【Java 线程的深入研究4】ThreadPoolExecutor运转机制详解

hreadPoolExecutor机制
一、概述
1、ThreadPoolExecutor作为java.util.concurrent包对外提供基础实现，以内部线程池的形式对外提供管理任务执行，线程调度，线程池管理等等服务；
2、Executors方法提供的线程服务，都是通过参数设置来实现不同的线程池机制。
3、先来了解其线程池管理的机制，有助于正确使用，避免错误使用导致严重故障。同时可以根据自己的需求实现自己的线程池

二、核心构造方法讲解
下面是ThreadPoolExecutor最核心的构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,  
                              int maximumPoolSize,  
                              long keepAliveTime,  
                              TimeUnit unit,  
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,  
                              ThreadFactory threadFactory,  
                              RejectedExecutionHandler handler) {  
        if (corePoolSize < 0 ||  
            maximumPoolSize <= 0 ||  
            maximumPoolSize < corePoolSize ||  
            keepAliveTime < 0)  
            throw new IllegalArgumentException();  
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)  
            throw new NullPointerException();  
        this.corePoolSize = corePoolSize;  
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;  
        this.workQueue = workQueue;  
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);  
        this.threadFactory = threadFactory;  
        this.handler = handler;  
    }

构造方法参数讲解

参数名	作用
corePoolSize	核心线程池大小
maximumPoolSize	最大线程池大小
keepAliveTime	线程池中超过corePoolSize数目的空闲线程最大存活时间；可以allowCoreThreadTimeOut(true)使得核心线程有效时间
TimeUnit	keepAliveTime时间单位
workQueue	阻塞任务队列
threadFactory	新建线程工厂
RejectedExecutionHandler	当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时，任务会交给RejectedExecutionHandler来处理

看这个参数很容易让人以为是线程池里保持corePoolSize个线程，如果不够用，就加线程入池直至maximumPoolSize大小，如果还不够就往workQueue里加，如果workQueue也不够就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理。

但实际情况不是这样，具体流程如下：

1）当池子大小小于corePoolSize就新建线程，并处理请求

2）当池子大小等于corePoolSize，把请求放入workQueue中，池子里的空闲线程就去从workQueue中取任务并处理

3）当workQueue放不下新入的任务时，新建线程入池，并处理请求，如果池子大小撑到了maximumPoolSize就用RejectedExecutionHandler来做拒绝处理

4）另外，当池子的线程数大于corePoolSize的时候，多余的线程会等待keepAliveTime长的时间，如果无请求可处理就自行销毁

内部结构如下所示：

从中可以发现ThreadPoolExecutor就是依靠BlockingQueue的阻塞机制来维持线程池，当池子里的线程无事可干的时候就通过workQueue.take()阻塞住。

其实可以通过Executes来学学几种特殊的ThreadPoolExecutor是如何构建的。

三、Executors提供的线程池配置方案

1、构造一个固定线程数目的线程池，配置的corePoolSize与maximumPoolSize大小相同，同时使用了一个无界LinkedBlockingQueue存放阻塞任务，因此多余的任务将存在再阻塞队列，不会由RejectedExecutionHandler处理

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

2、构造一个缓冲功能的线程池，配置corePoolSize=0，maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE，keepAliveTime=60s,以及一个无容量的阻塞队列 SynchronousQueue，因此任务提交之后，将会创建新的线程执行；线程空闲超过60s将会销毁

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

3、构造一个只支持一个线程的线程池，配置corePoolSize=maximumPoolSize=1，无界阻塞队列LinkedBlockingQueue；保证任务由一个线程串行执行

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

4、构造有定时功能的线程池，配置corePoolSize，无界延迟阻塞队列DelayedWorkQueue；有意思的是：maximumPoolSize=Integer.MAX_VALUE，由于DelayedWorkQueue是无界队列，所以这个值是没有意义的

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {  
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);  
    }  
  
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(  
            int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {  
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);  
    }  
  
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,  
                             ThreadFactory threadFactory) {  
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, TimeUnit.NANOSECONDS,  
              new DelayedWorkQueue(), threadFactory);  
    }

转自：http://blog.csdn.net/u014756827/article/details/52213313

http://blog.csdn.net/cutesource/article/details/6061229