ScheduledThreadPoolExecutor中定时周期任务的实现源码分析

ScheduledThreadPoolExecutor是一个定时任务线程池，相比于ThreadPoolExecutor最大的不同在于其阻塞队列的实现

首先看一下其构造方法：

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                   ThreadFactory threadFactory,
                                   RejectedExecutionHandler handler) {
    super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
          new DelayedWorkQueue(), threadFactory, handler);
}

ScheduledThreadPoolExecutor是继承自ThreadPoolExecutor的，可以看到这里实际上调用了ThreadPoolExecutor的构造方法，而最大的不同在于这里使用了默认的DelayedWorkQueue“阻塞队列”，这是后续能够实现定时任务的关键

在ScheduledThreadPoolExecutor中使用scheduleWithFixedDelay或者scheduleAtFixedRate方法来完成定时周期任务

以scheduleWithFixedDelay为例
scheduleWithFixedDelay方法：

public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
                                                 long initialDelay,
                                                 long delay,
                                                 TimeUnit unit) {
    if (command == null || unit == null)
        throw new NullPointerException();
    if (delay <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    ScheduledFutureTask<Void> sft =
        new ScheduledFutureTask<Void>(command,
                                      null,
                                      triggerTime(initialDelay, unit),
                                      unit.toNanos(-delay));
    RunnableScheduledFuture<Void> t = decorateTask(command, sft);
    sft.outerTask = t;
    delayedExecute(t);
    return t;
}

这里首先会将我们的任务包装成ScheduledFutureTask
（这里的delay在传入ScheduledFutureTask的构造方法时变为了负的，这是和scheduleAtFixedRate方法唯一不一样的地方）

ScheduledFutureTask方法：

private void delayedExecute(RunnableScheduledFuture<?> task) {
    if (isShutdown())
        reject(task);
    else {
        super.getQueue().add(task);
        if (isShutdown() &&
            !canRunInCurrentRunState(task.isPeriodic()) &&
            remove(task))
            task.cancel(false);
        else
            ensurePrestart();
    }
}

这里不同于ThreadPoolExecutor中的处理，并没有考虑coreSize和maxSize和任务之间的关系，而是直接将任务提交到阻塞队列DelayedWorkQueue中

DelayedWorkQueue的add方法：

public boolean add(Runnable e) {
    return offer(e);
}

public boolean offer(Runnable x) {
    if (x == null)
        throw new NullPointerException();
    RunnableScheduledFuture<?> e = (RunnableScheduledFuture<?>)x;
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        int i = size;
        if (i >= queue.length)
            grow();
        size = i + 1;
        if (i == 0) {
            queue[0] = e;
            setIndex(e, 0);
        } else {
            siftUp(i, e);
        }
        if (queue[0] == e) {
            leader = null;
            available.signal();
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return true;
}

实际上调用了offer方法，从这里就可以看出这个“阻塞队列”的不同之处

DelayedWorkQueue中有这些成员：

private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
private RunnableScheduledFuture<?>[] queue =
    new RunnableScheduledFuture<?>[INITIAL_CAPACITY];
private int size = 0;
private Thread leader = null;

在DelayedWorkQueue内部维护的是queue这个初始大小16的数组，其实就是一个小根堆

回到offer方法
由于是在多线程环境，这里的操作使用了重入锁保证原子性
若是在size大于数组的长度情况下，就需要调用grow方法来扩容

grow方法：

private void grow() {
    int oldCapacity = queue.length;
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // grow 50%
    if (newCapacity < 0) // overflow
        newCapacity = Integer.MAX_VALUE;
    queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
}

可以看到这是一个非常简单的扩容机制，申请一个1.5倍大小的新数组，再将原来的数据copy上去

回到offer方法，在调整完容量后，就需要进行数据的插入，使其形成一个小根堆
可以看到，在if-else判断中，首先检查是不是第一个元素，若是第一个，则直接放入数组，同时调用
setIndex方法，和任务关联

setIndex方法：

private void setIndex(RunnableScheduledFuture<?> f, int idx) {
    if (f instanceof ScheduledFutureTask)
        ((ScheduledFutureTask)f).heapIndex = idx;
}

