线程池 execute() 的工作逻辑
2018-02-23 本文已影响80人
犀利豆
原文地址:https://www.xilidou.com/2018/02/09/thread-corepoolsize/
最近在看《Java并发编程的艺术》回顾线程池的原理和参数的时候发现一个问题，如果 corePoolSize = 0 且 阻塞队列是无界的。线程池将如何工作？
我们先回顾一下书里面描述线程池execute()工作的逻辑：
- 如果当前运行的线程，少于corePoolSize，则创建一个新的线程来执行任务。
- 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，将任务加入 BlockingQueue。
- 如果 BlockingQueue 内的任务超过上限，则创建新的线程来处理任务。
- 如果创建的线程数是单钱运行的线程超出 maximumPoolSize，任务将被拒绝策略拒绝。
看了这四个步骤，其实描述上是有一个漏洞的。如果核心线程数是0，阻塞队列也是无界的，会怎样？如果按照上文的逻辑，应该没有线程会被运行，然后线程无限的增加到队列里面。然后呢？
于是我做了一下试验看看到底会怎样？
public class threadTest {
private final static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(0,1,0, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
while (true) {
executor.execute(() -> {
System.out.println(atomicInteger.getAndAdd(1));
});
}
}
}
结果里面的System.out.println(atomicInteger.getAndAdd(1));语句执行了，与上面的描述矛盾了。到底发生了什么？线程池创建线程的逻辑是什么？我们还是从源码来看看到底线程池的逻辑是什么？
ctl
要了解线程池，我们首先要了解的线程池里面的状态控制的参数 ctl。
- 线程池的ctl是一个原子的 AtomicInteger。
- 这个ctl包含两个参数 ：
- workerCount 激活的线程数
- runState 当前线程池的状态
- 它的低29位用于存放当前的线程数, 因此一个线程池在理论上最大的线程数是 536870911; 高 3 位是用于表示当前线程池的状态, 其中高三位的值和状态对应如下:
- 111: RUNNING
- 000: SHUTDOWN
- 001: STOP
- 010: TIDYING
- 110: TERMINATED
为了能够使用 ctl 线程池提供了三个方法:
// Packing and unpacking ctl
// 获取线程池的状态
private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }
// 获取线程池的工作线程数
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
// 根据工作线程数和线程池状态获取 ctl
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
execute
外界通过 execute 这个方法来向线程池提交任务。
先看代码：
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
//如果工作线程数小于核心线程数，
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
//执行addWork，提交为核心线程,提交成功return。提交失败重新获取ctl
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
//如果工作线程数大于核心线程数，则检查线程池状态是否是正在运行，且将新线程向阻塞队列提交。
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
//recheck 需要再次检查,主要目的是判断加入到阻塞队里中的线程是否可以被执行
int recheck = ctl.get();
//如果线程池状态不为running，将任务从阻塞队列里面移除，启用拒绝策略
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果线程池的工作线程为零，则调用addWoker提交任务
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
//添加非核心线程失败，拒绝
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
addWorker
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
//获取线程池状态
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
// 判断是否可以添加任务。
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
//获取工作线程数量
int wc = workerCountOf(c);
//是否大于线程池上限，是否大于核心线程数，或者最大线程数
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
//CAS 增加工作线程数
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
//如果线程池状态改变，回到开始重新来
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;
//上面的逻辑是考虑是否能够添加线程，如果可以就cas的增加工作线程数量
//下面正式启动线程
try {
//新建worker
w = new Worker(firstTask);
//获取当前线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
//获取可重入锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
//锁住
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());
// rs < SHUTDOWN ==> 线程处于RUNNING状态
// 或者线程处于SHUTDOWN状态，且firstTask == null（可能是workQueue中仍有未执行完成的任务，创建没有初始任务的worker线程执行）
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
// 当前线程已经启动，抛出异常
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
//workers 是一个 HashSet 必须在 lock的情况下操作。
workers.add(w);
int s = workers.size();
//设置 largeestPoolSize 标记workAdded
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
//如果添加成功，启动线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
//启动线程失败，回滚。
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
先看看 addWork() 的两个参数，第一个是需要提交的线程 Runnable firstTask，第二个参数是 boolean 类型，表示是否为核心线程。
execute() 中有三处调用了 addWork() 我们逐一分析。
- 第一次，条件
if (workerCountOf(c) < corePoolSize)这个很好理解，工作线程数少于核心线程数，提交任务。所以addWorker(command, true)。 - 第二次，如果
workerCountOf(recheck) == 0如果worker的数量为0，那就addWorker(null,false)。为什么这里是null？之前已经把 command 提交到阻塞队列了workQueue.offer(command)。所以提交一个空线程，直接从阻塞队列里面取就可以了。 - 第三次，如果线程池没有 RUNNING 或者 offer 阻塞队列失败，
addWorker(command,false)，很好理解，对应的就是，阻塞队列满了，将任务提交到，非核心线程池。与最大线程池比较。
至此，重新归纳execute()的逻辑应该是：
- 如果当前运行的线程，少于corePoolSize，则创建一个新的线程来执行任务。
- 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，将任务加入 BlockingQueue。
- 如果加入 BlockingQueue 成功，需要二次检查线程池的状态如果线程池没有处于 Running，则从 BlockingQueue 移除任务，启动拒绝策略。
- 如果线程池处于 Running状态，则检查工作线程（worker）是否为0。如果为0，则创建新的线程来处理任务。如果启动线程数大于maximumPoolSize，任务将被拒绝策略拒绝。
- 如果加入 BlockingQueue 。失败,则创建新的线程来处理任务。
- 如果启动线程数大于maximumPoolSize，任务将被拒绝策略拒绝。
总结
回顾我开始提出的问题：
如果 corePoolSize = 0 且 阻塞队列是无界的。线程池将如何工作？
这个问题应该就不难回答了。
最后
《Java并发编程的艺术》是一本学习 java 并发编程的好书，在这里推荐给大家。
同时，希望大家在阅读技术数据的时候要仔细思考，结合源码，发现，提出问题，解决问题。这样的学习才能高效且透彻。
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