首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

怎么才算掌握了JDK中的线程池

JDK并发包下面的线程池是面试中经常被考查的点,之前我写过一篇ThreadPoolExecutor源码分析的文章。因为篇幅有限当时没说面试中常见的考查点和哪些点是应该掌握。那篇文章着实有点长,更合适用电脑看,结合源码看。今天,我来谈谈自己觉得ThreadPoolExecutor哪些点是应该掌握的,这些点应该掌握的点正是面试中经常被问的东西。现在抛出几个问题,如果你都能答上来,可以不用往下面看啦。

  1. ThreadPoolExecutor中常用参数有哪些,作用是什么?任务提交后,ThreadPoolExecutor会按照什么策略去创建线程用于执行提交任务?
  2. ThreadPoolExecutor有哪些状态,状态之间流转是什么样子的?
  3. ThreadPoolExecutor中的线程哪个时间点被创建?是任务提交后吗?可以在任务提交前创建吗?
  4. ThreadPoolExecutor中创建的线程哪个时间被启动?
  5. ThreadPoolExecutor竟然是线程池那么他是如何做到重复利用线程的?
  6. ThreadPoolExecutor中创建的同一个线程同一时刻能执行多个任务吗?如果不能是通过什么机制保证ThreadPoolExecutor中的同一个线程只能执行完一个任务,才会机会去执行另一个任务?
  7. ThreadPoolExecutor中关闲线程池的方法shutdown与shutdownNow的区别是什么?
  8. 通过submit方法向ThreadPoolExecutor提交任务后,当所有的任务都执行完后不调用shutdown或shutdownNow方法会有问题吗?
  9. ThreadPoolExecutor有没有提供扩展点,方便在任务执行前或执行后做一些事情?

如果回答的上就pass吧,哈哈

ThreadPoolExecutor参数有哪些与创建线程策略?

ThreadPoolExecutor参数

  • corePoolSize 线程池中的核心线程数
  • mmaximumPoolSize 线程池中的最大线程数
  • keepAliveTime 当线程池中线程数量超过corePoolSize时,允许等待多长时间从workQueue中拿任务
  • unit keepAliveTime 对应的时间单位,为TimeUnit类。
  • workQueue 阻塞队列,当线程池中线程数超过corePoolSize时,用于存储提交的任务。
  • threadFactory 线程池采用,该线程工厂创建线程池中的线程。
  • handler 为RejectedExecutionHandler,当线程线中线程超过maximumPoolSize时采用的,拒绝执行处理器。

创建线程策略

简单介绍一下,一个任务提交给线程池后,线程池创建线程来执行提交任务的流程。

1、当提交任务时线程池中的来用执行任务的线程数小于corePoolSize(核心线程数),则线程池利用ThreadFacory(线程工厂)创建线程用于执行提交的任务。否则执行第二2步。

2、当提交任务时线程池中的来用执行任务的线程数大于corePoolSize(核心线程数),但workQueue没有满,则线程池会将提交的任务先保存在workQueue(工作队列),等待线程池中的线程执行完其它已提交任务后会循环从workQueue中取出任务执行。否则执行第3步。

3、当提交任务时线程池中的来用执行任务大于corePoolSize(核心线程数),且workQueu已满,但没有超过maximunPoolSize(最大线程数),则线程池利用ThreadFacory(线程工厂)创建线程用于执行提交的任务。否则执行4。

4、当提交任务时线程池中的来用执行任务大于maximunPoolSize,执行线程池中配置的拒绝策略(RejectedExecutionHanlder)。

所以在设置ThreadPoolExecutor的参数时一定要特别小心,不建议采用很大的ArrayBlockQueue或不限大小的LinkedBlockQueue,同时corePoolSize也不应该设置过大。CUP密集的任务的话可以设置小一点(CUP数据+1这种)避免不必要的上下文切换;而对于IO密集的任务则corePoolSize则可以设置的大一点,可以避免长时间IO等待而CUP却空闲。threadFactory建议采用自己定义的,让其创建的线程容易区分,方便问题定位。

线程池有哪些状态,状态之间流转是什么样子的?

  • RUNNING:运行中,接收新的任务或处理队列中的任务。
  • SHUTDOWN:关闭,不再接收新的任务,但会处理队列中的任务值为0。
  • STOP:停止,不再接收新的任务,也不处理队列中的任务,并中断正在处理的任务。
  • TIDYING:所有任务已结束队列大小为0,转变TIDYING状态的线程将会执行terminated()方法。
  • TERMINATED:结束terminated()已被执行完。

状态流程如下图:

池程池中的线程哪个时间点被创建?

ThreadPoolExecutor中的线程哪个时间点被创建?是任务提交后吗?可以在任务提交前创建吗?

一般在任务被提交后,线程池会利用线程工厂去创建线程,但当线程池中线程数已为corePoolSize时或maxmumPoolSize时不会。可以在任务提交前通过prestartCoreThread方法或prestartAllCoreThreads方法预先创建核心线程。具体可以参考这下这个图:

ThreadPoolExecutor中创建的线程哪个时间被启动?

