这篇文章将为大家详细讲解有关ThreadPoolExecutor的CallerRunsPolicy拒绝策略是什么，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。
首先介绍一下ThreadPoolExecutor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;
}corePoolSize：核心线程数量，当有新任务在execute()方法提交时，会执行以下判断：
如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理任务，即使线程池中的其他线程是空闲的；
如果线程池中的线程数量大于等于 corePoolSize 且小于 maximumPoolSize，则只有当workQueue满时才创建新的线程去处理任务；
如果设置的corePoolSize 和 maximumPoolSize相同，则创建的线程池的大小是固定的，这时如果有新任务提交，若workQueue未满，则将请求放入workQueue中，等待有空闲的线程去从workQueue中取任务并处理；
如果运行的线程数量大于等于maximumPoolSize，这时如果workQueue已经满了，则通过handler所指定的策略来处理任务
所以，任务提交时，判断的顺序为 corePoolSize –> workQueue –> maximumPoolSize。
maximumPoolSize：最大线程数量
workQueue：等待队列，当任务提交时，如果线程池中的线程数量大于等于corePoolSize的时候，把该任务封装成一个Worker对象放入等待队列；
keepAliveTime：线程池维护线程所允许的空闲时间。当线程池中的线程数量大于corePoolSize的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了keepAliveTime；
threadFactory：它是ThreadFactory类型的变量，用来创建新线程。默认使用Executors.defaultThreadFactory() 来创建线程。使用默认的ThreadFactory来创建线程时，会使新创建的线程具有相同的NORM_PRIORITY优先级并且是非守护线程，同时也设置了线程的名称。
handler：它是RejectedExecutionHandler类型的变量，表示线程池的饱和策略。如果阻塞队列满了并且没有空闲的线程，这时如果继续提交任务，就需要采取一种策略处理该任务。线程池提供了4种策略：
AbortPolicy：直接抛出异常，这是默认策略；
CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
DiscardPolicy：直接丢弃任务；
简单来说，在执行execute()方法时如果状态一直是RUNNING时，的执行过程如下：
如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中；
如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。
测试当拒绝策略是CallerRunsPolicy时，用调用者所在的线程来执行任务，是什么现象。
jdk 1.8
postman模拟并发
mysql5.7
intellj
springboot 2.1.4.RELEASE
本实验代码，在https://github.com/vincentduan/mavenProject 下的threadManagement目录下。
1. 首先配置maven pom.xml文件内容，关键内容如下：
<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId> <version>2.1.4.RELEASE</version> <scope>import</scope> <type>pom</type> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.6</version> </dependency>
2. 配置数据库连接池：
@SpringBootConfiguration
public class DBConfiguration {
@Autowired
private Environment environment;
@Bean
public DataSource createDataSource() {
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
druidDataSource.setUrl(environment.getProperty("spring.datasource.url"));
druidDataSource.setUsername(environment.getProperty("spring.datasource.username"));
druidDataSource.setPassword(environment.getProperty("spring.datasource.password"));
druidDataSource.setDriverClassName(environment.getProperty("spring.datasource.driver-class-name"));
return druidDataSource;
}
}3. 配置线程池：
@Configuration
@EnableAsync
@Slf4j
public class ExecutorConfig {
@Autowired
VisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;
@Bean
public Executor asyncServiceExecutor() {
log.info("start asyncServiceExecutor");
ThreadPoolTaskExecutor executor = visiableThreadPoolTaskExecutor;
//配置核心线程数
executor.setCorePoolSize(5);
//配置最大线程数
executor.setMaxPoolSize(5);
//配置队列大小
executor.setQueueCapacity(5);
//配置线程池中的线程的名称前缀
executor.setThreadNamePrefix("async-service-");
// rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务
// CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//执行初始化
executor.initialize();
return executor;
}
}VisiableThreadPoolTaskExecutor类作为一个bean，并且继承了ThreadPoolTaskExecutor；
4. 接下来创建一个service，为了模拟并发，我们将方法执行sleep了30秒。如下：
@Service
@Slf4j
public class UserThreadServiceImpl implements UserThreadService {
@Autowired
UserThreadDao userThreadDao;
@Override
@Async("asyncServiceExecutor")
public void serviceTest(String username) {
log.info("开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());
userThreadDao.add(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "started");
try {
Thread.sleep(30000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("执行完成一个Service, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());
userThreadDao.update(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "ended");
}
@Override
public void update(String username, int threadId, String status) {
userThreadDao.update(username, threadId, status);
}
}5. 其中的dao很简单，就是往数据库插入数据和更新数据。
6. 创建web Controller：
@RestController
@RequestMapping("/serviceTest")
public class TestController {
@Autowired
UserThreadService userThreadService;
@Autowired
private VisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;
@GetMapping("test/{username}")
public Object test(@PathVariable("username") String username) {
userThreadService.serviceTest(username);
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadPoolExecutor();
jsonObject.put("ThreadNamePrefix", visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadNamePrefix());
jsonObject.put("TaskCount", threadPoolExecutor.getTaskCount());
jsonObject.put("completedTaskCount", threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount());
jsonObject.put("activeCount", threadPoolExecutor.getActiveCount());
jsonObject.put("queueSize", threadPoolExecutor.getQueue().size());
return jsonObject;
}
}因为CorePoolSize数量是5，MaxPoolSize也是5，因此线程池的大小是固定的。而QueueCapacity数量也是5。因此当请求前5次时，返回响应：
当前线程数达到CorePoolSize时，新来的请求就会进入到workQueue中，如下所示：
而QueueCapacity的数量也是5，因此达到QueueCapacity的最大限制后，同时也达到了MaxPoolSize的最大限制，将会根据拒绝策略来处理该任务，这里的策略是CallerRunsPolicy时，用调用者所在的线程来执行任务，表现为当前页面被阻塞住了，直到当前调用者所在的线程执行完毕。如下所示：
从控制台的输出也能看出CallerRunsPolicy策略执行线程是调用者线程：
2019-08-19 21:06:50.255 INFO 1302 --- [async-service-4] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:51 2019-08-19 21:06:50.271 INFO 1302 --- [async-service-4] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:51, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c 2019-08-19 21:06:50.751 INFO 1302 --- [async-service-5] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:52 2019-08-19 21:06:50.771 INFO 1302 --- [async-service-5] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:52, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c 2019-08-19 21:06:55.028 INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:24 2019-08-19 21:06:55.036 INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao : threadId:24, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
其中[nio-8080-exec-1]表示就是调用者的线程。而其他线程都是[async-service-]
关于ThreadPoolExecutor的CallerRunsPolicy拒绝策略是什么就分享到这里了，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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