这个方法很简单，将下标关联到之前包装好的任务ScheduledFutureTask中

若不是第一个元素，则需要调用siftUp，进行小根堆的调整
siftUp方法：

private void siftUp(int k, RunnableScheduledFuture<?> key) {
   while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        RunnableScheduledFuture<?> e = queue[parent];
        if (key.compareTo(e) >= 0)
            break;
        queue[k] = e;
        setIndex(e, k);
        k = parent;
    }
    queue[k] = key;
    setIndex(key, k);
}

因为小根堆实际上就是一个二叉树，利用二叉树的性质根据当前要插入节点的下标，得到其父节点的下标parent ，再和父节点的RunnableScheduledFuture对象进行compareTo的比较（RunnableScheduledFuture继承了Comparable接口）

compareTo的实现：

public int compareTo(Delayed other) {
    if (other == this) // compare zero if same object
        return 0;
    if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
        ScheduledFutureTask<?> x = (ScheduledFutureTask<?>)other;
        long diff = time - x.time;
        if (diff < 0)
            return -1;
        else if (diff > 0)
            return 1;
        else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
            return -1;
        else
            return 1;
    }
    long diff = getDelay(NANOSECONDS) - other.getDelay(NANOSECONDS);
    return (diff < 0) ? -1 : (diff > 0) ? 1 : 0;
}

这里的逻辑比较简单，只需要看第二个if

在前面ScheduledFutureTask包装我们的任务的时候，其构造方法如下：

ScheduledFutureTask(Runnable r, V result, long ns, long period) {
    super(r, result);
    this.time = ns;
    this.period = period;
    this.sequenceNumber = sequencer.getAndIncrement();
}

这里的time 也就是initialDelay，period 就是-delay，sequenceNumber 是一个全局自增的序列号

那么在上面的compareTo方法中，就首先根据子节点的initialDelay和父节点的initialDelay比较
若是子节点小于父节点，返回-1，子节点大于父节点返回1
若是相等，则根据序列号比较，序列号小的返回-1

回到siftUp方法，通过compareTo方法，若是大于等于0，就说明子节点大于父节点，不需要做调整，结束循环
若是小于0，说明子节点小于父节点，那么就需要将父节点先交换到当前位置，再将k变成parent，在下一次循环时，就会找parent的parent，重复上述操作，直至构成小根堆
最后将要插入的节点放入queue中合适的位置

那么在后续的任务添加中，就会根据任务的initialDelay，以及创建时间，构建一个小根堆

回到offer方法，在小根堆中插入完节点后，若是第一次插入， 将leader（Thread对象）置为null，利用available（Condition对象）唤醒Lock 的AQS上的阻塞

DelayedWorkQueue的add到此结束，回到delayedExecute方法中，在完成向阻塞队列添加任务后，发现线程池中并没有一个worker在工作，接下来的工作就由ThreadPoolExecutor的ensurePrestart方法实现：

void ensurePrestart() {
    int wc = workerCountOf(ctl.get());
    if (wc < corePoolSize)
        addWorker(null, true);
    else if (wc == 0)
        addWorker(null, false);
}

可以看到这里根据ctl的取值，与corePoolSize比较，调用了线程池的addWorker方法，那么实际上也就是通过这里开启了线程池的worker来进行工作

来看看在worker的轮询中发生了什么：

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            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
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    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 {
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                task = null;
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

可以看到在ThreadPoolExecutor的worker轮询线程中，会通过getTask方法，不断地从阻塞队列中获取任务

getTask方法：

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?
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
            && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            continue;
        }

        try {
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            timedOut = false;
        }
    }
}