线程池中线程实现是在addWorker方法中被创建的,详见之前文章中addWorker方法分析。创建后完,该线程就被启动。线程池中被创建的线程被封装到了Worker对象中,而Worker类又实现了Runnable接口,线程池中的线程又引用了worker。当线程被start后实际就有机会等待操作系统调度执行Worker类的run方法。


Worker(Runnable firstTask) {
  setState(-1); 
  this.firstTask = firstTask;
 //创建的线程引用了worker
  this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
复制代码

ThreadPoolExecutor竟然是线程池那么他是如何做到重复利用线程的?

一旦线程池通过ThreadFactory创建好线程后,就会将创建的线程封装到了Worker对象中,同时启动该线程。新创建的线程会执行刚提交的任务,同时会不断地从workerQueue中取出任务执行。线程池的线程复用正是通过不断地从workerQueue中取出任务来执行达到的。源码分析见runWorkers方法分析。

ThreadPoolExecutor中创建的同一个线程同一时刻能执行多个任务吗?

同时一时刻不能执行多个任务,只有一个任务执行完时才能去执行另一个任务。上面说到线程池中通过ThreadFacory创建的线程最后会被封装到Worker中,而该线程又引用了Worker,start线程后,任务其实是在Worker中的run方法中被执行,最终run又将任务执行代理给ThreadPoolExecutor的runWorker方法。


private final class Worker
        extends AbstractQueuedSynchronizer
        implements Runnable
    {...}
复制代码

Worder一方面实现了Runnable,另一方面又继承了AQS。通过实现AQS,Worker具有了排它锁的语义,每次在执行提交任务时都会先lock操作,执行完任务后再做unlock操作。正是这个加锁与解锁的操作,保证了同一个线程要执行完当前任务才有机再去执行另一个任务。

ThreadPoolExecutor中关闲线程池的方法shutdown与shutdownNow的区别是什么?

shutdown方法是将线程池的状态设置为SHUTDOWN,此时新任务不能被提交(提交会抛出异常),workerQueue的任务会被继续执行,同时线程池会向那些空闲的线程发出中断信号。空闲的线程实际就不没在执行任务的线程。如何被封装在worker里的线程能加锁,这里这个线程实现会就空闲的。下面是向空闲的线程发出中断信号源码。


 private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            for (Worker w : workers) {
                Thread t = w.thread;
                //w.tryLock()用于加锁,看线程是否在执行任务
                if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) {
                    try {
                        t.interrupt();
                    } catch (SecurityException ignore) {
                    } finally {
                        w.unlock();
                    }
                }
                if (onlyOne)
                    break;
            }
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }
    }
复制代码

shutdownNow方法是将线程池的状态设置为STOP,此时新任务不能被提交(提交会抛出异常),线程池中所有线程都会收到中断的信号。具体线程会作出什么响应,要看情况,如果线程因为调用了Object的wait、join方法或是自身的sleep方法而阻塞,那么中断状态会被清除,同时抛出InterruptedException。其它情况可以参考Thread.interrupt方法的说明。shutdownNow方法向所有线程发出中断信息源码如下:


private void interruptWorkers() {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    //加锁操作保证中断过程中不会新woker被创建
    mainLock.lock();
    try {
         for (Worker w : workers)
           w.interruptIfStarted();
    } finally {
          mainLock.unlock();
    }
}
复制代码

通过submit方法向ThreadPoolExecutor提交任务后,当所有的任务都执行完后不调用shutdown或shutdownNow方法会有问题吗?

如果没指核心线程允许超时将会有问题。核心线程允许超时是指在从wokerQueue中获取任务时,采用的阻塞的获取方式等待任务到来,还是通过设置超时的方式从同步阻塞队列中获取任务。即是通通过BlockingQueue的poll方法获取任务还是take方法获取任务。可参考之前的源码分析中的getTask方法分析。如果不调用shutdown或shutdownNow方法,核心线程由于在getTask方法调用BlockingQueue.take方法获取任务而处于一直被阻塞挂起状态。核心线程将永远处于Blocking的状态,导致内存泄漏,主线程也无法退出,除非强制kill。试着运行如下程序会发现,程序无法退出。


public class Test {
    public static void main(String args[]) {
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(3, 3,10L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10));
        executorService.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("thread name " + Thread.currentThread().getName());
            }
        });
    }
}
复制代码

所在使用线程池时一定要记得根本具体场景调用shutdown或shutdownNow方法关闭线程池。shutdown方法适用于提交任务都要被执行完的场景,shutdownNow方法适用于不关心提交任务是否执行完的场景。

ThreadPoolExecutor有没有提供扩展点,方便在任务执行前或执行后做一些事情?

线程池提供了三个扩展点,分别是提交任务的run方法或是call方法被调用前与被调后,即beforeExecutor与afaterExecutor方法;另外一个扩展点是线程池的状态从TIDYING状态流转为TERMINATED状态时terminated方法会被调用。

总结

本来只是想写一点点,写着写着就发现又有点长。这篇主要是介绍了ThreadPoolExecutor中个人认为比较重要点,同时也是把ThreadPoolExecutor再梳理一下发现自己之前理解有偏差的地方。

  • 发表于:
  • 本文为 InfoQ 中文站特供稿件
  • 首发地址https://www.infoq.cn/article/149ddf8124125db601885eb23
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券