前面一篇文章从Executors中的工厂方法入手,已经对ThreadPoolExecutor的构造和使用做了一些整理。而这篇文章,我们将接着前面的介绍,从源码实现上对ThreadPoolExecutor在任务的提交、执行,线程重用和线程数维护等方面做下分析。
0. ThreadPoolExecutor类的声明属性变量分析
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public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService |
从这个类声明中我们可以看到java.util.ThreadPoolExecutor是继承于AbstractExecutorService的,而之前的文章我也提到过,AbstractExecutorService已经实现了一些任务提交处理的方法,如submit()方法都是在这个抽象类中实现的。但submit()方法,最后也是会调用ThreadPoolExecutor的execute()方法。
打开SunJDK中的ThreadPoolExecutor类源码,除了上篇文章提到的一些和构造方法中参数对应的属性之外,让我们看看还有什么:
- mainLock 对整个ThreadPoolExecutor对象的锁
- workers 存储工作线程对应Worker对象的HashSet
- termination 线程池ThreadPoolExecutor对象的生命周期终止条件,和mainLock相关
- largestPoolSize 线程池跑过的最大线程数
- completedTaskCount 完成任务数
- ctl 执行器ThreadPoolExecutor的生命周期状态和活动状态的worker数封装
稍微需要说一下最后一个, ctl是一个AtomicInteger对象,以位运算的方式打包封装了当前线程池ThreadPoolExecutor对象的状态和活动线程数两个数据
1. 执行器状态
ExecutorService中已经指定了这个接口对应的类要实现的方法,其中就包括shutdown()和shutdownNow()等方法。在ThreadPoolExecutor中指明了状态的含义,并包含其于ctl属性中。
ThreadPoolExecutor对象有五种状态,如下:
- RUNNING 在ThreadPoolExecutor被实例化的时候就是这个状态
- SHUTDOWN 通常是已经执行过shutdown()方法,不再接受新任务,等待线程池中和队列中任务完成
- STOP 通常是已经执行过shutdownNow()方法,不接受新任务,队列中的任务也不再执行,并尝试终止线程池中的线程
- TIDYING 线程池为空,就会到达这个状态,执行terminated()方法
- TERMINATED terminated()执行完毕,就会到达这个状态,ThreadPoolExecutor终结
2. Worker内部类
它既实现了Runnable,同时也是一个AQS ( AbstractQueuedSynchronizer )。
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private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable |
封装了3样东西,Runnable类的首个任务对象,执行的线程thread和完成的任务数(volatile)completedTasks。
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final Thread thread; Runnable firstTask; volatile long completedTasks; |
这个类还提供了interruptIfStarted()这样一个方法,里面做了(getState()>= 0)的判断。与此呼应,Worker的构造方法里对state设置了-1,避免在线程执行前被停掉。
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Worker(Runnable firstTask) { setState(- 1 ); // inhibit interrupts until runWorker this .firstTask = firstTask; this .thread = getThreadFactory().newThread( this ); } |
3. 提交任务
上篇文章已经提到了,提交新任务的时候,如果没达到核心线程数corePoolSize,则开辟新线程执行。如果达到核心线程数corePoolSize, 而队列未满,则放入队列,否则开新线程处理任务,直到maximumPoolSize,超出则丢弃处理。
这段源码逻辑如下,不细说了。
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public void execute(Runnable command) { if (command == null ) throw new NullPointerException(); int c = ctl.get(); if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true )) return ; c = ctl.get(); } if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); else if (workerCountOf(recheck) == 0 ) addWorker( null , false ); } else if (!addWorker(command, false )) reject(command); } |
4. addWorker()的实现
在上面提交任务的时候,会出现开辟新的线程来执行,这会调用addWorker()方法。
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private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry: for (;;) { int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false ; for (;;) { int wc = workerCountOf(c); if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) return false ; if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) break retry; c = ctl.get(); // Re-read ctl if (runStateOf(c) != rs) continue retry; // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } } boolean workerStarted = false ; boolean workerAdded = false ; Worker w = null ; try { final ReentrantLock mainLock = this .mainLock; w = new Worker(firstTask); final Thread t = w.thread; if (t != null ) { mainLock.lock(); try { // Recheck while holding lock. // Back out on ThreadFactory failure or if // shut down before lock acquired. int c = ctl.get(); int rs = runStateOf(c); if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null )) { if (t.isAlive()) // precheck that t is startable throw new IllegalThreadStateException(); workers.add(w); int s = workers.size(); if (s > largestPoolSize) largestPoolSize = s; workerAdded = true ; } } finally { mainLock.unlock(); } if (workerAdded) { t.start(); workerStarted = true ; } } } finally { if (! workerStarted) addWorkerFailed(w); } return workerStarted; } |
