源码分析—ThreadPoolExecutor线程池三大问题及改进方案

前言

在一次聚会中，我和一个腾讯大佬聊起了池化技术，提及到java的线程池实现问题，我说这个我懂啊，然后巴拉巴拉说了一大堆，然后腾讯大佬问我说，那你知道线程池有什么缺陷吗？我顿时哑口无言，甘拜下风，所以这次我再回来思考一下线程池的实现原理

源码分析

ThreadPoolExecutor构造器

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
      //校验几个参数不能小于零，否则抛出异常
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
            null :
            AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}
  • corePoolSize：核心线程数
  • maximumPoolSize：最大线程数，线程池允许创建的最大线程数
  • workQueue：任务队列，BlockingQueue 接口的某个实现（常使用 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue）
  • keepAliveTime：空闲线程的保活时间，如果某线程的空闲时间超过这个值都没有任务给它做，那么可以被关闭了。注意这个值并不会对所有线程起作用，如果线程池中的线程数少于等于核心线程数 corePoolSize，那么这些线程不会因为空闲太长时间而被关闭，当然，也可以通过调用 allowCoreThreadTimeOut(true)使核心线程数内的线程也可以被回收
  • threadFactory：用于生成线程，一般我们使用Executors.defaultThreadFactory()
  • handler：当线程池已经满了，但是又有新的任务提交的时候，该采取什么策略由这个来指定

默认的几个属性：

private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 这里 COUNT_BITS 设置为 29(32-3)，意味着前三位用于存放线程状态，后29位用于存放线程数
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
//最大线程数是 2^29-1=536870911
private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;

// runState is stored in the high-order bits
//111 00000000000000000000000000000
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
// 000 00000000000000000000000000000
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
// 001 00000000000000000000000000000
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
// 010 00000000000000000000000000000
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
// 011 00000000000000000000000000000
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

// Packing and unpacking ctl
//将CAPACITY取费后和c进行取与运算，可以得到高3位的值，即线程池的状态
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
//将c和CAPACITY取与运算，可以得到低29位的值，即线程池的个数
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

采用一个 32 位的整数来存放线程池的状态和当前池中的线程数，其中高 3 位用于存放线程池状态，低 29 位表示线程数（CAPACITY）

  • RUNNING：这个没什么好说的，这是最正常的状态：接受新的任务，处理等待队列中的任务
  • SHUTDOWN：不接受新的任务提交，但是会继续处理等待队列中的任务
  • STOP：不接受新的任务提交，不再处理等待队列中的任务，中断正在执行任务的线程
  • TIDYING：所有的任务都销毁了，workCount 为 0。线程池的状态在转换为 TIDYING 状态时，会执行钩子方法 terminated()
  • TERMINATED：terminated() 方法结束后，线程池的状态就会变成这个

execute方法

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();

    int c = ctl.get();
      //如果当前的线程数小于corePoolSize
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
          //调用addWorker新建一个线程
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
       // 到这里说明，要么当前线程数大于等于核心线程数，要么刚刚 addWorker 失败了
      //校验当前线程状态是RUNNING，并将command入队
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
          //如果不是运行状态，那么移除队列，并执行拒绝策略
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果线程池还是 RUNNING 的，并且线程数为 0，那么开启新的线程
          //防止任务提交到队列中了，但是线程都关闭了
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
      //到这里说明队列已经满了，所以新建一个线程，如果新建的线程数已经超过了maximumPoolSize，那么执行拒绝策略
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

用一张图来概括一下上面的内容：

  • 如果线程池中的线程数少于 coreThreadCount 时，处理新的任务时会创建新的线程；
  • 如果线程数大于 coreThreadCount 则把任务丢到一个队列里面，由当前空闲的线程执行；
  • 当队列中的任务堆积满了的时候，则继续创建线程，直到达到 maxThreadCount；
  • 当线程数达到 maxTheadCount 时还有新的任务提交，那么我们就不得不将它们丢弃了。

