三：ThreadPoolExecutor详解

ThreadPoolExecutor 的完整构造方法的签名是：ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler) .

corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程。

maximumPoolSize - 池中允许的最大线程数。

keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

unit - keepAliveTime 参数的时间单位。

workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute 方法提交的 Runnable 任务。

threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。

handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。

ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。

在 JDK 帮助文档中，有如此一段话：

“ 强烈建议程序员使用较为方便的  Executors  工厂方法  Executors.newCachedThreadPool() （无界线程池，可以进行自动线程回收）、 Executors.newFixedThreadPool(int) （固定大小线程池） Executors.newSingleThreadExecutor() （单个后台线程）

它们均为大多数使用场景预定义了设置。 ”

下面介绍一下几个类的源码：

ExecutorService   newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。

可以看到，corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的（实际上，后面会介绍，如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的），keepAliveTime和unit的设值表名什么？-就是该实现不想keep alive！最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue，该queue有一个特点，他是无界的。

ExecutorService   newSingleThreadExecutor()：单线程

ExecutorService newCachedThreadPool()：无界线程池，可以进行自动线程回收

这个实现就有意思了。首先是无界的线程池，所以我们可以发现 maximumPoolSize 为 big big 。其次 BlockingQueue 的选择上使用 SynchronousQueue 。可能对于该 BlockingQueue 有些陌生，简单说：该 QUEUE 中，每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作。

先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个入参开始说起。在JDK中，其实已经说得很清楚了，一共有三种类型的queue。

所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：

如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。（如果当前运行的线程小于corePoolSize，则任务根本不会存放，添加到queue中，而是直接抄家伙（thread）开始运行）

如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。

如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。

queue上的三种类型。

排队有三种通用策略：

直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。

有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。  

BlockingQueue 的选择。

例子一：使用直接提交策略，也即SynchronousQueue。

首先SynchronousQueue是无界的，也就是说他存数任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。

我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor：

1.   new ThreadPoolExecutor(   

2.               2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,    

3.               new  SynchronousQueue<Runnable>(),    

4.               new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),    

1.             new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());  

new ThreadPoolExecutor(

   2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,

   new SynchronousQueue<Runnable>(),

   new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),

   new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

 当核心线程已经有2个正在运行.

1. 此时继续来了一个任务（A），根据前面介绍的“如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。”,所以A被添加到queue中。

2. 又来了一个任务（B），且核心2个线程还没有忙完，OK，接下来首先尝试1中描述，但是由于使用的SynchronousQueue，所以一定无法加入进去。

3. 此时便满足了上面提到的“如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。”，所以必然会新建一个线程来运行这个任务。

4. 暂时还可以，但是如果这三个任务都还没完成，连续来了两个任务，第一个添加入queue中，后一个呢？queue中无法插入，而线程数达到了maximumPoolSize，所以只好执行异常策略了。

所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。

什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1么有被执行前，A2不可能添加入queue中。

例子二：使用无界队列策略，即LinkedBlockingQueue

这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：

如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。那么当任务继续增加，会发生什么呢？

如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。OK，此时任务变加入队列之中了，那什么时候才会添加新线程呢？

如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于无界队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，不一会儿就爆了。

例子三：有界队列，使用ArrayBlockingQueue。

这个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。

举例来说，请看如下构造方法：

1.   new ThreadPoolExecutor(   

2.               2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,    

3.               new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),    

4.               new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),    

5.               new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());  

new ThreadPoolExecutor(

     2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,

     new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),

     new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),

     new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

假设，所有的任务都永远无法执行完。

对于首先来的A,B来说直接运行，接下来，如果来了C,D，他们会被放到queue中，如果接下来再来E,F，则增加线程运行E，F。但是如果再来任务，队列无法再接受了，线程数也到达最大的限制了，所以就会使用拒绝策略来处理。

keepAliveTime

jdk中的解释是：当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。

有点拗口，其实这个不难理解，在使用了“池”的应用中，大多都有类似的参数需要配置。比如数据库连接池，DBCP中的maxIdle，minIdle参数。

什么意思？接着上面的解释，后来向老板派来的工人始终是“借来的”，俗话说“有借就有还”，但这里的问题就是什么时候还了，如果借来的工人刚完成一个任务就还回去，后来发现任务还有，那岂不是又要去借？这一来一往，老板肯定头也大死了。

合理的策略：既然借了，那就多借一会儿。直到“某一段”时间后，发现再也用不到这些工人时，便可以还回去了。这里的某一段时间便是keepAliveTime的含义，TimeUnit为keepAliveTime值的度量。

RejectedExecutionHandler

另一种情况便是，即使向老板借了工人，但是任务还是继续过来，还是忙不过来，这时整个队伍只好拒绝接受了。

RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略，因为源码非常简单，这里直接贴出来。

CallerRunsPolicy：线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。

1.   public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   

2.               if (!e.isShutdown()) {   

3.                   r.run();   

4.               }   

5.           }  

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            if (!e.isShutdown()) {

                r.run();

            }

        }

这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了，那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。

AbortPolicy：处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException

1.   public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   

2.               throw new RejectedExecutionException();   

3.           }  

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            throw new RejectedExecutionException();

        }

 这种策略直接抛出异常，丢弃任务。

DiscardPolicy：不能执行的任务将被删除

1.   public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   

2.           }  

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

        }

 这种策略和AbortPolicy几乎一样，也是丢弃任务，只不过他不抛出异常。

DiscardOldestPolicy：如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）

1.   public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {   

2.               if (!e.isShutdown()) {   

3.                   e.getQueue().poll();   

4.                   e.execute(r);   

5.               }   

1.         }  

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {

            if (!e.isShutdown()) {

                e.getQueue().poll();

                e.execute(r);

            }

        }

该策略就稍微复杂一些，在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务，然后重新尝试运行该任务。这个策略需要适当小心。

设想:如果其他线程都还在运行，那么新来任务踢掉旧任务，缓存在queue中，再来一个任务又会踢掉queue中最老任务。

总结：

keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是无界的，那么永远不会触发maximumPoolSize，自然keepAliveTime也就没有了意义。

反之，如果核心数较小，有界BlockingQueue数值又较小，同时keepAliveTime又设的很小，如果任务频繁，那么系统就会频繁的申请回收线程。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {

        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,

                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,

                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());

    }

原文：http://my.oschina.net/u/914362/blog/304341