可以看到在这个方法中，在一系列的参数检查并设置完毕后，会通过workQueue的poll或者take方法来获取所需的任务

其中poll方法是在设置了超时时间的情况下进行获取，take则不带有超时时间

以take为例
DelayedWorkQueue的take方法：

public RunnableScheduledFuture<?> take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        for (;;) {
            RunnableScheduledFuture<?> first = queue[0];
            if (first == null)
                available.await();
            else {
                long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
                if (delay <= 0)
                    return finishPoll(first);
                first = null; // don't retain ref while waiting
                if (leader != null)
                    available.await();
                else {
                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
                    leader = thisThread;
                    try {
                        available.awaitNanos(delay);
                    } finally {
                        if (leader == thisThread)
                            leader = null;
                    }
                }
            }
        }
    } finally {
        if (leader == null && queue[0] != null)
            available.signal();
        lock.unlock();
    }
}

在for循环中首先取出数组中的第一个元素，也就是生成的小根堆中最小的那一个
得到first后，若是first为null，则说明当前没有可执行的任务，则使用available这个Condition对象，将AQS阻塞起来，等待下次任务创建时再通过前面提到的available唤醒阻塞
若是first存在，则通过getDelay方法获取时间间隔

getDelay方法：

public long getDelay(TimeUnit unit) {
    return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS);
}

这个方法就是用time减去当前时间now，得到的一个纳秒级时间差值

而time是在ScheduledFutureTask执行构造方法时，通过triggerTime方法，使用initialDelay进行计算出来的

triggerTime方法：

private long triggerTime(long delay, TimeUnit unit) {
    return triggerTime(unit.toNanos((delay < 0) ? 0 : delay));
}

long triggerTime(long delay) {
    return now() +
        ((delay < (Long.MAX_VALUE >> 1)) ? delay : overflowFree(delay));
}

private long overflowFree(long delay) {
    Delayed head = (Delayed) super.getQueue().peek();
    if (head != null) {
        long headDelay = head.getDelay(NANOSECONDS);
        if (headDelay < 0 && (delay - headDelay < 0))
            delay = Long.MAX_VALUE + headDelay;
    }
    return delay;
}

可以看到time在这里实际上就是通过initialDelay加上当时设置的纳秒级时间组成的

其中overflowFree是为了防止Long类型的溢出做了一次计算，后边再说

所以take方法中，通过getDelay方法得到的是一个时间差，若是时间差小于等于0，则说明任务到了该执行的时候了，此时调用finishPoll

finishPoll方法：

private RunnableScheduledFuture<?> finishPoll(RunnableScheduledFuture<?> f) {
    int s = --size;
    RunnableScheduledFuture<?> x = queue[s];
    queue[s] = null;
    if (s != 0)
        siftDown(0, x);
    setIndex(f, -1);
    return f;
}

这个方法的逻辑还是比较简单的，就是一个简单的小根堆重新调整的操作，由于f需要被取出，此时利用最后一个元素，完成一次自上向下的调整（生成时是自下向上）

siftDown方法和siftUp类似：

private void siftDown(int k, RunnableScheduledFuture<?> key) {
    int half = size >>> 1;
    while (k < half) {
        int child = (k << 1) + 1;
        RunnableScheduledFuture<?> c = queue[child];
        int right = child + 1;
        if (right < size && c.compareTo(queue[right]) > 0)
            c = queue[child = right];
        if (key.compareTo(c) <= 0)
            break;
        queue[k] = c;
        setIndex(c, k);
        k = child;
    }
    queue[k] = key;
    setIndex(key, k);
}

由二叉树性质half 保证只操作到倒数第二层
在循环中，首先根据k（当前也就是根节点），得到其左右孩子的下标
若是右孩子存在，那么就用左孩子和右孩子比较，选出最下的哪一个作为child
若是右孩子不存在，则直接使用左孩子作为child

当选出child后，再和待插入的元素key比较
若是key小，则结束循环，直接将key插入k所在位置
若不是，则将当前child所在元素放在k所在位置，然后从child位置继续开始向下寻找，直到找到一个大于key或者遍历完毕

这样自上向下的将当前堆又调整成了小根堆，以后的定时周期任务都是以这种方式来调用的

看到这ScheduledThreadPoolExecutor的定时周期任务已经基本理解了，只不过还存在一个问题，当执行周期任务，会从小根堆取出，那么该任务下一次的执行时间何时更新到小根堆？

