面试必问：Java 线程池

沉默王二约 4800 字大约 16 分钟

为什么要使用线程池

使用线程池主要有以下三个原因：

创建/销毁线程需要消耗系统资源，线程池可以复用已创建的线程。
控制并发的数量。并发数量过多，可能会导致资源消耗过多，从而造成服务器崩溃。（主要原因）
可以对线程做统一管理。

线程池的原理

Java中的线程池顶层接口是Executor接口，ThreadPoolExecutor是这个接口的实现类。

我们先看看ThreadPoolExecutor类。

ThreadPoolExecutor提供的构造方法

一共有四个构造方法：

// 五个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue)

// 六个参数的构造函数-1
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory)

// 六个参数的构造函数-2
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          RejectedExecutionHandler handler)

// 七个参数的构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

涉及到5~7个参数，我们先看看必须的5个参数是什么意思：

int corePoolSize：该线程池中核心线程数最大值
核心线程：线程池中有两类线程，核心线程和非核心线程。核心线程默认情况下会一直存在于线程池中，即使这个核心线程什么都不干（铁饭碗），而非核心线程如果长时间的闲置，就会被销毁（临时工）。
int maximumPoolSize：该线程池中线程总数最大值 。
该值等于核心线程数量 + 非核心线程数量。
long keepAliveTime：非核心线程闲置超时时长。
非核心线程如果处于闲置状态超过该值，就会被销毁。如果设置allowCoreThreadTimeOut(true)，则会也作用于核心线程。
TimeUnit unit：keepAliveTime的单位。
TimeUnit是一个枚举类型，包括以下属性：
NANOSECONDS ： 1微毫秒 = 1微秒 / 1000 MICROSECONDS ： 1微秒 = 1毫秒 / 1000 MILLISECONDS ： 1毫秒 = 1秒 /1000 SECONDS ：秒 MINUTES ：分 HOURS ：小时 DAYS ：天
BlockingQueue workQueue：阻塞队列，维护着等待执行的Runnable任务对象。
常用的几个阻塞队列：
1. LinkedBlockingQueue
  链式阻塞队列，底层数据结构是链表，默认大小是Integer.MAX_VALUE，也可以指定大小。
2. ArrayBlockingQueue
  数组阻塞队列，底层数据结构是数组，需要指定队列的大小。
3. SynchronousQueue
  同步队列，内部容量为0，每个put操作必须等待一个take操作，反之亦然。
4. DelayQueue
  延迟队列，该队列中的元素只有当其指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取到该元素。

我们将在下一章中重点介绍各种阻塞队列

好了，介绍完5个必须的参数之后，还有两个非必须的参数。

ThreadFactory threadFactory
创建线程的工厂，用于批量创建线程，统一在创建线程时设置一些参数，如是否守护线程、线程的优先级等。如果不指定，会新建一个默认的线程工厂。

static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
    // 省略属性
    // 构造函数
    DefaultThreadFactory() {
        SecurityManager s = System.getSecurityManager();
        group = (s != null) ? s.getThreadGroup() :
        Thread.currentThread().getThreadGroup();
        namePrefix = "pool-" +
            poolNumber.getAndIncrement() +
            "-thread-";
    }
    
    // 省略
}

RejectedExecutionHandler handler
拒绝处理策略，线程数量大于最大线程数就会采用拒绝处理策略，四种拒绝处理的策略为：
1. ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：默认拒绝处理策略，丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
2. ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：丢弃新来的任务，但是不抛出异常。
3. ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列头部（最旧的）的任务，然后重新尝试执行程序（如果再次失败，重复此过程）。
4. ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务。

ThreadPoolExecutor的策略

线程池本身有一个调度线程，这个线程就是用于管理布控整个线程池里的各种任务和事务，例如创建线程、销毁线程、任务队列管理、线程队列管理等等。

故线程池也有自己的状态。ThreadPoolExecutor类中使用了一些final int常量变量来表示线程池的状态，分别为RUNNING、SHUTDOWN、STOP、TIDYING 、TERMINATED。

// runState is stored in the high-order bits
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

