HTTPS面试常问全解析，线程池之ThreadPoolExecutor详解
作者：互联网
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();
//如果线程池的线程个数少于corePoolSize则创建新线程执行当前任务
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
//如果线程个数大于corePoolSize或者创建线程失败，则将任务存放在阻塞队列workQueue中
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);
}
//如果当前任务无法放进阻塞队列中，则创建新的线程来执行任务
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
ThreadPoolExecutor的execute方法执行逻辑请见注释。下图为ThreadPoolExecutor的execute方法的执行示意图：
execute方法执行逻辑有这样几种情况：
-
如果当前运行的线程少于corePoolSize，则会创建新的线程来执行新的任务；
-
如果运行的线程个数等于或者大于corePoolSize，则会将提交的任务存放到阻塞队列workQueue中；
-
如果当前workQueue队列已满的话，则会创建新的线程来执行任务；
-
如果线程个数已经超过了maximumPoolSize，则会使用饱和策略RejectedExecutionHandler来进行处理。
需要注意的是，线程池的设计思想就是使用了核心线程池corePoolSize，阻塞队列workQueue和线程池线程最大个数maximumPoolSize，这样的缓存策略来处理任务，实际上这样的设计思想在需要框架中都会使用。
[](
)线程池的关闭
关闭线程池，可以通过shutdown和shutdownNow这两个方法。它们的原理都是遍历线程池中所有的线程，然后依次中断线程。shutdown和shutdownNow还是有不一样的地方：
-
shutdownNow首先将线程池的状态设置为STOP，然后尝试停止所有的正在执行和未执行任务的线程，并返回等待执行任务的列表； -
shutdown只是将线程池的状态设置为SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程
可以看出shutdown方法会将正在执行的任务继续执行完，而shutdownNow会直接中断正在执行的任务。调用了这两个方法的任意一个，isShutdown方法都会返回true，当所有的线程都关闭成功，才表示线程池成功关闭，这时调用isTerminated方法才会返回true。
[](
)线程池的工作原理
当一个并发任务提交给线程池，线程池分配线程去执行任务的过程如下图所示：
从图可以看出，线程池执行所提交的任务过程主要有这样几个阶段：
-
先判断线程池中核心线程池所有的线程是否都在执行任务。如果不是，则新创建一个线程执行刚提交的任务，否则，核心线程池中所有的线程都在执行任务，则进入第2步；
-
判断当前阻塞队列是否已满，如果未满，则将提交的任务放置在阻塞队列中；否则，则进入第3步；
-
判断线程池中所有的线程是否都在执行任务，如果没有，则创建一个新的线程来执行任务，否则，则交给饱和策略进行处理
[](
)线程池阻塞队列
作用：用来存储等待执行的任务
线程的公平访问队列：指阻塞的线程可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞先访问线程。为了保证公平性，通常会降低吞吐量
常见阻塞队列
ArrayBlockingQueue：一个用数组实现的有界阻塞队列，按照先入先出(FIFO)的原则对元素进行排序。
不保证线程公平访问队列，使用较少
PriorityBlockingQueue：支持优先级的无界阻塞队列，使用较少
LinkedBlockingQueue：一个用链表实现的有界阻塞队列，队列默认和最长长度为Integer.MAX_VALUE。
队列按照先入先出的原则对元素进行排序，使用较多
-
吞吐量通常要高于 ArrayBlockingQueue
-
Executors.newFixedThreadPool() 使用了这个队列
SynchronousQueue：不储存元素(无容量)的阻塞队列，每个put操作必须等待一个take操作，
否则不能继续添加元素。支持公平访问队列，常用于生产者，消费者模型，吞吐量较高，使用较多
-
每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态
-
吞吐量通常要高于 LinkedBlockingQueue
-
Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列
[](
)线程池的饱和策略
定义：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，必须采取一种策略处理新提交的任务。
常见策略
AbortPolicy：中断策略，直接抛出异常
CallerRunsPolicy：调用者运行策略，让调用者所在线程来运行策略
DiscardOldestPolicy：舍弃最旧任务策略，丢弃队列中最旧的任务，然后重试任务的提交执行( execute() )
DiscardPolicy：舍弃策略，不处理，直接丢弃
自定义策略
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：
-
任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
-
任务的优先级：高，中和低。
-
任务的执行时间：长，中和短。
-
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置CPU个数+1的线程数的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如配置两倍CPU个数+1。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
并且，阻塞队列最好是使用有界队列，如果采用无界队列的话，一旦任务积压在阻塞队列中的话就会占用过多的内存资源，甚至会使得系统崩溃。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
最后
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线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
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标签：常问,队列,阻塞,任务,线程,HTTPS,执行,CPU 来源： https://blog.csdn.net/m0_60666452/article/details/120096007