https://www.cnblogs.com/wangyu19900123/p/11641645.html
最近在看《Java并发编程的艺术》回顾线程池的原理和参数的时候发现一个问题,如果 corePoolSize = 0 且阻塞队列是无界的。线程池将如何工作?
我们先回顾一下书里面描述线程池execute()工作的逻辑:
- 如果当前运行的线程,少于corePoolSize,则创建一个新的线程来执行任务。
- 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,将任务加入 BlockingQueue。
- 如果 BlockingQueue 内的任务超过上限,则创建新的线程来处理任务。
- 如果创建的线程数是单钱运行的线程超出 maximumPoolSize,任务将被拒绝策略拒绝。
看了这四个步骤,其实描述上是有一个漏洞的。如果核心线程数是0,阻塞队列也是无界的,会怎样?如果按照上文的逻辑,应该没有线程会被运行,然后线程无限的增加到队列里面。然后呢?
于是我做了一下试验看看到底会怎样?
public class threadTest {
private final static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(0,1,0, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
public static void main(String[] args) {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
while (true) {
executor.execute(() -> {
System.out.println(atomicInteger.getAndAdd(1));
});
}
}
}
结果里面的System.out.println(atomicInteger.getAndAdd(1));
语句执行了,与上面的描述矛盾了。到底发生了什么?线程池创建线程的逻辑是什么?我们还是从源码来看看到底线程池的逻辑是什么?
<!--[if !supportLists]-->3.1 <!--[endif]-->ctl
要了解线程池,我们首先要了解的线程池里面的状态控制的参数 ctl。
- 线程池的ctl是一个原子的 AtomicInteger。
<!--[if !supportLists]-->· <!--[endif]-->这个ctl包含两个参数:
- workerCount 激活的线程数
- runState 当前线程池的状态
<!--[if !supportLists]-->· <!--[endif]-->它的低29位用于存放当前的线程数, 因此一个线程池在理论上最大的线程数是 536870911; 高 3 位是用于表示当前线程池的状态, 其中高三位的值和状态对应如下:
- 111: RUNNING
- 000: SHUTDOWN
- 001: STOP
- 010: TIDYING
- 110: TERMINATED
为了能够使用 ctl 线程池提供了三个方法:
// Packing and unpacking ctl
//
获取线程池的状态
private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }
//
获取线程池的工作线程数
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
//
根据工作线程数和线程池状态获取
ctl
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
<!--[if !supportLists]-->3.2 <!--[endif]-->execute
外界通过 execute 这个方法来向线程池提交任务。
先看代码:
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
//
如果工作线程数小于核心线程数,
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
//
执行
addWork
,提交为核心线程
,
提交成功
return
。提交失败重新获取
ctl
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
//
如果工作线程数大于核心线程数,则检查线程池状态是否是正在运行,且将新线程向阻塞队列提交。
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
//recheck
需要再次检查
,
主要目的是判断加入到阻塞队里中的线程是否可以被执行
int recheck = ctl.get();
//
如果线程池状态不为
running
,将任务从阻塞队列里面移除,启用拒绝策略
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
//
如果线程池的工作线程为零,则调用
addWoker
提交任务
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
//
添加非核心线程失败,拒绝
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
//
获取线程池状态
int rs = runStateOf(c);
// Check if queue empty only if necessary.
//
判断是否可以添加任务。
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
//
获取工作线程数量
int wc = workerCountOf(c);
//
是否大于线程池上限,是否大于核心线程数,或者最大线程数
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
//CAS
增加工作线程数
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
//
如果线程池状态改变,回到开始重新来
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;
//
上面的逻辑是考虑是否能够添加线程,如果可以就
cas
的增加工作线程数量
//
下面正式启动线程
try {
//
新建
worker
w = new Worker(firstTask);
//
获取当前线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
//
获取可重入锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
//
锁住
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());
// rs < SHUTDOWN ==>
线程处于
RUNNING
状态
//
或者线程处于
SHUTDOWN
状态,且
firstTask == null
(可能是
workQueue
中仍有未执行完成的任务,创建没有初始任务的
worker
线程执行)
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
//
当前线程已经启动,抛出异常
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
//workers
是一个
HashSet
必须在
lock
的情况下操作。
workers.add(w);
int s = workers.size();
//
设置
largeestPoolSize
标记
workAdded
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
//
如果添加成功,启动线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
//
启动线程失败,回滚。
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
先看看 addWork()
的两个参数,第一个是需要提交的线程 Runnable firstTask,第二个参数是 boolean 类型,表示是否为核心线程。
execute() 中有三处调用了 addWork()
我们逐一分析。
-
第一次,条件
if (workerCountOf(c) < corePoolSize)
这个很好理解,工作线程数少于核心线程数,提交任务。所以addWorker(command, true)
。 -
第二次,如果
workerCountOf(recheck) == 0
如果worker的数量为0,那就addWorker(null,false)
。为什么这里是null
?之前已经把 command 提交到阻塞队列了workQueue.offer(command)
。所以提交一个空线程,直接从阻塞队列里面取就可以了。 -
第三次,如果线程池没有 RUNNING 或者 offer 阻塞队列失败,
addWorker(command,false)
,很好理解,对应的就是,阻塞队列满了,将任务提交到,非核心线程池。与最大线程池比较。
至此,重新归纳execute()
的逻辑应该是:
- 如果当前运行的线程,少于corePoolSize,则创建一个新的线程来执行任务。
- 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,将任务加入 BlockingQueue。
- 如果加入 BlockingQueue 成功,需要二次检查线程池的状态如果线程池没有处于 Running,则从 BlockingQueue 移除任务,启动拒绝策略。
- 如果线程池处于 Running状态,则检查工作线程(worker)是否为0。如果为0,则创建新的线程来处理任务。如果启动线程数大于maximumPoolSize,任务将被拒绝策略拒绝。
- 如果加入 BlockingQueue 。失败,则创建新的线程来处理任务。
- 如果启动线程数大于maximumPoolSize,任务将被拒绝策略拒绝。
<!--[if !supportLists]-->3.3 <!--[endif]-->总结
回顾我开始提出的问题:
如果 corePoolSize = 0 且阻塞队列是无界的。线程池将如何工作?
这个问题应该就不难回答了。
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