10问10答：你真的了解线程池吗？

发表于 3年以前 | 总阅读数：304 次

《Java开发手册》中强调，线程资源必须通过线程池提供，而创建线程池必须使用ThreadPoolExecutor。手册主要强调利用线程池避免两个问题，一是线程过渡切换，二是避免请求过多时造成OOM。但是如果参数配置错误，还是会引发上面的两个问题。所以本节我们主要是讨论ThreadPoolExecutor的一些技术细节，并且给出几个常用的最佳实践建议。

我在查找资料的过程中，发现有些问题存在争议。后面发现，一部分原因是因为不同JDK版本的现实是有差异的。因此，下面的分析是基于当下最常用的版本JDK1.8，并且对于存在争议的问题，我们分析源码，源码才是最准确的。 1 corePoolSize=0会怎么样 这是一个争议点。我发现大部分博文，不论是国内的还是国外的，都是这样回答这个问题的：

提交任务后，先判断当前池中线程数是否小于corePoolSize，如果小于，则创建新线程执行这个任务。
否则，判断等待队列是否已满，如果没有满，则添加到等待队列。
否则，判断当前池中线程数是否大于maximumPoolSize，如果大于则拒绝。
否则，创建一个新的线程执行这个任务。

按照上面的描述，如果corePoolSize=0，则会判断等待队列的容量，如果还有容量，则排队，并且不会创建新的线程。 —— 但其实，这是老版本的实现方式，从1.6之后，实现方式就变了。我们直接看execute的源码（submit也依赖它），我备注出了关键一行：

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);
            // 注意这一行代码，添加到等待队列成功后，判断当前池内线程数是否为0，如果是则创建一个firstTask为null的worker，这个worker会从等待队列中获取任务并执行。
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);

线程池提交任务后，首先判断当前池中线程数是否小于corePoolSize。
如果小于则尝试创建新的线程执行该任务；否则尝试添加到等待队列。
如果添加队列成功，判断当前池内线程数是否为0，如果是则创建一个firstTask为null的worker，这个worker会从等待队列中获取任务并执行。
如果添加到等待队列失败，一般是队列已满，才会再尝试创建新的线程。
但在创建之前需要与maximumPoolSize比较，如果小于则创建成功。
否则执行拒绝策略。

答上述问题需区分JDK版本。在1.6版本之后，如果corePoolSize=0，提交任务时如果线程池为空，则会立即创建一个线程来执行任务（先排队再获取）；如果提交任务的时候，线程池不为空，则先在等待队列中排队，只有队列满了才会创建新线程。所以，优化在于，在队列没有满的这段时间内，会有一个线程在消费提交的任务；1.6之前的实现是，必须等队列满了之后，才开始消费。

2 线程池创建之后，会立即创建核心线程么 之前有人问过我这个问题，因为他发现应用中有些Bean创建了线程池，但是这个Bean一般情况下用不到，所以咨询我是否需要把这个线程池注释掉，以减少应用运行时的线程数（该应用运行时线程过多。）

答不会。从上面的源码可以看出，在刚刚创建ThreadPoolExecutor的时候，线程并不会立即启动，而是要等到有任务提交时才会启动，除非调用了prestartCoreThread/prestartAllCoreThreads事先启动核心线程。

prestartCoreThread：Starts a core thread, causing it to idly wait for work. This overrides the default policy of starting core threads only when new tasks are executed.
prestartAllCoreThreads：Starts all core threads.

3 核心线程永远不会销毁么 这个问题有点tricky。首先我们要明确一下概念，虽然在JavaDoc中也使用了“core/non-core threads”这样的描述，但其实这是一个动态的概念，JDK并没有给一部分线程打上“core”的标记，做什么特殊化的处理。这个问题我认为想要探讨的是闲置线程终结策略的问题。

在JDK1.6之前，线程池会尽量保持corePoolSize个核心线程，即使这些线程闲置了很长时间。这一点曾被开发者诟病，所以从JDK1.6开始，提供了方法allowsCoreThreadTimeOut，如果传参为true，则允许闲置的核心线程被终止。

请注意这种策略和corePoolSize=0的区别。我总结的区别是：

corePoolSize=0：在一般情况下只使用一个线程消费任务，只有当并发请求特别多、等待队列都满了之后，才开始用多线程。
allowsCoreThreadTimeOut=true && corePoolSize>1：在一般情况下就开始使用多线程（corePoolSize个），当并发请求特别多，等待队列都满了之后，继续加大线程数。但是当请求没有的时候，允许核心线程也终止。

所以corePoolSize=0的效果，基本等同于allowsCoreThreadTimeOut=true && corePoolSize=1，但实现细节其实不同。答在JDK1.6之后，如果allowsCoreThreadTimeOut=true，核心线程也可以被终止。