回到ThreadPoolExecutor的worker的runWorker方法中，在调用完getTask方法后，在进行完一系列完全检查后，会直接调用task的run方法，而此时的task是经过之前ScheduledFutureTask包装的

ScheduledFutureTask的run方法：

public void run() {
    boolean periodic = isPeriodic();
    if (!canRunInCurrentRunState(periodic))
        cancel(false);
    else if (!periodic)
        ScheduledFutureTask.super.run();
    else if (ScheduledFutureTask.super.runAndReset()) {
        setNextRunTime();
        reExecutePeriodic(outerTask);
    }
}

若是设置了周期任务（period不为0），那么isPeriodic方法为true
逻辑上就会执行runAndReset方法，这个方法内部就会调用我们传入的Runnable的run方法，从而真正地执行我们的任务
在执行完毕后，可以看到调用了setNextRunTime方法

setNextRunTime方法：

private void setNextRunTime() {
    long p = period;
    if (p > 0)
        time += p;
    else
        time = triggerTime(-p);
}

这里就很简单，利用当前time和period计算出下一次的time
由于scheduleWithFixedDelay和scheduleAtFixedRate之前所说的不一样之处，在这里就得到了体现

因为scheduleAtFixedRate的period是大于0的，所以scheduleAtFixedRate计算出来的时间间隔就是initialDelay + n*period的这种形式，那么其执行就会有固定的时间点，不过这还是要取决于任务的执行时间，若是任务的执行时间大于时间间隔，那么当上一次任务执行完毕，就会立刻执行，而不是等到时间点到了，若是任务的执行时间小于时间间隔，那么毫无疑问就需要等到时间点到了才执行下一次的任务

由于scheduleWithFixedDelay的period是小于0的，所以需要执行triggerTime
triggerTime方法：

long triggerTime(long delay) {
    return now() +
        ((delay < (Long.MAX_VALUE >> 1)) ? delay : overflowFree(delay));
}

可以看到若是不存在Long类型的溢出问题，那么下一次的时间就等于当前时间加时间间隔，所以说scheduleWithFixedDelay的不同之处在于其算上了任务的实际执行时间

若是存在Long类型的溢出问题时
在overflowFree中：

private long overflowFree(long delay) {
    Delayed head = (Delayed) super.getQueue().peek();
    if (head != null) {
        long headDelay = head.getDelay(NANOSECONDS);
        if (headDelay < 0 && (delay - headDelay < 0))
            delay = Long.MAX_VALUE + headDelay;
    }
    return delay;
}

首先通过peek得到队列中的第一个元素，若是不存在，则直接返回delay
若是存在，通过getDelay得到headDelay
这里就会存在两情况
任务还没达到执行时间，则headDelay 大于零
任务达到执行时间，但却由于之前的任务还没执行完毕，遭到了延时，headDelay 小于0
所以这次的计算就是将headDelay这部分超时时间减去，以防止后续影响compareTo的比较，从而引起offer顺序的错误
（只不过这种情况正常不会遇见。。。）

在计算完成下一次的运行时间后
调用reExecutePeriodic方法：

void reExecutePeriodic(RunnableScheduledFuture<?> task) {
    if (canRunInCurrentRunState(true)) {
        super.getQueue().add(task);
        if (!canRunInCurrentRunState(true) && remove(task))
            task.cancel(false);
        else
            ensurePrestart();
    }
}

其中传入的这个task（outerTask）其实就是当前执行完毕的这个任务，
可以看到这里canRunInCurrentRunState成立的情况下，就会通过
getQueue得到阻塞队列，再次通过DelayedWorkQueue的add方法将其加入到小根堆中，只不过这时的time发生了变化
若是情况正常，则继续通过ThreadPoolExecutor的ensurePrestart方法，调度worker的工作

这样定时周期任务就能正常执行

ScheduledThreadPoolExecutor分析到此结束