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。
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1. public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { 2. return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 3. 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 4. new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); 5. } |
ExecutorService newSingleThreadExecutor()：单线程
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1. public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { 2. return new FinalizableDelegatedExecutorService 3. (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 4. 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 5. new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); 6. } |
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。
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1. public static ExecutorService newCachedThreadPool() { 2. return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 3. 60L, TimeUnit.SECONDS, 4. new SynchronousQueue<Runnable>());
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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"),
- 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.
- 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。
- 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。
- 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。
- 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. }
- }
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>());
}