我们下面看一下addWorker是如何创建线程的：

addWorker

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
          //获取当前线程池状态
        int rs = runStateOf(c);

          //1
        // Check if queue empty only if necessary.
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            return false;

        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
               //2. 校验传入的线程数是否超过了容量大小， 或者是否超过了corePoolSize或maximumPoolSize
            if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
              //到了这里说明线程数没有超，那么就用CAS将线程池的个数加1
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
              //3 说明有其他的线程抢先更新了状态，继续下一轮的循环，跳到外层循环
            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 {
          //创建一个线程
        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());
                  //4 如果线程是没有问题的话，那么将worker加入到队列中
                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();
                    // largestPoolSize 用于记录 workers 中的个数的最大值
                    // 因为 workers 是不断增加减少的，通过这个值可以知道线程池的大小曾经达到的最大值
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
               //如果worker入队成功，那么启动线程
            if (workerAdded) {
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
          //如果worker启动失败，那么就回滚woker线程创建的状态
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
      // 返回线程是否启动成功
    return workerStarted;
}
  1. 这里主要是列举了几个条件不能创建新的worker的情况

    1. 线程池状态大于 SHUTDOWN，其实也就是 STOP, TIDYING, 或 TERMINATED
    2. firstTask != null
    3. workQueue.isEmpty()
      如果线程池处于 SHUTDOWN，但是 firstTask 为 null，且 workQueue 非空，那么是允许创建 worker 的
  2. 如果传入的core参数是true代表使用核心线程数 corePoolSize 作为创建线程的界限，也就说创建这个线程的时候，如果线程池中的线程总数已经达到 corePoolSize，那么不能响应这次创建线程的请求；如果是false，代表使用最大线程数 maximumPoolSize 作为界限
  3. 如果CAS失败并不是因为有其他线程在嘈杂哦导致的，那么就直接在里层循环继续下一次的循环就好了，如果是因为其他线程的操作，导致线程池的状态发生了变更，如有其他线程关闭了这个线程池，那么需要回到外层的for循环
  4. 如果是 小于 SHUTTDOWN 那就是 RUNNING，则继续往下继续，或者状态是SHUTDOWN但是传入的firstTask为空，代表继续处理队列中的任务

addWorkerFailed

private void addWorkerFailed(Worker w) {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        if (w != null)
            workers.remove(w);
        decrementWorkerCount();
        tryTerminate();
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
}

addWorkerFailed的处理就是将workers集合里面的worker移除，然后count减1，

worker对象

private final class Worker
    extends AbstractQueuedSynchronizer
    implements Runnable
{

    final Thread thread;
    /** Initial task to run.  Possibly null. */
    Runnable firstTask;
    /** Per-thread task counter */
    volatile long completedTasks;

    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
        this.firstTask = firstTask;
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }
      ....
}

Worker是继承AQS对象的，在创建Worker对象的时候会传入一个Runnable对象，并设置AQS的state状态为-1，并从线程工厂中新建一个线程

调用thread.start方法会调用到Worker的run方法中

public void run() {
    runWorker(this);
}

Worker的run方法会调用到ThreadPoolExecutor的runWorker方法

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
          //如果task为空，那么就从workQueue里面获取task
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            w.lock();
              // 如果线程池状态大于等于 STOP，那么意味着该线程也要中断
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            try {
                  // 这是一个钩子方法
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                       //执行任务
                    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 {
                       // 这是一个钩子方法
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                   // 置空 task，准备 getTask 获取下一个任务
                task = null;
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
          //异常情况或getTask获取不到任务时会执行关闭
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

传入一个Worker首先去校验firstTask是不是null，如果是那么就调用getTask方法从workQueue队列里面获取，然后判断一下当前的线程是否需要中断，如需要的话执行钩子方法，然后调用task的run方法执行task；
如果while循环里面getTask获取不到任务的话，就结束循环调用processWorkerExit方法执行关闭；
如果是异常原因导致的while循环退出，那么会调用processWorkerExit并传入为true

getTask

private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?

