java 线程池面试常见问题 java 线程池 面试题

面试必问：

面试问题1：Java的线程池说一下，各个参数的作用，如何进行的?

面试问题2：按线程池内部机制，当提交新任务时，有哪些异常要考虑。

面试问题3：线程池都有哪几种工作队列？

面试问题4：使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗？

面试问题5：说说几种常见的线程池及使用场景?

线程池概念

线程池：
是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL。
线程过多会带来额外的开销，其中包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等等，同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程，等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法，一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。

简单理解，它就是一个管理线程的池子。

1. 它帮我们管理线程，避免增加创建线程和销毁线程的资源损耗。因为线程其实也是一个对象，创建一个对象，需要经过类加载过程，销毁一个对象，需要走GC垃圾回收流程，都是需要资源开销的。
   通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。
2. 提高响应速度。无需等待线程创建即可立即执行。 如果任务到达了，相对于从线程池拿线程，重新去创建一条线程执行，速度肯定慢很多。
3. 重复利用。 线程用完，再放回池子，可以达到重复利用的效果，节省资源。线程是稀缺资源，如果无限制创建，不仅会消耗系统资源，还会因为线程的不合理分布导致资源调度失衡，降低系统的稳定性。使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。
4. 提供更多更强大的功能：线程池具备可拓展性，允许开发人员向其中增加更多的功能。比如延时定时线程池ScheduledThreadPoolExecutor，就允许任务延期执行或定期执行。

线程池核心设计与实现

1. 总体设计

Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor，本章基于JDK 1.8的源码来分析Java线程池的核心设计与实现。我们首先来看一下ThreadPoolExecutor的UML类图，了解下ThreadPoolExecutor的继承关系。

ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor，顶层接口Executor提供了一种思想：将任务提交和任务执行进行解耦。用户无需关注如何创建线程，如何调度线程来执行任务，用户只需提供Runnable对象，将任务的运行逻辑提交到执行器(Executor)中，由Executor框架完成线程的调配和任务的执行部分。ExecutorService接口增加了一些能力：（1）扩充执行任务的能力，补充可以为一个或一批异步任务生成Future的方法；（2）提供了管控线程池的方法，比如停止线程池的运行。AbstractExecutorService则是上层的抽象类，将执行任务的流程串联了起来，保证下层的实现只需关注一个执行任务的方法即可。最下层的实现类ThreadPoolExecutor实现最复杂的运行部分，ThreadPoolExecutor将会一方面维护自身的生命周期，另一方面同时管理线程和任务，使两者良好的结合从而执行并行任务。

ThreadPoolExecutor是如何运行，如何同时维护线程和执行任务的呢？其运行机制如下图所示：

线程池在内部实际上构建了一个生产者消费者模型，将线程和任务两者解耦，并不直接关联，从而良好的缓冲任务，复用线程。线程池的运行主要分成两部分：任务管理、线程管理。任务管理部分充当生产者的角色，当任务提交后，线程池会判断该任务后续的流转：
（1）直接申请线程执行该任务；
（2）缓冲到队列中等待线程执行；
（3）拒绝该任务。

线程管理部分是消费者，它们被统一维护在线程池内，根据任务请求进行线程的分配，当线程执行完任务后则会继续获取新的任务去执行，最终当线程获取不到任务的时候，线程就会被回收。
接下来，我们会按照以下三个部分去详细讲解线程池运行机制：

1. 线程池如何维护自身状态。
2. 线程池如何管理任务。
3. 线程池如何管理线程。
   
   
   

2. 生命周期管理

线程池运行的状态，并不是用户显式设置的，而是伴随着线程池的运行，由内部来维护。线程池内部使用一个变量维护两个值：运行状态(runState)和线程数量 (workerCount)。在具体实现中，线程池将运行状态(runState)、线程数量 (workerCount)两个关键参数的维护放在了一起，如下代码所示：

private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

ctl这个AtomicInteger类型，是对线程池的运行状态和线程池中有效线程的数量进行控制的一个字段， 它同时包含两部分的信息：线程池的运行状态 (runState) 和线程池内有效线程的数量 (workerCount)，高3位保存runState，低29位保存workerCount，两个变量之间互不干扰。用一个变量去存储两个值，可避免在做相关决策时，出现不一致的情况，不必为了维护两者的一致，而占用锁资源。通过阅读线程池源代码也可以发现，经常出现要同时判断线程池运行状态和线程数量的情况。线程池也提供了若干方法去供用户获得线程池当前的运行状态、线程个数。这里都使用的是位运算的方式，相比于基本运算，速度也会快很多。
关于内部封装的获取生命周期状态、获取线程池线程数量的计算方法如以下代码所示：

private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; } //计算当前运行状态
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }  //计算当前线程数量
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }   //通过状态和线程数生成ctl

