前提

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池简述

软件开发活动中，我们经常会听到数据库连接池、内存池、线程池等各种“池”概念，这些“池”到底是什么东西呢？程序的世界里，我们可以将池简单的理解为一种容器类数据结构，比如列表。程序处理信息的过程中，可能会依赖某些资源或者对象(暂且统一称之为对象)，比如数据库连接，来执行一些高频操作，比如数据表查询，此时，如果被依赖对象的存活时间比较短，那就意味着需要频繁的创建和销毁对象，这可能会很耗时、耗系统资源(CPU、内存、磁盘、网络等)。为了解决这个问题，进行程序设计时，可能会考虑在程序初始化时，预先创建一批所需对象，并存储到池中，或者根据需要即时创建对象，并在使用完成后，将对象添加到池中，这样，当程序需要(再次)使用对象时，可以直接从池中直接获取现有的对象，节省了频繁创建和销毁对象带来的资源浪费，这就是池的作用，为程序提供复用对象或者提前分配资源的能力。

ThreadPoolExecutor线程池介绍

下文仅针对线程池的一些要点做介绍

任务处理流程

核心线程池大小(corePoolSize)和最大线程池大小(maximumPoolSize)

ThreadPoolExecutor会根据corePoolSize(保持存活(不允许超时退出等)的最小工作线程数，如果设置了allowCoreThreadTimeOut为true，则该值为0。可通过getPoolSize方法获取该值) 和maximumPoolSize(线程池中允许的最大线程数，可通过getMaximumPoolSize获取该值)设置的界限自动调整线程池的大小。

当通过execute(Runnable) 方法提交新任务后，如果正在运行的线程的数量小于corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使存在其它空闲的工作线程，否则如果正在运行的线程的数量大于corePoolSize，但小于maximumPoolSize，则仅仅在队列已经满时才会创建新线程来处理请求。设置corePoolSize等于maximumPoolSize则表示创建一个固定大小的线程池。

通过设置maximumPoolSize为基本无界的值，例如Integer.MAX_VALUE，则允许线程池容纳任意并发任务数。大多数情况下，corePoolSize和maximumPoolSize仅在构建时设置，但也可以分别用使用setCorePoolSize和setMaximumPoolSize对其进行动态更改。

按需创建线程

默认情况下，仅在新任务到达时创建和启动线程，即便是核心线程。可以使用prestartCoreThread或者prestartAllCoreThreads对此进行动态更改。如果使用非空队列构造线程池，你可能会想预先启动线程。

创建新线程

使用ThreadFactory创建新线程。如果未指定，则使用Executors.defaultThreadFactory，其创建的线程都位于相同线程组，且拥有相同的优先级NORM_PRIORITY以及非守护状态。通过提供不同的线程工程ThreadFactory，可以修改线程的名称，线程组，优先级，守护状态等等。当newThread返回null时，ThreadFactory将无法创建线程，此时执行器继续运行，但是可能无法执行任何任务。线程应该拥有modifyThread RuntimePermission。如果工作线程或者其它线程使用不具有该权限的线程池，服务可能被降级：配置变更可能不会及时生效，且关闭线程池可能会保留终止但未完成的状态。

线程保持存活时间

如果线程池当前拥有多于corePoolSize数量的线程，则空闲时间超过keepAliveTime(可通过getKeepAliveTime(TimeUnit)方法获取)的线程将被终止，以减少资源消耗。可以通过setKeepAliveTime(long,TimeUnit)方法动态改变该参数值。使用setKeepAliveTime(Long.MAX_VALUE, NANOSECONDS)可以有效的阻止空闲线程在关闭之前终止。默认情况下，keep-alive策略仅在线程池中线程数多余corePoolSize时起作用。keepAliveTime的值不为0的情况下，可通过allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法将keep-alive策略应用于核心线程。

排队(Queuing)

BlockingQueue用于传输和容纳提交的任务。此队列的使用与线程池大小变化相关：

• 如果线程池中当前线程数少于corePoolSize，那么Executor总是优先创建新线程来处理任务请求，而不是让任务请求排队
• 如果线程池中当前线程数等于或者多余corePoolSize，那么Executor总是优先让任务排队，而不是创建新线程
• 如果无法让任务请求排队(比如任务队列已满)，且线程池中当前线程数未超过maximumPoolSize，则创建一个新线程来处理任务请求，否则将拒绝该任务请求