    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);
        //要么状态大于STOP，要么状态等于SHUTDOWN并且队列是空的，那么线程数减一后返回null
        // Check if queue empty only if necessary.
        if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
            decrementWorkerCount();
            return null;
        }

        int wc = workerCountOf(c);
        // 允许核心线程数内的线程回收，或当前线程数超过了核心线程数，那么有可能发生超时关闭
        // Are workers subject to culling?
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
          //校验线程数是否超了，或者是否超时
        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
            && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            continue;
        }

        try {
              // 到 workQueue 中获取任务
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {
            timedOut = false;
        }
    }
}

这个方法返回null有如下几种情况：

  1. 当前状态是SHUTDOWN并且workQueue队列为空
  2. 当前状态是STOP及以上
  3. 池中有大于 maximumPoolSize 个 workers 存在(通过调用 setMaximumPoolSize 进行设置)

processWorkerExit

private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
      //如果是异常原因中断，那么需要将运行线程数减一
    if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
        decrementWorkerCount();

    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
          //设置完成任务数
        completedTaskCount += w.completedTasks;
          //将worker从集合里移除
        workers.remove(w);
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
      //判断当前的线程池是否处于SHUTDOWN状态，判断是否要终止线程
    tryTerminate();

    int c = ctl.get();
      //如果是RUNNING或SHUTDOWN则会进入这个方法
    if (runStateLessThan(c, STOP)) {
          //如不是以外中断则会往下走
        if (!completedAbruptly) {
              //判断是否保留最少核心线程数
            int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
            if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
                min = 1;
            if (workerCountOf(c) >= min)
                return; // replacement not needed
        }
          //如果当前运行的Worker数比当前所需要的Worker数少的话，那么就会调用addWorker，添加新的Worker
        addWorker(null, false);
    }
}
  1. 判断是否是意外退出的，如果是意外退出的话，那么就需要把WorkerCount--
  2. 加完锁后，同步将completedTaskCount进行增加，表示总共完成的任务数，并且从WorkerSet中将对应的Worker移除
  3. 调用tryTemiate，进行判断当前的线程池是否处于SHUTDOWN状态，判断是否要终止线程
  4. 判断当前的线程池状态，如果当前线程池状态比STOP大的话，就不处理
  5. 判断是否是意外退出，如果不是意外退出的话，那么就会判断最少要保留的核心线程数，如果allowCoreThreadTimeOut被设置为true的话，那么说明核心线程在设置的KeepAliveTime之后，也会被销毁。
  6. 如果最少保留的Worker数为0的话，那么就会判断当前的任务队列是否为空，如果任务队列不为空的话而且线程池没有停止，那么说明至少还需要1个线程继续将任务完成
  7. 判断当前的Worker是否大于min，也就是说当前的Worker总数大于最少需要的Worker数的话，那么就直接返回，因为剩下的Worker会继续从WorkQueue中获取任务执行
  8. 如果当前运行的Worker数比当前所需要的Worker数少的话，那么就会调用addWorker，添加新的Worker，也就是新开启线程继续处理任务

线程池的三大问题

这个任务处理流程看似简单，实际上有很多坑，你在使用的时候一定要注意。

  1. JDK 实现的这个线程池优先把任务放入队列暂存起来，而不是创建更多的线程，它比较适用于执行 CPU 密集型的任务，也就是需要执行大量 CPU 运算的任务。所以当当前线程数超过核心线程数时，线程池不会增加线程，而是放在队列里等待核心线程空闲下来。

但是，我们平时开发的 Web 系统通常都有大量的 IO 操作，比方说查询数据库、查询缓存等等。任务在执行 IO 操作的时候 CPU 就空闲了下来，这时如果增加执行任务的线程数而不是把任务暂存在队列中，就可以在单位时间内执行更多的任务，大大提高了任务执行的吞吐量。所以你看 Tomcat 使用的线程池就不是 JDK 原生的线程池，而是做了一些改造，当线程数超过 coreThreadCount 之后会优先创建线程，直到线程数到达 maxThreadCount，这样就比较适合于 Web 系统大量 IO 操作的场景了，你在实际运用过程中也可以参考借鉴。

