线程在执行任务时，正常的情况是这样的：
Thread t=new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
t.start();
Thread 在初始化的时候传入一个Runnable,以后就没有机会再传入一个Runable了。那么，woker作为一个已经启动的线程。是如何不断获取Runnable的呢？
这个时候可以使用一个包装器，将线程包装起来，在Run方法内部获取任务。
public final class Worker implements Runnable {
Thread thread = null;
Runnable task;
private BlockingQueue<Runnable> queues;
public Worker(Runnable task, BlockingQueue<Runnable> queues) {
this.thread = new Thread(this);
this.task = task;
this.queues = queues;
}
public void run() {
if (task != null) {
task.run();
}
try {
while (true) {
task = queues.take();
if (task != null) {
task.run();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void start() {
this.thread.start();
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Runnable> queues=new ArrayBlockingQueue<Runnable>(100);
Worker worker=new Worker(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("hello!!! ");
try {
Thread.currentThread().sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}, queues);
worker.start();
for(int i=0;i<100;i++){
queues.offer(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("hello!!! ");
try {
Thread.currentThread().sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
}
} 这样我们就简单地实现了一个“线程池”（可以将这个“线程池”改造成官方的模式，不过可以自己尝试一下）。ThreadPool的这种实现模式是并发编程中经典的Cyclic Work Distribution模式。
那么，这种实现的线程池性能如何呢？
由于其任务队列使用的是阻塞队列，在队列内部是自旋的。Reeteenlok是改进的CLH队列。自旋锁会耗费一定CPU的资源，在拥有大量任务执行下的情况下比较有效。而且，线程池中的线程并没有睡眠，而是进入了自旋状态。
CPU的线程与关系
如果是不支持超线程的CPU，在同一时刻的确只能处理2个线程，但是并不意味着双核的CPU只能处理两个线程，它可以通过切换上下文来执行多个线程。比如我只有一个大脑，但是我要处理5个人提交的任务，我可以处理完A的事情后，把事情的中间结果保存下，然后再处理B的，然后再读取A的中间结果，处理A的事情。
JDK中的线程池实现分析
Woker自身继承了Runnable,并对Thread做了一个包装。Woker代码如下所示：
private final class Worker
extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable
{
private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;
Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Worker(Runnable firstTask) {
setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
public void run() {
runWorker(this);
}
protected boolean isHeldExclusively() {
return getState() != 0;
}
protected boolean tryAcquire(int unused) {
if (compareAndSetState(0, 1)) {
setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
return true;
}
return false;
}
protected boolean tryRelease(int unused) {
setExclusiveOwnerThread(null);
setState(0);
return true;
}
public void lock() { acquire(1); }
public boolean tryLock() { return tryAcquire(1); }
public void unlock() { release(1); }
public boolean isLocked() { return isHeldExclusively(); }
void interruptIfStarted() {
Thread t;
if (getState() >= 0 && (t = thread) != null && !t.isInterrupted()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
}
}
}
}
execute(Runnable command)方法内部是这样的：
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);
}
ctl一个合并类型的值。将当前线程数和线程池状态通过数学运算合并到了一个值。具体是如何合并的可以参看一下源码，这里就不叙述了。继续向下走：
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}可以看到，如果当前线程数量小于了核心线程数量corePoolSize，就直接增加线程处理任务。与队列没有关系。但是紧接着又检查了一遍状态，因为在这个过程中，别的线程也可能在添加任务。继续向下走：
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);
}
可以看到如果线程池是运行态的，就把线程添加到任务队列。workQueue是构造函数传递过来的，可以是有界队列，也可以是无界队列。可以看出来，队列如果是无界的，直接往队列里面添加任务，这个时候，线程池中的线程也不会增加，一直会等于核心线程数。
如果队列是有界的，就尝试直接新增线程处理任务，如果添加任务失败，就调用reject方法来处理添加失败的任务：
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);来看看addWorker是如何实现的，逻辑流程已经直接在注释中说明了。
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
//如果状态大于SHUTDOWN，不再接受新的任务，直接返回
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
/**根据core来判断，如果当前线程数量大于corePoolSize或者最大线程数，直接返回。添加任务失败。