线程池创建后处于RUNNING状态。
调用shutdown()方法后处于SHUTDOWN状态，线程池不能接受新的任务，清除一些空闲worker,不会等待阻塞队列的任务完成。
调用shutdownNow()方法后处于STOP状态，线程池不能接受新的任务，中断所有线程，阻塞队列中没有被执行的任务全部丢弃。此时，poolsize=0,阻塞队列的size也为0。
当所有的任务已终止，ctl记录的”任务数量”为0，线程池会变为TIDYING状态。接着会执行terminated()函数。
ThreadPoolExecutor中有一个控制状态的属性叫ctl，它是一个AtomicInteger类型的变量。线程池状态就是通过AtomicInteger类型的成员变量ctl来获取的。
获取的ctl值传入runStateOf方法，与~CAPACITY位与运算(CAPACITY是低29位全1的int变量)。
~CAPACITY在这里相当于掩码，用来获取ctl的高3位，表示线程池状态；而另外的低29位用于表示工作线程数
线程池处在TIDYING状态时，执行完terminated()方法之后，就会由 TIDYING -> TERMINATED，线程池被设置为TERMINATED状态。

线程池主要的任务处理流程

处理任务的核心方法是execute，我们看看 JDK 1.8 源码中ThreadPoolExecutor是如何处理线程任务的：

// JDK 1.8 
public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();   
    int c = ctl.get();
    // 1.当前线程数小于corePoolSize,则调用addWorker创建核心线程执行任务
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
       if (addWorker(command, true))
           return;
       c = ctl.get();
    }
    // 2.如果不小于corePoolSize，则将任务添加到workQueue队列。
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 2.1 如果isRunning返回false(状态检查)，则remove这个任务，然后执行拒绝策略。
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
            // 2.2 线程池处于running状态，但是没有线程，则创建线程
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 3.如果放入workQueue失败，则创建非核心线程执行任务，
    // 如果这时创建非核心线程失败(当前线程总数不小于maximumPoolSize时)，就会执行拒绝策略。
    else if (!addWorker(command, false))
         reject(command);
}

ctl.get()是获取线程池状态，用int类型表示。第二步中，入队前进行了一次isRunning判断，入队之后，又进行了一次isRunning判断。

为什么要二次检查线程池的状态?

在多线程的环境下，线程池的状态是时刻发生变化的。很有可能刚获取线程池状态后线程池状态就改变了。判断是否将command加入workqueue是线程池之前的状态。倘若没有二次检查，万一线程池处于非RUNNING状态（在多线程环境下很有可能发生），那么command永远不会执行。

总结一下处理流程

线程总数量 < corePoolSize，无论线程是否空闲，都会新建一个核心线程执行任务（让核心线程数量快速达到corePoolSize，在核心线程数量 < corePoolSize时）。注意，这一步需要获得全局锁。
线程总数量 >= corePoolSize时，新来的线程任务会进入任务队列中等待，然后空闲的核心线程会依次去缓存队列中取任务来执行（体现了线程复用）。
当缓存队列满了，说明这个时候任务已经多到爆棚，需要一些“临时工”来执行这些任务了。于是会创建非核心线程去执行这个任务。注意，这一步需要获得全局锁。
缓存队列满了，且总线程数达到了maximumPoolSize，则会采取上面提到的拒绝策略进行处理。

整个过程如图所示：

ThreadPoolExecutor如何做到线程复用的？

我们知道，一个线程在创建的时候会指定一个线程任务，当执行完这个线程任务之后，线程自动销毁。但是线程池却可以复用线程，即一个线程执行完线程任务后不销毁，继续执行另外的线程任务。那么，线程池如何做到线程复用呢？

原来，ThreadPoolExecutor在创建线程时，会将线程封装成工作线程worker,并放入工作线程组中，然后这个worker反复从阻塞队列中拿任务去执行。话不多说，我们继续看看源码（一定要仔细看，前后有联系）