4 如何保证线程不被销毁 首先我们要明确一下线程池模型。线程池有个内部类Worker，它实现了Runnable接口，首先，它自己要run起来。然后它会在合适的时候获取我们提交的Runnable任务，然后调用任务的run()接口。一个Worker不终止的话可以不断执行任务。

我们前面说的“线程池中的线程”，其实就是Worker；等待队列中的元素，是我们提交的Runnable任务。

每一个Worker在创建出来的时候，会调用它本身的run()方法，实现是runWorker(this)，这个实现的核心是一个while循环，这个循环不结束，Worker线程就不会终止，就是这个基本逻辑。

在这个while条件中，有个getTask()方法是核心中的核心，它所做的事情就是从等待队列中取出任务来执行：
如果没有达到corePoolSize，则创建的Worker在执行完它承接的任务后，会用workQueue.take()取任务、注意，这个接口是阻塞接口，如果取不到任务，Worker线程一直阻塞。
如果超过了corePoolSize，或者allowCoreThreadTimeOut，一个Worker在空闲了之后，会用workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS)取任务。注意，这个接口只阻塞等待keepAliveTime时间，超过这个时间返回null，则Worker的while循环执行结束，则被终止了。

 final void runWorker(Worker w) {
        Thread wt = Thread.currentThread();
        Runnable task = w.firstTask;
        w.firstTask = null;
        w.unlock(); // allow interrupts
        boolean completedAbruptly = true;
        try {
            // 看这里，核心逻辑在这里
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                w.lock();
                // If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
                // if not, ensure thread is not interrupted.  This
                // requires a recheck in second case to deal with
                // shutdownNow race while clearing interrupt
                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);
        }
    }

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 {
                // 注意，核心中的核心在这里
                Runnable r = timed ?
                    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                    workQueue.take();
                if (r != null)
                    return r;
                timedOut = true;
            } catch (InterruptedException retry) {
                timedOut = false;
            }
        }
    }

答实现方式非常巧妙，核心线程（Worker）即使一直空闲也不终止，是通过workQueue.take()实现的，它会一直阻塞到从等待队列中取到新的任务。非核心线程空闲指定时间后终止是通过workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS)实现的，一个空闲的Worker只等待keepAliveTime，如果还没有取到任务则循环终止，线程也就运行结束了。

引申思考 Worker本身就是个线程，它再调用我们传入的Runnable.run()，会启动一个子线程么？如果你还没有答案，再回想一下Runnable和Thread的关系。

5 空闲线程过多会有什么问题 笼统地回答是会占用内存，我们分析一下占用了哪些内存。首先，比较普通的一部分，一个线程的内存模型：

虚拟机栈
本地方法栈
程序计数器

我想额外强调是下面这几个内存占用，需要小心：

ThreadLocal：业务代码是否使用了ThreadLocal？就算没有，Spring框架中也大量使用了ThreadLocal，你所在公司的框架可能也是一样。
局部变量：线程处于阻塞状态，肯定还有栈帧没有出栈，栈帧中有局部变量表，凡是被局部变量表引用的内存都不能回收。所以如果这个线程创建了比较大的局部变量，那么这一部分内存无法GC。
TLAB机制：如果你的应用线程数处于高位，那么新的线程初始化可能因为Eden没有足够的空间分配TLAB而触发YoungGC。

答

线程池保持空闲的核心线程是它的默认配置，一般来讲是没有问题的，因为它占用的内存一般不大。怕的就是业务代码中使用ThreadLocal缓存的数据过大又不清理。
如果你的应用线程数处于高位，那么需要观察一下YoungGC的情况，估算一下Eden大小是否足够。如果不够的话，可能要谨慎地创建新线程，并且让空闲的线程终止；必要的时候，可能需要对JVM进行调参。

6 keepAliveTime=0会怎么样 这也是个争议点。有的博文说等于0表示空闲线程永远不会终止，有的说表示执行完立刻终止。还有的说等于-1表示空闲线程永远不会终止。其实稍微看一下源码知道了，这里我直接抛出答案。

答在JDK1.8中，keepAliveTime=0表示非核心线程执行完立刻终止。

默认情况下，keepAliveTime小于0，初始化的时候才会报错；但如果allowsCoreThreadTimeOut，keepAliveTime必须大于0，不然初始化报错。

7 怎么进行异常处理 很多代码的写法，我们都习惯按照常见范式去编写，而没有去思考为什么。比如：

如果我们使用execute()提交任务，我们一般要在Runable任务的代码加上try-catch进行异常处理。
如果我们使用submit()提交任务，我们一般要在主线程中，对Future.get()进行try-catch进行异常处理。