**如果队列是有界的或者任务添加到队列失败(参数core是false)，那么就会新开一个线程处理业务，但如果线程已经大于了maximumPoolSize，就会出现添加失败，返回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 {
w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());
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;
}
如果创建失败的情况下会调用addWorkerFailed方法，从而将减少实际线程数。
addWorker中for循环的意义
在addWorker中有这么一段代码，表示为当前线程数加1：
private boolean compareAndIncrementWorkerCount(int expect) {
return ctl.compareAndSet(expect, expect + 1);
}由于多线程可能同时操作。expect值可能会变化。仅仅一次的操作compareAndIncrementWorkerCount可能一次并不会成功，而且，一个线程在执行addWork的过程中间，另外一个线程假设直接shotdown这个线程池。for循环的存在可以保证状态一定是一致的。
任务的执行
在Worker中间实际上是调用的runWorker方法来执行的具体业务：
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 ((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);
}
}可以看到while循环不断的从队列中取出任务执行。如果task==null 并且getTask()等于null的话，那么就会跳出循环，进入到processWorkerExit，run方法执行完毕以后，这个线程也被销毁了。但是为什么在各自的线程执行，为什么还需要加锁呢？答案是因为要线程池需要判断这个线程是否在执行任务。在interruptIdleWorkers方法中，要中断那写目前空闲的线程，通过当前Worker是否获得了锁就能判断这个worker是否是空闲的:
private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) {
Thread t = w.thread;
if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {
} finally {
w.unlock(); //中断不起作用。interrupt()对于自旋锁是不起作用的。只是逻辑上被阻塞，
}
}
if (onlyOne)
break;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
可以看到，如果w.tryLock()可以获取到锁，那么就意味着当前的 Woker并没有处理任务（没有进入到循环里面或者被getTask方法所阻塞，无法获取锁）。
Work之所以继承AbstractQueuedSynchronizer，而不去使用ReentrantLock。是因为ReentrantLock是可重入锁，在调用lock方法获取锁之后，再调用tryLock()还是会返回true。
public static void main(String[] args) {
ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
System.out.println(lock.tryLock());
}输出结果是true，所以使用ReentrantLock则难以判断当前Worker是否在执行任务。
线程超时allowCoreThreadTimeOut、keepAliveTime以及线程死亡
在上面的interruptIdleWorkers方法中，线程被中断。普通的线程被中断会导致线程继续执行，从而run方法运行完毕，线程退出。
对于一个没有被阻塞的线程，中断是不起作用的。中断在如下线程被阻塞的方法中起作用：
the wait(),
wait(long),
wait(long, int)
join(),
join(long),
join(long, int),
sleep(long),
or sleep(long, int)
LockSupport.park(Object object);
LockSupport.park();
，如果唤醒这些被阻塞的线程，从而能使得run方法继续执行，当run方法执行完毕，那么线程也就终结死亡。但是对于ReentrantLock和AbstractQueuedSynchronizer这种自旋+CAS实现的“逻辑锁”，是不起作用的。
而且runWork本身也是While循环，靠中断是无法退出循环的。
但是在ThreadPoolExecutor的构造函数中，有一个允许设置线程超时allowCoreThreadTimeOut参数的方法。如果允许超时，多于corePoolSize的线程将会在处在空闲状态之后存活keepAliveTime时长后终止。因此有了一个allowCoreThreadTimeOut方法：
public void allowCoreThreadTimeOut(boolean value) {
if (value && keepAliveTime <= 0)
throw new IllegalArgumentException("Core threads must have nonzero keep alive times");
if (value != allowCoreThreadTimeOut) {
allowCoreThreadTimeOut = value;
if (value)
interruptIdleWorkers();
}
} 正如上面提到的一样，允许allowCoreThreadTimeOut并且调用interruptIdleWorkers方法并不能使线程退出。那么线程池又如何杀掉这个线程呢？
没错，就是getTask方法。只有当getTask返回null的时候才能跳出While循环，run方法运行完毕，那么线程自然而然就死亡了。getTask方法如下所示：
private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
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;
}
int wc = workerCountOf(c);
// Are workers subject to culling?
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}可以看到，如果线程池状态大于SHUTDOWN并且队列空，返回null，从而结束循环。（线程死亡）
或者状态大于SHUTDOWN并且线程大于STOP（STOP一定大于SHUTDOWN，所以可以直接说线程大于STOP）返回null，从而结束循环。（线程死亡）
再往下可以看到如果超过了maximumPoolSize，返回null，从而结束循环。（线程死亡）
超过keepAliveTime时间，任务对列没有数据而返回null。从而结束循环。（线程死亡） boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;保证了线程池至少留下corePoolSize个线程。
预定义的拒接处理协议
在execute方法中，如果线程池拒绝添加任务，就会有一个钩子方法来处理被拒绝的任务。
可以自己定义，也可以使用线城池中默认的拒接处理协议。
AbortPolicy :直接抛出RejectedExecutionException异常；
CallerRunsPolicy：谁调用的execute方法，谁就执行这个任务；
DiscardPolicy:直接丢弃，什么也不做；
DiscardOldestPolicy：丢弃对列中间最老的任务，执行新任务。
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