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Posted 2022-12-19 ΘLLΘ

文章目录

• 《Java并发编程的艺术》读后笔记-ThreadPoolExecutor详解（第十章）
• • 1.ThreadPoolExecutor简介
  • 2.FixedThreadPool详解
  • 3.SingleThreadExecutor详解
  • 4.CachedThreadPool详解

《Java并发编程的艺术》读后笔记-ThreadPoolExecutor详解（第十章）

1.ThreadPoolExecutor简介

Executor框架最核心的类是ThreadPoolExecutor，它是线程池的实现类，主要由下列4个组件构成：

1. corePool：核心线程池的大小。
2. maximumPool：最大线程池的大小。
3. BlockingQueue：用来暂时保存任务的工作队列。
4. RejectedExecutionHandler：当ThreadPoolExecutor已经关闭或ThreadPoolExecutor已经饱和时（达到了最大线程池大小且工作队列已满），execute()方法将要调用的Handler。

通过Executor框架的工具类Executors，可以创建3种类型的ThreadPoolExecutor：

1. FixedThreadPool
2. SingleThreadExecutor
3. CachedThreadPool

2.FixedThreadPool详解

FixedThreadPool被称为可重用固定线程数的线程池。

源代码实现：

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) 
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

从源码可以看出：

1. FixedThreadPool的corePoolSize和maximumPoolSize都被设置为创建FixedThreadPool时指定的参数nThreads
2. 当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime为多余的空闲线程等待新任务的最长时间，超过这个时间后多余的线程将被终止。这里把keepAliveTime设置为0L，意味着多余的空闲线程会被立即终止。

FixedThreadPool的execute()方法的运行示意图：

1. 如果当前运行的线程数少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务。
2. 在线程池完成预热之后（当前运行的线程数等于corePoolSize），将任务加入 LinkedBlockingQueue。
3. 线程执行完1中的任务后，会在循环中反复从LinkedBlockingQueue获取任务来执行。 FixedThreadPool使用无界队列LinkedBlockingQueue作为线程池的工作队列（队列的容量为 Integer.MAX_VALUE）。

使用无界队列作为工作队列会对线程池带来如下影响：

1. 当线程池中的线程数达到corePoolSize后，新任务将在无界队列中等待，因此线程池中的线程数不会超过corePoolSize。
2. 由于1，使用无界队列时maximumPoolSize将是一个无效参数。
3. 由于1和2，使用无界队列时keepAliveTime将是一个无效参数。
4. 由于使用无界队列，运行中的FixedThreadPool（未执行方法shutdown()或 shutdownNow()）不会拒绝任务（不会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution方法）

3.SingleThreadExecutor详解

SingleThreadExecutor是使用单个worker线程的Executor。

源代码实现：

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() 
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));

从源码可以看出：

1. SingleThreadExecutor的corePoolSize和maximumPoolSize被设置为1。其他参数与 FixedThreadPool相同。
2. SingleThreadExecutor使用无界队列LinkedBlockingQueue作为线程池的工作队列（队列的容量为Integer.MAX_VALUE）。
3. SingleThreadExecutor使用无界队列作为工作队列 对线程池带来的影响与FixedThreadPool相同，这里就不赘述了

SingleThreadExecutor的运行示意图：

1. 如果当前运行的线程数少于corePoolSize（即线程池中无运行的线程），则创建一个新线程来执行任务。
2. 在线程池完成预热之后（当前线程池中有一个运行的线程），将任务加入LinkedBlockingQueue。
3. 线程执行完1中的任务后，会在一个无限循环中反复从LinkedBlockingQueue获取任务来执行。

4.CachedThreadPool详解

CachedThreadPool是一个会根据需要创建新线程的线程池。

源代码实现：

public static ExecutorService newCachedThreadPool() 
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());

从源码可以看出：

1. CachedThreadPool的corePoolSize被设置为0，即corePool为空。
2. maximumPoolSize被设置为Integer.MAX_VALUE，即maximumPool是无界的。
3. 这里把keepAliveTime设置为60L，意味着CachedThreadPool中的空闲线程等待新任务的最长时间为60秒，空闲线程超过60秒后将会被终止。
4. FixedThreadPool和SingleThreadExecutor使用无界队列LinkedBlockingQueue作为线程池的工作队列。CachedThreadPool使用没有容量的SynchronousQueue作为线程池的工作队列，但 CachedThreadPool的maximumPool是无界的。这意味着，如果主线程提交任务的速度高于 maximumPool中线程处理任务的速度时，CachedThreadPool会不断创建新线程。极端情况下，CachedThreadPool会因为创建过多线程而耗尽CPU和内存资源

CachedThreadPool的execute()方法的执行示意图：

1. 首先执行SynchronousQueue.offer（Runnable task）。如果当前maximumPool中有空闲线程正在执行SynchronousQueue.poll(keepAliveTime，TimeUnit.NANOSECONDS)，那么主线程执行 offer操作与空闲线程执行的poll操作配对成功，主线程把任务交给空闲线程执行，execute()方法执行完成；否则执行下面的步骤2。
2. 当初始maximumPool为空，或者maximumPool中当前没有空闲线程时，将没有线程执行SynchronousQueue.poll（keepAliveTime，TimeUnit.NANOSECONDS）。这种情况下，步骤1将失 败。此时CachedThreadPool会创建一个新线程执行任务，execute()方法执行完成。
3. 在步骤2中新创建的线程将任务执行完后，会执行 SynchronousQueue.poll（keepAliveTime，TimeUnit.NANOSECONDS）。这个poll操作会让空闲线程最多在SynchronousQueue中等待60秒钟。如果60秒钟内主线程提交了一个新任务（主线程执行步骤1），那么这个空闲线程将执行主线程提交的新任务；否则，这个空闲线程将终止。由于空闲60秒的空闲线程会被终止，因此长时间保持空闲的CachedThreadPool不会使用任何资源。

SynchronousQueue是一个没有容量的阻塞队列。每个插入操作必须等待另一 个线程的对应移除操作，反之亦然。CachedThreadPool使用SynchronousQueue，把主线程提交的任务传递给空闲线程执行。

CachedThreadPool中任务传递的示意图如图：