前面一篇文章从Executors中的工厂方法入手，已经对ThreadPoolExecutor的构造和使用做了一些整理。而这篇文章，我们将接着前面的介绍，从源码实现上对ThreadPoolExecutor在任务的提交、执行，线程重用和线程数维护等方面做下分析。
0. ThreadPoolExecutor类的声明属性变量分析
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public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService
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从这个类声明中我们可以看到java.util.ThreadPoolExecutor是继承于AbstractExecutorService的，而之前的文章我也提到过，AbstractExecutorService已经实现了一些任务提交处理的方法，如submit()方法都是在这个抽象类中实现的。但submit()方法，最后也是会调用ThreadPoolExecutor的execute()方法。
打开SunJDK中的ThreadPoolExecutor类源码，除了上篇文章提到的一些和构造方法中参数对应的属性之外，让我们看看还有什么：
- mainLock 对整个ThreadPoolExecutor对象的锁
- workers 存储工作线程对应Worker对象的HashSet
- termination 线程池ThreadPoolExecutor对象的生命周期终止条件，和mainLock相关
- largestPoolSize 线程池跑过的最大线程数
- completedTaskCount 完成任务数
- ctl 执行器ThreadPoolExecutor的生命周期状态和活动状态的worker数封装
稍微需要说一下最后一个, ctl是一个AtomicInteger对象，以位运算的方式打包封装了当前线程池ThreadPoolExecutor对象的状态和活动线程数两个数据
1. 执行器状态
ExecutorService中已经指定了这个接口对应的类要实现的方法，其中就包括shutdown()和shutdownNow()等方法。在ThreadPoolExecutor中指明了状态的含义，并包含其于ctl属性中。
ThreadPoolExecutor对象有五种状态，如下:
- RUNNING 在ThreadPoolExecutor被实例化的时候就是这个状态
- SHUTDOWN 通常是已经执行过shutdown()方法，不再接受新任务，等待线程池中和队列中任务完成
- STOP 通常是已经执行过shutdownNow()方法，不接受新任务，队列中的任务也不再执行，并尝试终止线程池中的线程
- TIDYING 线程池为空，就会到达这个状态，执行terminated()方法
- TERMINATED terminated()执行完毕，就会到达这个状态，ThreadPoolExecutor终结
2. Worker内部类
它既实现了Runnable，同时也是一个AQS ( AbstractQueuedSynchronizer )。
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private final class Worker
extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable
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封装了3样东西，Runnable类的首个任务对象，执行的线程thread和完成的任务数(volatile)completedTasks。
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final Thread thread;
Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
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这个类还提供了interruptIfStarted()这样一个方法，里面做了（getState()>= 0）的判断。与此呼应，Worker的构造方法里对state设置了-1，避免在线程执行前被停掉。
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Worker(Runnable firstTask) {
setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
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3. 提交任务
上篇文章已经提到了，提交新任务的时候，如果没达到核心线程数corePoolSize，则开辟新线程执行。如果达到核心线程数corePoolSize, 而队列未满，则放入队列，否则开新线程处理任务，直到maximumPoolSize，超出则丢弃处理。
这段源码逻辑如下，不细说了。
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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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4. addWorker()的实现
在上面提交任务的时候，会出现开辟新的线程来执行，这会调用addWorker()方法。
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private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
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
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
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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代码较长，我们可以分两大部分看：
第一段从第3行到第26行，是双层无限循环，尝试增加线程数到ctl变量，并且做一些比较判断，如果超出线程数限定或者ThreadPoolExecutor的状态不符合要求，则直接返回false，增加worker失败。
第二段从第28行开始到结尾，把firstTask这个Runnable对象传给Worker构造方法，赋值给Worker对象的task属性。Worker对象把自身（也是一个Runnable）封装成一个Thread对象赋予Worker对象的thread属性。锁住整个线程池并实际增加worker到workers的HashSet对象当中。成功增加后开始执行t.start()，就是worker的thread属性开始运行，实际上就是运行Worker对象的run方法。Worker的run()方法实际上调用了ThreadPoolExecutor的runWorker()方法。
5. 任务的执行runWorker()
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final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
w.lock();
// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
// if not, ensure thread is not interrupted. This
// requires a recheck in second case to deal with
// shutdownNow race while clearing interrupt
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();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
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这段代码实际上就是执行提交给线程池执行的Runnable任务的实际内容。其中，值得注意的有以下几点：
- 线程开始执行前，需要对worker加锁，完成一个任务后执行unlock()
- 在任务执行前后，执行beforeExecute()和afterExecute()方法
- 记录任务执行中的异常后，继续抛出
- 每个任务完成后，会记录当前线程完成的任务数
- 当worker执行完一个任务的时候，包括初始任务firstTask，会调用getTask()继续获取任务，这个方法调用是可以阻塞的
- 线程退出，执行processWorkerExit(w, completedAbruptly)处理
5. Worker线程的复用和任务的获取getTask()
在上一段代码中，也就是runWorker()方法，任务的执行过程是嵌套在while循环语句块中的。每当一个任务执行完毕，会从头开始做下一次循环执行，实现了空闲线程的复用。而要执行的任务则是来自于getTask()方法：
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private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
retry:
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;
}
boolean timed; // Are workers subject to culling?
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);
timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if (wc <= maximumPoolSize && ! (timedOut && timed))
break;
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
c = ctl.get();
// Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
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()实际上是从工作队列（workQueue）中取提交进来的任务。这个workQueue是一个BlockingQueue，通常当队列中没有新任务的时候，则getTask()会阻塞。另外，还有定时阻塞这样一段逻辑：如果从队列中取任务是计时的，则用poll()方法，并设置等待时间为keepAlive，否则调用阻塞方法take()。当poll()超时，则获取到的任务为null，timeOut设置为 true。这段代码也是放在一个for(;;)循环中，前面有判断超时的语句，如果超时，则return null。这意味着runWorker()方法的while循环结束，线程将退出，执行processWorkerExit()方法。
回头看看是否计时是如何确定的。
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int wc = workerCountOf(c);
timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
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即判断当前线程池的线程数是否超出corePoolSize，如果超出这个值并且空闲时间多于keepAlive则当前线程退出。
另外一种情况就是allowCoreThreadTimeOut为true，就是允许核心在空闲超时的情况下停掉。
6. 线程池线程数的维护和线程的退出处理
刚刚也提到了，我们再看下processWorkerExit()方法。这个方法最主要就是从workers的Set中remove掉一个多余的线程。
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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);
}
}
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这个方法的第二个参数是判断是否在runWorker()中正常退出了循环向下执行，如果不是，说明在执行任务的过程中出现了异常，completedAbruptly为true，线程直接退出，需要直接对活动线程数减1 。
之后，加锁统计完成的任务数，并从workers这个集合中移除当前worker。
执行tryTerminate()，这个方法后面会详细说，主要就是尝试将线程池推向TERMINATED状态。
最后比较当前线程数是不是已经低于应有的线程数，如果这个情况发生，则添加无任务的空Worker到线程池中待命。
以上，增加新的线程和剔除多余的线程的过程大概就是如此，这样线程池能保持额定的线程数，并弹性伸缩，保证系统的资源不至于过度消耗。
http://www.molotang.com/articles/522.html
时间： 2024-10-23 09:44:50
