高效并发（四）

前言

       上篇已经分析了lock和concurrent提供的集合类包括阻塞队列和容器类。这里我们来介绍

Executor框架

线程池的作用

       线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。根据系统的环境情况，可以自动或手动设置线程数量，达到运行的最佳效果；少了浪费了系统资源，多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量，其他线程 排队等候。一个任务执行完毕，再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程，线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时，如果线程 池中有等待的工作线程，就可以开始运行了；否则进入等待队列。

为什么要用线程池

1. 减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务
2. 可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线线程的数目，防止因为因为消耗过多的内存，而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存，线程开的越多，消耗的内存也就越大，最后死机)

Executor

       Java里面线程池的顶级接口是Executor，里面就有个execute方法，但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池，而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。

ExecutorService

shutDown()

       当线程池调用该方法时,线程池的状态则立刻变成SHUTDOWN状态。此时，则不能再往线程池中添加任何任务，否则将会抛出RejectedExecutionException异常。但是，此时线程池不会立刻退出，直到添加到线程池中的任务都已经处理完成，才会退出。

shutdownNow()

       根据JDK文档描述，大致意思是：执行该方法，线程池的状态立刻变成STOP状态，并试图停止所有正在执行的线程，不再处理还在池队列中等待的任务，当然，它会返回那些未执行的任务。

       它试图终止线程的方法是通过调用Thread.interrupt()方法来实现的，但是大家知道，这种方法的作用有限，如果线程中没有sleep 、wait、Condition、定时锁等应用, interrupt()方法是无法中断当前的线程的。所以，ShutdownNow()并不代表线程池就一定立即就能退出，它可能必须要等待所有正在执行的任务都执行完成了才能退出。

其他方法

       包括shubmit，invoke相关和Terminate相关。我们在实现类中在继续分析。

ThreadPoolExecutor

final AtomicInteger ctl

       这个变量是整个类的核心，AtomicInteger保证了对这个变量的操作是原子的，通过巧妙的操作，ThreadPoolExecutor用这一个变量保存了两个内容：

1. 所有有效线程的数量
2. 各个线程的状态（runState）

低29位存线程数，高3位存runState,这样runState有5个值，解释如下：

//线程池正常运行，可以接受新的任务并处理队列中的任务；
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
//不再接受新的任务，但是会执行队列中的任务；
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
//不再接受新任务，不处理队列中的任务
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

// Packing and unpacking ctl
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

内部封装了work类

       内部类Worker是对任务的封装，所有submit的Runnable都被封装成了Worker，它本身也是一个Runnable， 然后利用AQS框架（关于AQS可以看我这篇文章）实现了一个简单的非重入的互斥锁， 实现互斥锁主要目的是为了中断的时候判断线程是在空闲还是运行。

Executors

       有4个重要实现类：

1. newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
2. newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
3. newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
4. newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保 大专栏  高效并发（四）证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

同步工具类

       还有号称四大金刚的同步器。同步工具类可以使任何一种对象，只要该对象可以根据自身的状态来协调控制线程的控制流。阻塞队列可以作为同步工具类，其他类型的同步工具类还包括：信号量（Semaphore）、栅栏（Barrier）以及闭锁（Latch）和交换（exchanger）参考博文：同步工具类解析

CountDownLatch闭锁

首先我们来介绍闭锁。

       闭锁作用相当于一扇门：在闭锁到达某一状态之前，这扇门一直是关闭的，所有的线程都会在这扇门前等待（阻塞）。只有门打开后，所有的线程才会同时继续运行。
闭锁可以用来确保某些活动直到其它活动都完成后才继续执行，例如：

1. 确保某个计算在其所有资源都被初始化之后才继续执行。二元闭锁（只有两个状态）可以用来表示“资源R已经被初始化”，而所有需要R操作都必须先在这个闭锁上等待。
2. 确保某个服务在所有其他服务都已经启动之后才启动。这时就需要多个闭锁。让S在每个闭锁上等待，只有所有的闭锁都打开后才会继续运行。
   3。 等待直到某个操作的参与者（例如，多玩家游戏中的玩家）都就绪再继续执行。在这种情况下，当所有玩家都准备就绪时，闭锁将到达结束状态。

       CountDownLatch 是一种灵活的闭锁实现，可以用在上述各种情况中使用。闭锁状态包含一个计数器，初始化为一个正数，表示要等待的事件数量。countDown() 方法会递减计数器，表示等待的事件中发生了一件。await() 方法则阻塞，直到计数器值变为0。

       下面，我们使用闭锁来实现在主线程中计算多个子线程运行时间的功能。具体逻辑是使用两个闭锁，“起始门”用来控制子线程同时运行，“结束门”用来标识子线程是否都结束。

CyclicBarrier和exchanger

       栅栏（Bariier）类似于闭锁，它能阻塞一组线程知道某个事件发生。栅栏与闭锁的关键区别在于，所有的线程必须同时到达栅栏位置，才能继续执行。闭锁用于等待等待时间，而栅栏用于等待线程。

       CyclicBarrier 可以使一定数量的参与方反复的在栅栏位置汇聚，它在并行迭代算法中非常有用：将一个问题拆成一系列相互独立的子问题。当线程到达栅栏位置时，调用await() 方法，这个方法是阻塞方法，直到所有线程到达了栅栏位置，那么栅栏被打开，此时所有线程被释放，而栅栏将被重置以便下次使用。

       另一种形式的栅栏是Exchanger，它是一种两方（Two-Party）栅栏，各方在栅栏位置上交换数据。例如当一个线程想缓冲区写入数据，而另一个线程从缓冲区中读取数据。这些线程可以使用 Exchanger 来汇合，并将慢的缓冲区与空的缓冲区交换。当两个线程通过 Exchanger 交换对象时，这种交换就把这两个对象安全的发布给另一方。

       Exchanger 可能被视为 SynchronousQueue 的双向形式。我们也可以用两个SynchronousQueue来实现 Exchanger的功能。

信号量Semaphone

       之前讲的闭锁控制访问的时间，而信号量则用来控制访问某个特定资源的操作数量，控制空间。而且闭锁只能够减少，一次性使用，而信号量则申请可释放，可增可减。 计数信号量还可以用来实现某种资源池，或者对容器施加边界。

       Semaphone 管理这一组许可（permit），可通过构造函数指定。同时提供了阻塞方法acquire，用来获取许可。同时提供了release方法表示释放一个许可。

       Semaphone 可以将任何一种容器变为有界阻塞容器，如用于实现资源池。例如数据库连接池。我们可以构造一个固定长度的连接池，使用阻塞方法 acquire和release获取释放连接，而不是获取不到便失败。（当然，一开始设计时就使用BlockingQueue来保存连接池的资源是一种更简单的方法）。

FutureTask

　　FutureTask也可以用作闭锁。它表示一种抽象的可生成结果的计算。是通过 Callable 来实现的，相当于一种可生成结果的 Runnable ，并且可处于以下三种状态：等待运行，正在运行，运行完成。当FutureTask进入完成状态后，它会停留在这个状态上。

　　Future.get 用来获取计算结果，如果FutureTask还未运行完成，则会阻塞。FutureTask 将计算结果从执行计算的线程传递到获取这个结果的线程，而FutureTask 的规范确保了这种传递过程能实现结果的安全发布。

　　FutureTask在Executor框架中表示异步任务，还可以用来表示一些时间较长的计算，这些计算可以在使用计算结果之前启动。

说明

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