这里的addWorker方法是在上面提到的execute方法里面调用的，先看看上半部分：

// ThreadPoolExecutor.addWorker方法源码上半部分
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 ||
                // 1.如果core是ture,证明需要创建的线程为核心线程，则先判断当前线程是否大于核心线程
                // 如果core是false,证明需要创建的是非核心线程，则先判断当前线程数是否大于总线程数
                // 如果不小于，则返回false
                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
        }
    }

上半部分主要是判断线程数量是否超出阈值，超过了就返回false。我们继续看下半部分:

    // ThreadPoolExecutor.addWorker方法源码下半部分
    boolean workerStarted = false;
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        // 1.创建一个worker对象
        w = new Worker(firstTask);
        // 2.实例化一个Thread对象
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            // 3.线程池全局锁
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                // Recheck while holding lock.
                // Back out on ThreadFactory failure or if
                // shut down before lock acquired.
                int rs = runStateOf(ctl.get());

                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) {
                // 4.启动这个线程
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    return workerStarted;
}

创建worker对象，并初始化一个Thread对象，然后启动这个线程对象。

我们接着看看Worker类，仅展示部分源码：

// Worker类部分源码
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable{
    final Thread thread;
    Runnable firstTask;
    
    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
        this.firstTask = firstTask;
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }
    
    public void run() {
            runWorker(this);
    }
    //其余代码略...
}

Worker类实现了Runnable接口，所以Worker也是一个线程任务。在构造方法中，创建了一个线程，线程的任务就是自己。故addWorker方法调用addWorker方法源码下半部分中的第4步t.start，会触发Worker类的run方法被JVM调用。

我们再看看runWorker的逻辑：

// Worker.runWorker方法源代码
final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    // 1.线程启动之后，通过unlock方法释放锁
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 2.Worker执行firstTask或从workQueue中获取任务，如果getTask方法不返回null,循环不退出
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            // 2.1进行加锁操作，保证thread不被其他线程中断（除非线程池被中断）
            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
            // 2.2检查线程池状态，倘若线程池处于中断状态，当前线程将中断。 
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                // 2.3执行beforeExecute 
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    // 2.4执行任务
                    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 {
                    // 2.5执行afterExecute方法 
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                task = null;
                w.completedTasks++;
                // 2.6解锁操作
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

首先去执行创建这个worker时就有的任务，当执行完这个任务后，worker的生命周期并没有结束，在while循环中，worker会不断地调用getTask方法从阻塞队列中获取任务然后调用task.run()执行任务,从而达到复用线程的目的。只要getTask方法不返回null,此线程就不会退出。

当然，核心线程池中创建的线程想要拿到阻塞队列中的任务，先要判断线程池的状态，如果STOP或者TERMINATED，返回null。

最后看看getTask方法的实现:

// Worker.getTask方法源码
private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?

    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;
        }

        int wc = workerCountOf(c);

        // Are workers subject to culling?
        // 1.allowCoreThreadTimeOut变量默认是false,核心线程即使空闲也不会被销毁
        // 如果为true,核心线程在keepAliveTime内仍空闲则会被销毁。 
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
		// 2.如果运行线程数超过了最大线程数，但是缓存队列已经空了，这时递减worker数量。 
　　　　 // 如果有设置允许线程超时或者线程数量超过了核心线程数量，
        // 并且线程在规定时间内均未poll到任务且队列为空则递减worker数量
        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
            && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            continue;
        }

        try {
            // 3.如果timed为true(想想哪些情况下timed为true),则会调用workQueue的poll方法获取任务.
            // 超时时间是keepAliveTime。如果超过keepAliveTime时长，
            // poll返回了null，上边提到的while循序就会退出，线程也就执行完了。
            // 如果timed为false（allowCoreThreadTimeOut为false
            // 且wc > corePoolSize为false），则会调用workQueue的take方法阻塞在当前。
            // 队列中有任务加入时，线程被唤醒，take方法返回任务，并执行。
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            timedOut = false;
        }
    }
}

核心线程的会一直卡在workQueue.take方法，被阻塞并挂起，不会占用CPU资源，直到拿到Runnable 然后返回（当然如果allowCoreThreadTimeOut设置为true,那么核心线程就会去调用poll方法，因为poll可能会返回null,所以这时候核心线程满足超时条件也会被销毁）。

