且创建我们自己的 RejectedExecutionHandler 实现来处理不能适应工作队列的工作。
public class RejectedExecutionHandlerImpl implements RejectedExecutionHandler {
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println(r.toString() + " is rejected");
}
} hreadPoolExecutor 提供了一些方法，我们可以使用这些方法来查询 executor 的当前状态，线程池大小，活动线程数量以及任务数量。因此我是用来一个监控线程在特定的时间间隔内打印 executor 信息。
MyMonitorThread.java
public class MyMonitorThread implements Runnable
{
private ThreadPoolExecutor executor;
private int seconds;
private boolean run=true;
public MyMonitorThread(ThreadPoolExecutor executor, int delay)
{
this.executor = executor;
this.seconds=delay;
}
public void shutdown(){
this.run=false;
}
@Override
public void run()
{
while(run){
System.out.println(
String.format("[monitor] [%d/%d] Active: %d, Completed: %d, Task: %d, isShutdown: %s, isTerminated: %s",
this.executor.getPoolSize(),
this.executor.getCorePoolSize(),
this.executor.getActiveCount(),
this.executor.getCompletedTaskCount(),
this.executor.getTaskCount(),
this.executor.isShutdown(),
this.executor.isTerminated()));
try {
Thread.sleep(seconds*1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
} 这里是使用 ThreadPoolExecutor 的线程池实现例子。
WorkerPool.java
public class WorkerPool {
public static void main(String args[]) throws InterruptedException{
//RejectedExecutionHandler implementation
RejectedExecutionHandlerImpl rejectionHandler = new RejectedExecutionHandlerImpl();
//Get the ThreadFactory implementation to use
ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
//creating the ThreadPoolExecutor
ThreadPoolExecutor executorPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 10, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2), threadFactory, rejectionHandler);
//start the monitoring thread
MyMonitorThread monitor = new MyMonitorThread(executorPool, 3);
Thread monitorThread = new Thread(monitor);
monitorThread.start();
//submit work to the thread pool
for(int i=0; i<10; i++){
executorPool.execute(new WorkerThread("cmd"+i));
}
Thread.sleep(30000);
//shut down the pool
executorPool.shutdown();
//shut down the monitor thread
Thread.sleep(5000);
monitor.shutdown();
}
} 意在初始化 ThreadPoolExecutor 时，我们保持初始池大小为 2，最大池大小为 4 而工作队列大小为 2。因此如果已经有四个正在执行的任务而此时分配来更多任务的话，工作队列将仅仅保留他们(新任务)中的两个，其他的将会被 RejectedExecutionHandlerImpl 处理。
四、合理配置线程池的大小
遵循两原则：
1、如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1
2、如果是IO密集型任务，参考值可以设置为2*NCPU
当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2853666/blog/1559283