代码较长,我们可以分两大部分看:
第一段从第3行到第26行,是双层无限循环,尝试增加线程数到ctl变量,并且做一些比较判断,如果超出线程数限定或者ThreadPoolExecutor的状态不符合要求,则直接返回false,增加worker失败。
第二段从第28行开始到结尾,把firstTask这个Runnable对象传给Worker构造方法,赋值给Worker对象的task属性。Worker对象把自身(也是一个Runnable)封装成一个Thread对象赋予Worker对象的thread属性。锁住整个线程池并实际增加worker到workers的HashSet对象当中。成功增加后开始执行t.start(),就是worker的thread属性开始运行,实际上就是运行Worker对象的run方法。Worker的run()方法实际上调用了ThreadPoolExecutor的runWorker()方法。
5. 任务的执行runWorker()
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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); } } |
这段代码实际上就是执行提交给线程池执行的Runnable任务的实际内容。其中,值得注意的有以下几点:
- 线程开始执行前,需要对worker加锁,完成一个任务后执行unlock()
- 在任务执行前后,执行beforeExecute()和afterExecute()方法
- 记录任务执行中的异常后,继续抛出
- 每个任务完成后,会记录当前线程完成的任务数
- 当worker执行完一个任务的时候,包括初始任务firstTask,会调用getTask()继续获取任务,这个方法调用是可以阻塞的
- 线程退出,执行processWorkerExit(w, completedAbruptly)处理
5. Worker线程的复用和任务的获取getTask()
在上一段代码中,也就是runWorker()方法,任务的执行过程是嵌套在while循环语句块中的。每当一个任务执行完毕,会从头开始做下一次循环执行,实现了空闲线程的复用。而要执行的任务则是来自于getTask()方法:
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private Runnable getTask() { boolean timedOut = false ; // Did the last poll() time out? retry: 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 ; } boolean timed; // Are workers subject to culling? for (;;) { int wc = workerCountOf(c); timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize; if (wc <= maximumPoolSize && ! (timedOut && timed)) break ; if (compareAndDecrementWorkerCount(c)) return null ; c = ctl.get(); // Re-read ctl if (runStateOf(c) != rs) continue retry; // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } try { Runnable r = timed ? workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : workQueue.take(); if (r != null ) return r; timedOut = true ; } catch (InterruptedException retry) { timedOut = false ; } } } |
getTask()实际上是从工作队列(workQueue)中取提交进来的任务。这个workQueue是一个BlockingQueue,通常当队列中没有新任务的时候,则getTask()会阻塞。另外,还有定时阻塞这样一段逻辑:如果从队列中取任务是计时的,则用poll()方法,并设置等待时间为keepAlive,否则调用阻塞方法take()。当poll()超时,则获取到的任务为null,timeOut设置为 true。这段代码也是放在一个for(;;)循环中,前面有判断超时的语句,如果超时,则return null。这意味着runWorker()方法的while循环结束,线程将退出,执行processWorkerExit()方法。
回头看看是否计时是如何确定的。
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int wc = workerCountOf(c); timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize; |
即判断当前线程池的线程数是否超出corePoolSize,如果超出这个值并且空闲时间多于keepAlive则当前线程退出。
另外一种情况就是allowCoreThreadTimeOut为true,就是允许核心在空闲超时的情况下停掉。
6. 线程池线程数的维护和线程的退出处理
刚刚也提到了,我们再看下processWorkerExit()方法。这个方法最主要就是从workers的Set中remove掉一个多余的线程。
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private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) { if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted decrementWorkerCount(); final ReentrantLock mainLock = this .mainLock; mainLock.lock(); try { completedTaskCount += w.completedTasks; workers.remove(w); } finally { mainLock.unlock(); } tryTerminate(); int c = ctl.get(); if (runStateLessThan(c, STOP)) { if (!completedAbruptly) { int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize; if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty()) min = 1 ; if (workerCountOf(c) >= min) return ; // replacement not needed } addWorker( null , false ); } } |
这个方法的第二个参数是判断是否在runWorker()中正常退出了循环向下执行,如果不是,说明在执行任务的过程中出现了异常,completedAbruptly为true,线程直接退出,需要直接对活动线程数减1 。
之后,加锁统计完成的任务数,并从workers这个集合中移除当前worker。
执行tryTerminate(),这个方法后面会详细说,主要就是尝试将线程池推向TERMINATED状态。
最后比较当前线程数是不是已经低于应有的线程数,如果这个情况发生,则添加无任务的空Worker到线程池中待命。
以上,增加新的线程和剔除多余的线程的过程大概就是如此,这样线程池能保持额定的线程数,并弹性伸缩,保证系统的资源不至于过度消耗。
http://www.molotang.com/articles/522.html