这篇文章将为大家详细讲解有关如何彻底搞懂jdk8线程池，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
顶层设计,定义执行接口
Interface Executor(){
void execute(Runnable command);
}ExecutorService,定义控制接口
interface ExecutorService extends Executor{
}
抽象实现ExecutorService中的大部分方法
abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService{ //此处把ExecutorService中的提交方法都实现了
}
我们看下提交中的核心
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // ①
//核心线程数没有满就继续添加核心线程
if (addWorker(command, true)) // ②
return;
c = ctl.get();
}
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { // ③
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))// ④
reject(command); //⑦
else if (workerCountOf(recheck) == 0) // ⑤
//如果worker为0，则添加一个非核心worker，所以线程池里至少有一个线程
addWorker(null, false);// ⑥
}
//队列满了以后，添加非核心线程
else if (!addWorker(command, false))// ⑧
reject(command);//⑦
}
1，什么时候用核心线程，什么时候启用非核心线程？
添加任务时优先使用核心线程，核心线程满了以后，任务放入队列中。只要队列不填满，就一直使用核心线程执行任务（代码①②）。
当队列满了以后开始使用增加非核心线程来执行队列中的任务（代码⑧）。
2，0个核心线程，2个非核心线程，队列100，添加99个任务是否会执行？
会执行，添加队列成功后，如果worker的数量为0，会添加非核心线程执行任务（见代码⑤⑥）
3，队列满了会怎么样？
队列满了，会优先启用非核心线程执行任务，如果非核心线程也满了，那就执行拒绝策略。
4，submit 和execute的区别是？
submit将执行任务包装成了RunnableFuture，最终返回了Future，executor 方法执行无返回值。
addworker实现
ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService{
//保存所有的执行线程（worker）
HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
//存放待执行的任务，这块具体由指定的队列实现
BlockingQueue<Runnable> workQueue;
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler){
}
//添加执行worker
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
//这里每次都会基础校验和cas校验，防止并发无法创建线程，
retry:
for(;;){
for(;;){
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
try{
//创建一个worker
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
try{
//加锁校验，添加到workers集合中
workers.add(w);
}
//添加成功，将对应的线程启动，执行任务
t.start();
}finally{
//失败执行进行释放资源
addWorkerFailed(Worker w)
}
}
//Worker 是对任务和线程的封装
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable{
//线程启动后会循环执行任务
public void run() {
runWorker(this);
}
}
//循环执行
final void runWorker(Worker w) {
try{
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
//执行前的可扩展点
beforeExecute(wt, task);
try{
//执行任务
task.run();
}finally{
//执行后的可扩展点，这块也把异常给吃了
afterExecute(task, thrown);
}
}
//这里会对执行的任务进行统计
}finally{
//异常或者是循环退出都会走这里
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
//获取执行任务，此处决定runWorker的状态
private Runnable getTask() {
//worker的淘汰策略：允许超时或者工作线程>核心线程
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
//满足淘汰策略且...，就返回null，交由processWorkerExit去处理线程
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
// 满足淘汰策略，就等一定的时间poll()，不满足，就一直等待take()
Runnable r = timed ?workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :workQueue.take();
}
//处理任务退出（循环获取不到任务的时候）
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
//异常退出的，不能调整线程数的
if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
decrementWorkerCount();
//不管成功或失败，都执行以下逻辑
//1，计数，2，减去一个线程
completedTaskCount += w.completedTasks;
//将线程移除，并不关心是否非核心
workers.remove(w);
//如果是还是运行状态
if (!completedAbruptly) {
//正常终止的，处理逻辑
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
//核心线程为0 ，最小值也是1
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
//总线程数大于min就不再添加
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
} //异常退出一定还会添加worker，正常退出一般不会再添加线程，除非核心线程数为0
addWorker(null, false);
}
}
这里涉及到几个点：
1，任务异常以后虽然有throw异常，但是外面有好几个finally代码；
2，在finally中，进行了任务的统计以及worker移除；
3，如果还有等待处理的任务，最少添加一个worker（不管核心线程数是否为0）
1, 线程池中核心线程数如何设置？
cpu密集型：一般为核心线程数+1，尽可能减少cpu的并行；
IO密集型：可以设置核心线程数稍微多些，将IO等待期间的空闲cpu充分利用起来。
2，线程池使用队列的意义？
a）线程的资源是有限的,且线程的创建成本比较高；
b) 要保证cpu资源的合理利用（不能直接给cpu提一堆任务，cpu处理不过来，大家都慢了）
c) 利用了削峰填谷的思想（保证任务执行的可用性）；
d) 队列过大也会把内存撑爆。
3，为什么要用阻塞队列？而不是非阻塞队列？
a） 利用阻塞的特性，在没有任务时阻塞一定的时间，防止资源被释放(getTask和processWorkExit)；
b) 阻塞队列在阻塞时，CPU状态是wait，等有任务时，会被唤醒，不会占用太多的资源；
线程池有两个地方：
1，在execute方法中（提交任务时），只要工作线程为0，就至少添加一个Worker；
2，在processWorkerExit中（正常或异常结束时），只要有待处理的任务，就会增加Worker
所以正常情况下线程池一定会保证所有任务的执行。
我们在看下ThreadPoolExecutor中以下几个方法
public boolean prestartCoreThread() {
return workerCountOf(ctl.get()) < corePoolSize &&
addWorker(null, true);
}
void ensurePrestart() {
int wc = workerCountOf(ctl.get());
if (wc < corePoolSize)
addWorker(null, true);
else if (wc == 0)
addWorker(null, false);
}
public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addWorker(null, true))
++n;
return n;
}确保了核心线程数必须是满的，这些方法特别是在批处理的时候，或者动态调整核心线程数的大小时很有用。
一、newFixedThreadPool 与newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}特点：
1，核心线程数和最大线程数大小一样（唯一不同的是，一个是1，一个是自定义）；
2，队列用的是LinkedBlockingQueue（长度是Integer.Max_VALUE）
当任务的生产速度大于消费速度后，很容易将系统内存撑爆。
二、 newCachedThreadPool 和
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}特点：最大线程数为Integer.MAX_VALUE
当任务提交过多时，线程创建过多容易导致无法创建
三、 newWorkStealingPool
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}这个主要是并行度，默认为cpu的核数。
四、newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}封装起来的要么最大线程数不可控，要么队列长度不可控，所以阿里规约里也不建议使用Executors方法创建线程池。
ps:
生产上使用线程池，最好是将关键任务和非关键任务分开设立线程池，非关键业务影响关键业务的执行。
关于如何彻底搞懂jdk8线程池就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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