三种排队策略：

• 直接传递(Direct handoffs)

  SynchronousQueue是工作队列(workQueue)的一个默认好选择。它将任务交给线程，而不是保留它们。此时，如果没有立即可用的线程，将构造新线程，因为让任务排队的尝试将会失败。此策略在处理可能具有内部依赖关系的请求集时避免锁定。通常需要无界的maximumPoolSize，以避免拒绝新任务的提交。这反过来说明当任务平均提交速度持续大于平均处理速度时，线程数无限增长的可能性。如果使用newCachedThreadPool创建线程池则表示使用直接传递策略

• 无界队列(Unbounded queues)

  当所有核心线程都繁忙时，使用无界队列（例如，没有预定义容量的LinkedBlockingQueue）将导致新任务在队列中等待，从而导致没有多余corePoolSize的线程被创建（maximumPoolSize的值不起任何作用）。当每个任务完全彼此独立，互不影响执行时，这可能是合适的。例如，在网页服务器中， 这种排队方式用于平滑瞬时大量请求时很有用。需要注意的是，当任务平均提交速度持续大于平均处理速度时，可能会导致无界队列无限增长。如果使用newFixedThreadPool 创建线程池则表示使用无界队列。

• 有界队列(Bounded queues)

  有界队列（例如，ArrayBlockingQueue）配合maximumPoolSizes使用有助于防止资源耗尽，但是难以调整和控制。队列大小和最大线程池大小需要相互权衡：使用大队列和较小的线程池可以最大限度地减少CPU使用率，操作系统资源和上下文切换开销，但是会导致人为的低吞吐量。如果任务频繁被阻塞（比如I/O限制），那么系统可以调度比我们允许的更多的线程。使用小队列通常需要较大的线程池，这会让CPU保持繁忙，但可能会产生不可接受的调度开销，这也会降低吞吐量。

拒绝处理任务

当Executor已关闭、使用有界的线程池、工作队列，且达到最大值时，通过方法execute(Runnable)提交的任务将被拒绝。在任何一种情况下，execute方法调用其RejectedExecutionHandler的rejectedExecution(Runnable，ThreadPoolExecutor)方法。提供以下4种预定义处理策略：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy（默认策略）
拒绝任务时，处理器会抛出一个运行时异常RejectedExecutionException。

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
调用execute的线程自己运行任务。这提供了一个简单的反馈控制机制，将会降低新任务提交的速率。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy
不能被执行的任务将被抛弃

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
如果Executor已关闭，工作队列队首的任务被丢弃，然后重试执行。(重试也可能失败，导致重复执行前面的动作）

可以定义和使用其他类型的RejectedExecutionHandler类。这样做需要一些谨慎，特别是当策略被设计为仅在特定容量或者队列策略下有效时

线程运行状态

该线程池使用了一个runState来对线程进行主要生命周期控制，具有以下值：

RUNNING: 接收新任务并且处理排队的任务
SHUTDOWN: 不接收新任务，但是处理排队的任务。
STOP: 不接收新任务，不处理排队的任务，并且中断正在进行的任务。
TIDYING: 所有任务已终止。workerCount为0。线程转为TIDYING状态将会运行terminated() hook方法。
TERMINATED: terminated()已经运行完。

这些值之间的数字顺序很重要，为了支持有序比较，runState会随着时间单调递增，但不需要达到每个状态。

状态转换如下：
RUNNING -> SHUTDOWN
调用shutdown()时，可能隐式的在finalize()中调用

RUNNING 或者 SHUTDOWN -> STOP
调用shutdownNow()时

SHUTDOWN -> TIDYING
当工作队列和线程池都为空时
STOP -> TIDYING
线程池为空时

TIDYING -> TERMINATED
当terminated() hook方法运行完成时。

线程的析构(Finalization)

如果线程池不再被程序引用且没有剩余的线程，线程池将被关闭。如果希望确保未被引用的线程池被回收，即使用户用户忘记调用shutdown，则必须通过适当的keep-alive配置，使用更低的下限--0核心线程数或者设置allowCoreThreadTimeOut(boolean)，确保未使用的线程最终会消亡。