  1. 线程池中使用的队列的堆积量也是我们需要监控的重要指标，对于实时性要求比较高的任务来说，这个指标尤为关键。

我在实际项目中就曾经遇到过任务被丢给线程池之后，长时间都没有被执行的诡异问题。最初，我认为这是代码的 Bug 导致的，后来经过排查发现，是因为线程池的 coreThreadCount 和 maxThreadCount 设置的比较小，导致任务在线程池里面大量的堆积，在调大了这两个参数之后问题就解决了。跳出这个坑之后，我就把重要线程池的队列任务堆积量，作为一个重要的监控指标放到了系统监控大屏上。

  1. 如果你使用线程池请一定记住不要使用无界队列（即没有设置固定大小的队列）。也许你会觉得使用了无界队列后，任务就永远不会被丢弃，只要任务对实时性要求不高，反正早晚有消费完的一天。但是，大量的任务堆积会占用大量的内存空间，一旦内存空间被占满就会频繁地触发 Full GC，造成服务不可用，我之前排查过的一次 GC 引起的宕机，起因就是系统中的一个线程池使用了无界队列。

线程池的改造方案

我们这里直接学习Tomcat是如何优化线程池的，在我们平时的使用中如果使用LinkedBlockingQueue的话，默认是使用Integer.MAX_VALUE，即无界队列(这种情况下如果没有配置队列的capacity的话，队列始终不会满，那么始终无法进入开启新线程到达maxThreads个数的地步，则此时配置maxThreads其实是没有意义的)。

而在Tomcat中使用的是TaskQueue，TaskQueue的队列capacity为maxQueueSize，默认也是Integer.MAX_VALUE。但是，其重写offer方法，当其线程池大小小于maximumPoolSize的时候，返回false，即在一定程度改写了队列满的逻辑，修复了使用LinkedBlockingQueue默认的capacity为Integer.MAX_VALUE的时候，maxThreads失效的"bug"。从而可以继续增长线程到maxThreads，超过之后，继续放入队列。

所以综上，Tomcat的线程池使用了自己扩展的taskQueue，修改了offer的逻辑，以做到最小的改动实现了线程池的改造。

我们再来回顾一下ThreadPoolExecutor的execute方法是怎么写的：
ThreadPoolExecutor#execute

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();
    }
      //这里，如果使用workQueue的offer成功的话，那么就不会创建新的线程，如果失败的话，就会走到else if方法进行创建新的线程
    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);
}

TaskQueue

public class TaskQueue extends LinkedBlockingQueue<Runnable> {
　　 private ThreadPoolExecutor parent = null;
    @Override
    public boolean offer(Runnable o) {
        //we can't do any checks
        if (parent==null) return super.offer(o);
        //we are maxed out on threads, simply queue the object
        if (parent.getPoolSize() == parent.getMaximumPoolSize()) return super.offer(o);
        //we have idle threads, just add it to the queue
        if (parent.getSubmittedCount()<(parent.getPoolSize())) return super.offer(o);
        //当其线程池大小小于maximumPoolSize的时候，返回false
        if (parent.getPoolSize()<parent.getMaximumPoolSize()) return false;
        //if we reached here, we need to add it to the queue
        return super.offer(o);
    }
}

我们从这里可以看到

  1. 如果当前线程数已达到MaximumPoolSize，那么就放入到队列里去
  2. 如果当前线程池的数量大于正在运行的线程数，说明有空闲的线程，那么就将任务放入到队列中去
  3. 若当其线程池大小小于maximumPoolSize的时候，返回false

原文地址：https://www.cnblogs.com/luozhiyun/p/12037536.html

时间： 2024-10-26 17:07:38

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