—— 但是在上面，我提到过，submit()底层实现依赖execute()，两者应该统一呀，为什么有差异呢？下面再扒一扒submit()的源码，它的实现蛮有意思。

首先，ThreadPoolExecutor中没有submit的代码，而是在它的父类AbstractExecutorService中，有三个submit的重载方法，代码非常简单，关键代码就两行：

 public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
    public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
    public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

正是因为这三个重载方法，都调用了execute，所以我才说submit底层依赖execute。通过查看这里execute的实现，我们不难发现，它就是ThreadPoolExecutor中的实现，所以，造成submit和execute的差异化的代码，不在这。那么造成差异的一定在newTaskFor方法中。这个方法也就new了一个FutureTask而已，FutureTask实现RunnableFuture接口，RunnableFuture接口继承Runnable接口和Future接口。而Callable只是FutureTask的一个成员变量。

所以讲到这里，就有另一个Java基础知识点：Callable和Future的关系。我们一般用Callable编写任务代码，Future是异步返回对象，通过它的get方法，阻塞式地获取结果。FutureTask的核心代码就是实现了Future接口，也就是get方法的实现：

   public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
        int s = state;
        if (s <= COMPLETING)
            // 核心代码
            s = awaitDone(false, 0L);
        return report(s);
    }

    private int awaitDone(boolean timed, long nanos)
        throws InterruptedException {
        final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
        WaitNode q = null;
        boolean queued = false;
        // 死循环
        for (;;) {
            if (Thread.interrupted()) {
                removeWaiter(q);
                throw new InterruptedException();
            }

            int s = state;
            // 只有任务的状态是’已完成‘，才会跳出死循环
            if (s > COMPLETING) {
                if (q != null)
                    q.thread = null;
                return s;
            }
            else if (s == COMPLETING) // cannot time out yet
                Thread.yield();
            else if (q == null)
                q = new WaitNode();
            else if (!queued)
                queued = UNSAFE.compareAndSwapObject(this, waitersOffset,
                                                     q.next = waiters, q);
            else if (timed) {
                nanos = deadline - System.nanoTime();
                if (nanos <= 0L) {
                    removeWaiter(q);
                    return state;
                }
                LockSupport.parkNanos(this, nanos);
            }
            else
                LockSupport.park(this);
        }
    }

get的核心实现是有个awaitDone方法，这是一个死循环，只有任务的状态是“已完成”，才会跳出死循环；否则会依赖UNSAFE包下的LockSupport.park原语进行阻塞，等待LockSupport.unpark信号量。而这个信号量只有当运行结束获得结果、或者出现异常的情况下，才会发出来。分别对应方法set和setException。这就是异步执行、阻塞获取的原理，扯得有点远了。

回到最初我们的疑问，为什么submit之后，通过get方法可以获取到异常？原因是FutureTask有一个Object类型的outcome成员变量，用来记录执行结果。这个结果可以是传入的泛型，也可以是Throwable异常：

public void run() {
        if (state != NEW ||
            !UNSAFE.compareAndSwapObject(this, runnerOffset,
                                         null, Thread.currentThread()))
            return;
        try {
            Callable<V> c = callable;
            if (c != null && state == NEW) {
                V result;
                boolean ran;
                try {
                    result = c.call();
                    ran = true;
                } catch (Throwable ex) {
                    result = null;
                    ran = false;
                    setException(ex);
                }
                if (ran)
                    set(result);
            }
        } finally {
            // runner must be non-null until state is settled to
            // prevent concurrent calls to run()
            runner = null;
            // state must be re-read after nulling runner to prevent
            // leaked interrupts
            int s = state;
            if (s >= INTERRUPTING)
                handlePossibleCancellationInterrupt(s);
        }
    }

  // get方法中依赖的，报告执行结果
    private V report(int s) throws ExecutionException {
        Object x = outcome;
        if (s == NORMAL)
            return (V)x;
        if (s >= CANCELLED)
            throw new CancellationException();
        throw new ExecutionException((Throwable)x);
    }

FutureTask的另一个巧妙的地方就是借用RunnableAdapter内部类，将submit的Runnable封装成Callable。所以就算你submit的是Runnable，一样可以用get获取到异常。

答

不论是用execute还是submit，都可以自己在业务代码上加try-catch进行异常处理。我一般喜欢使用这种方式，因为我喜欢对不同业务场景的异常进行差异化处理，至少打不一样的日志吧。
如果是execute，还可以自定义线程池，继承ThreadPoolExecutor并复写其afterExecute(Runnable r, Throwable t)方法。
或者实现Thread.UncaughtExceptionHandler接口，实现void uncaughtException(Thread t, Throwable e);方法，并将该handler传递给线程池的ThreadFactory。
但是注意，afterExecute和UncaughtExceptionHandler都不适用submit。因为通过上面的FutureTask.run()不难发现，它自己对Throwable进行了try-catch，封装到了outcome属性，所以底层方法execute的Worker是拿不到异常信息的。

