前言
昨晚12:00运行自动化测试脚本时遇到了java.util.concurrent.RejectedExecutionException这个异常，从异常名称里很容易分析出是提交的任务被线程池拒绝了。查看源码发现是在Activity里，AsyncTask是在自定义的线程池的运行的，但是onDestory函数里确是先显示调用了线程池的shutdown方法，然后才是AsyncTask的cancel操作，因此可能导致任务被拒绝。
ThreadPoolExecutor
一个ExecutorService，它使用可能的几个线程池之一执行每个提交的任务，通常使用Executors工厂方法配置，但是查看源码，发现工厂方法也是统一调用了ThreadPoolExecutor类，以为例，源码如下：
public class Executors {
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
}
虽然我一直认同程序员应使用较为方便的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）和Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），但是通过源码我们可以发现最后他们均调用了ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) 方法，因此我们在分析java.util.concurrent.RejectedExecutionException之前，需要深入学习一下ThreadPoolExecutor的使用。
核心池和最大池的大小
TreadPoolExecutor将根据corePoolSize和maximumPoolSize设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法execute(java.lang.Runnable)中提交时，如果运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是空闲的。如果运行的线程多于corePoolSize而少于maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新的线程。如果设置的corePoolSize和maximumPoolSize相同，则创建了固定大小的线程池。如果将maximumPoolSize设置为基本的无界值（如Integer.MAX_VALUE)，则允许线程池适应任意数量的并发任务。
保持活动时间
如果池中当前有多于corePoolSize的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过keepAliveTime时将会终止。
排队
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（抛出RejectedExecutionException）。
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加的可能性。
- 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）。
- 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的降低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，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，这样可会降低吞吐量。
终止
程序不再引用的池没有剩余线程会自动shutdown。如果希望确保回收取消引用的池（即使用户忘记调用shutdown()），则必须安排未使用的线程最终终止。
分析
通过对ThreadPoolExecutor类分析，引发java.util.concurrent.RejectedExecutionException主要有两种原因：
1. 线程池显示的调用了shutdown()之后，再向线程池提交任务的时候，如果你配置的拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy的话，这个异常就被会抛出来。
2. 当你的排队策略为有界队列，并且配置的拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy，当线程池的线程数量已经达到了maximumPoolSize的时候，你再向它提交任务，就会抛出ThreadPoolExecutor.AbortPolicy异常。
显示关闭掉线程池
这一点很好理解。比如说，你向一个仓库去存放货物，一开始，仓库管理员把门给你打开了，你放了第一件商品到仓库里，但是当你放好出去后，有人把仓库门关了，那你下次再来存放物品时，你就会被拒绝。示例代码如下：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
public void testExecutorException() {
for (int i = 0; i < 10; i ++) {
fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
fixedExecutorService.shutdown();
}
}
private class SayHelloRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println("hello world!");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
testExecutor.testExecutorException();
}
}
解决方案
1. 不要显示的调用shutdown方法，例如Android里，只有你在Destory方法里cancel掉AsyncTask，则线程池里没有活跃线程会自己回收自己。
2. 调用线程池时，判断是否已经shutdown，通过API方法isShutDown方法判断，示例代码：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
public void testExecutorException() {
for (int i = 0; i < 10; i ++) {
// 增加isShutdown()判断
if (!fixedExecutorService.isShutdown()) {
fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
}
fixedExecutorService.shutdown();
}
}
private class SayHelloRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println("hello world!");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
testExecutor.testExecutorException();
}
}
线程数量超过maximumPoolSize
示例代码里使用了自定义的ExecutorService，可以复现这种问题：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TextExecutor {
public ExecutorService fixedExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
public ExecutorService cachedExecutorService = Executors.newCachedThreadPool();
public ExecutorService singleExecutorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
public void testExecutorException() {
for (int i = 0; i < 10; i ++) {
// 增加isShutdown()判断
if (!fixedExecutorService.isShutdown()) {
fixedExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
}
fixedExecutorService.shutdown();
}
}
public void testCustomerExecutorException() {
for (int i = 0; i < 100; i ++) {
customerExecutorService.execute(new SayHelloRunnable());
}
}
private class SayHelloRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println("hello world!");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
TextExecutor testExecutor = new TextExecutor();
testExecutor.testCustomerExecutorException();;
}
}
解决方案
1. 尽量调大maximumPoolSize，例如设置为Integer.MAX_VALUE
public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, Integer.MAX_VALUE, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
2. 使用其他排队策略，例如LinkedBlockingQueue
<span style="white-space:pre"> </span>public ExecutorService customerExecutorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());