非核心线程会workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) ，如果超时还没有拿到，下一次循环判断compareAndDecrementWorkerCount就会返回null,Worker对象的run()方法循环体的判断为null,任务结束，然后线程被系统回收。

源码解析完毕，你理解的源码是否和图中的处理流程一致？如果不一致，那么就多看两遍吧，加油。

四种常见的线程池

Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池。大家到了这一步，如果看懂了前面讲的ThreadPoolExecutor构造方法中各种参数的意义，那么一看到Executors类中提供的线程池的源码就应该知道这个线程池是干嘛的。

newCachedThreadPool

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

CacheThreadPool的运行流程如下：

提交任务进线程池。
因为corePoolSize为0的关系，不创建核心线程，线程池最大为Integer.MAX_VALUE。
尝试将任务添加到SynchronousQueue队列。
如果SynchronousQueue入列成功，等待被当前运行的线程空闲后拉取执行。如果当前没有空闲线程，那么就创建一个非核心线程，然后从SynchronousQueue拉取任务并在当前线程执行。
如果SynchronousQueue已有任务在等待，入列操作将会阻塞。

当需要执行很多短时间的任务时，CacheThreadPool的线程复用率比较高，会显著的提高性能。而且线程60s后会回收，意味着即使没有任务进来，CacheThreadPool并不会占用很多资源。

newFixedThreadPool

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

核心线程数量和总线程数量相等，都是传入的参数nThreads，所以只能创建核心线程，不能创建非核心线程。因为LinkedBlockingQueue的默认大小是Integer.MAX_VALUE，故如果核心线程空闲，则交给核心线程处理；如果核心线程不空闲，则入列等待，直到核心线程空闲。

与CachedThreadPool的区别：

因为 corePoolSize == maximumPoolSize ，所以FixedThreadPool只会创建核心线程。而CachedThreadPool因为corePoolSize=0，所以只会创建非核心线程。
在 getTask() 方法，如果队列里没有任务可取，线程会一直阻塞在 LinkedBlockingQueue.take() ，线程不会被回收。 CachedThreadPool会在60s后收回。
由于线程不会被回收，会一直卡在阻塞，所以没有任务的情况下， FixedThreadPool占用资源更多。
都几乎不会触发拒绝策略，但是原理不同。FixedThreadPool是因为阻塞队列可以很大（最大为Integer最大值），故几乎不会触发拒绝策略；CachedThreadPool是因为线程池很大（最大为Integer最大值），几乎不会导致线程数量大于最大线程数，故几乎不会触发拒绝策略。

newSingleThreadExecutor

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

有且仅有一个核心线程（ corePoolSize == maximumPoolSize=1），使用了LinkedBlockingQueue（容量很大），所以，不会创建非核心线程。所有任务按照先来先执行的顺序执行。如果这个唯一的线程不空闲，那么新来的任务会存储在任务队列里等待执行。

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
    return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

//ScheduledThreadPoolExecutor():
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
          DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
          new DelayedWorkQueue());
}

四种常见的线程池基本够我们使用了，但是《阿里巴巴开发手册》不建议我们直接使用Executors类中的线程池，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学需要更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。

但如果你及团队本身对线程池非常熟悉，又确定业务规模不会大到资源耗尽的程度（比如线程数量或任务队列长度可能达到Integer.MAX_VALUE）时，其实是可以使用JDK提供的这几个接口的，它能让我们的代码具有更强的可读性。

编辑：沉默王二，内容大部分来源以下三个开源仓库：
深入浅出 Java 多线程open in new window
并发编程知识总结open in new window
Java八股文open in new window

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面试必问：Java 线程池

# 为什么要使用线程池

# 线程池的原理

# ThreadPoolExecutor提供的构造方法

# ThreadPoolExecutor的策略

# 线程池主要的任务处理流程

# ThreadPoolExecutor如何做到线程复用的？

# 四种常见的线程池

# newCachedThreadPool

# newFixedThreadPool

# newSingleThreadExecutor

# newScheduledThreadPool