8 线程池需不需要关闭

答一般来讲，线程池的生命周期跟随服务的生命周期。如果一个服务（Service）停止服务了，那么需要调用shutdown方法进行关闭。所以ExecutorService.shutdown在Java以及一些中间件的源码中，是封装在Service的shutdown方法内的。如果是Server端不重启就不停止提供服务，我认为是不需要特殊处理的。

9 shutdown和shutdownNow的区别

答

shutdown => 平缓关闭，等待所有已添加到线程池中的任务执行完再关闭。
shutdownNow => 立刻关闭，停止正在执行的任务，并返回队列中未执行的任务。

本来想分析一下两者的源码的，但是发现本文的篇幅已经过长了，源码也贴了不少。感兴趣的朋友自己看一下即可。

10 Spring中有哪些和ThreadPoolExecutor类似的工具

答

SimpleAsyncTaskExecutor	每次请求新开线程，没有最大线程数设置.不是真的线程池，这个类不重用线程，每次调用都会创建一个新的线程。
SyncTaskExecutor	不是异步的线程。同步可以用SyncTaskExecutor，但这个可以说不算一个线程池，因为还在原线程执行。这个类没有实现异步调用，只是一个同步操作。
ConcurrentTaskExecutor	Executor的适配类，不推荐使用。如果ThreadPoolTaskExecutor不满足要求时，才用考虑使用这个类。
SimpleThreadPoolTaskExecutor	监听Spring’s lifecycle callbacks，并且可以和Quartz的Component兼容.是Quartz的SimpleThreadPool的类。线程池同时被quartz和非quartz使用，才需要使用此类。

这里我想着重强调的就是SimpleAsyncTaskExecutor，Spring中使用的@Async注解，底层就是基于SimpleAsyncTaskExecutor去执行任务，只不过它不是线程池，而是每次都新开一个线程。

另外想要强调的是Executor接口。Java初学者容易想当然的以为Executor结尾的类就是一个线程池，而上面的都是反例。我们可以在JDK的execute方法上看到这个注释：

/**
* Executes the given command at some time in the future.  The command
* may execute in a new thread, in a pooled thread, or in the calling
* thread, at the discretion of the {@code Executor} implementation.
*/

所以，它的职责并不是提供一个线程池的接口，而是提供一个“将来执行命令”的接口。真正能代表线程池意义的，是ThreadPoolExecutor类，而不是Executor接口。

最佳实践总结

【强制】使用ThreadPoolExecutor的构造函数声明线程池，避免使用Executors类的 newFixedThreadPool和newCachedThreadPool。
【强制】创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。即threadFactory参数要构造好。
【建议】建议不同类别的业务用不同的线程池。
【建议】CPU密集型任务(N+1)：这种任务消耗的主要是CPU资源，可以将线程数设置为N（CPU核心数）+1，比CPU核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用CPU的空闲时间。
【建议】I/O密集型任务(2N)：这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理I/O交互，而线程在处理I/O的时间段内不会占用CPU来处理，这时就可以将CPU交出给其它线程使用。因此在I/O密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是2N。
【建议】workQueue不要使用无界队列，尽量使用有界队列。避免大量任务等待，造成OOM。
【建议】如果是资源紧张的应用，使用allowsCoreThreadTimeOut可以提高资源利用率。
【建议】虽然使用线程池有多种异常处理的方式，但在任务代码中，使用try-catch最通用，也能给不同任务的异常处理做精细化。
【建议】对于资源紧张的应用，如果担心线程池资源使用不当，可以利用ThreadPoolExecutor的API实现简单的监控，然后进行分析和优化。

线程池初始化示例：

private static final ThreadPoolExecutor pool;

    static {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("po-detail-pool-%d").build();
        pool = new ThreadPoolExecutor(4, 8, 60L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(512),
            threadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        pool.allowCoreThreadTimeOut(true);
    }

threadFactory：给出带业务语义的线程命名。
corePoolSize：快速启动4个线程处理该业务，是足够的。
maximumPoolSize：IO密集型业务，我的服务器是4C8G的，所以4*2=8。
keepAliveTime：服务器资源紧张，让空闲的线程快速释放。
pool.allowCoreThreadTimeOut(true)：也是为了在可以的时候，让线程释放，释放资源。
workQueue：一个任务的执行时长在100~300ms，业务高峰期8个线程，按照10s超时（已经很高了）。10s钟，8个线程，可以处理10 * 1000ms / 200ms * 8 = 400个任务左右，往上再取一点，512已经很多了。
handler：极端情况下，一些任务只能丢弃，保护服务端。