ThreadPoolExecutor的运行状态有5种，分别为：

其生命周期转换如下入所示：

3. 任务执行机制

任务调度

任务调度是线程池的主要入口，当用户提交了一个任务，接下来这个任务将如何执行都是由这个阶段决定的。了解这部分就相当于了解了线程池的核心运行机制。
首先，所有任务的调度都是由execute方法完成的，这部分完成的工作是：检查现在线程池的运行状态、运行线程数、运行策略，决定接下来执行的流程，是直接申请线程执行，或是缓冲到队列中执行，亦或是直接拒绝该任务。其执行过程如下：

1. 首先检测线程池运行状态，如果不是RUNNING，则直接拒绝，线程池要保证在RUNNING的状态下执行任务。
2. 如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
3. 如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中。
4. 如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
5. 如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。

其执行流程如下图所示：

任务缓冲

任务缓冲模块是线程池能够管理任务的核心部分。线程池的本质是对任务和线程的管理，而做到这一点最关键的思想就是将任务和线程两者解耦，不让两者直接关联，才可以做后续的分配工作。线程池中是以生产者消费者模式，通过一个阻塞队列来实现的。阻塞队列缓存任务，工作线程从阻塞队列中获取任务。

阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

下图中展示了线程1往阻塞队列中添加元素，而线程2从阻塞队列中移除元素：

使用不同的队列可以实现不一样的任务存取策略。在这里，我们可以再介绍下阻塞队列的成员：

任务申请

由上文的任务分配部分可知，任务的执行有两种可能：一种是任务直接由新创建的线程执行。另一种是线程从任务队列中获取任务然后执行，执行完任务的空闲线程会再次去从队列中申请任务再去执行。第一种情况仅出现在线程初始创建的时候，第二种是线程获取任务绝大多数的情况。

线程需要从任务缓存模块中不断地取任务执行，帮助线程从阻塞队列中获取任务，实现线程管理模块和任务管理模块之间的通信。这部分策略由getTask方法实现，其执行流程如下图所示：

getTask这部分进行了多次判断，为的是控制线程的数量，使其符合线程池的状态。如果线程池现在不应该持有那么多线程，则会返回null值。工作线程Worker会不断接收新任务去执行，而当工作线程Worker接收不到任务的时候，就会开始被回收。

任务拒绝

任务拒绝模块是线程池的保护部分，线程池有一个最大的容量，当线程池的任务缓存队列已满，并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize时，就需要拒绝掉该任务，采取任务拒绝策略，保护线程池。

拒绝策略是一个接口，其设计如下：

public interface RejectedExecutionHandler {
    void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}

用户可以通过实现这个接口去定制拒绝策略，也可以选择JDK提供的四种已有拒绝策略，其特点如下：

Worker线程管理

Worker线程

线程池为了掌握线程的状态并维护线程的生命周期，设计了线程池内的工作线程Worker。我们来看一下它的部分代码：

private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable{
    final Thread thread;//Worker持有的线程
    Runnable firstTask;//初始化的任务，可以为null
}

Worker这个工作线程，实现了Runnable接口，并持有一个线程thread，一个初始化的任务firstTask。thread是在调用构造方法时通过ThreadFactory来创建的线程，可以用来执行任务；firstTask用它来保存传入的第一个任务，这个任务可以有也可以为null。如果这个值是非空的，那么线程就会在启动初期立即执行这个任务，也就对应核心线程创建时的情况；如果这个值是null，那么就需要创建一个线程去执行任务列表（workQueue）中的任务，也就是非核心线程的创建。

Worker执行任务的模型如下图所示：

线程池需要管理线程的生命周期，需要在线程长时间不运行的时候进行回收。线程池使用一张Hash表去持有线程的引用，这样可以通过添加引用、移除引用这样的操作来控制线程的生命周期。这个时候重要的就是如何判断线程是否在运行。

Worker是通过继承AQS，使用AQS来实现独占锁这个功能。没有使用可重入锁ReentrantLock，而是使用AQS，为的就是实现不可重入的特性去反应线程现在的执行状态。

1.lock方法一旦获取了独占锁，表示当前线程正在执行任务中。
2.如果正在执行任务，则不应该中断线程。
3.如果该线程现在不是独占锁的状态，也就是空闲的状态，说明它没有在处理任务，这时可以对该线程进行中断。
4.线程池在执行shutdown方法或tryTerminate方法时会调用interruptIdleWorkers方法来中断空闲的线程，interruptIdleWorkers方法会使用tryLock方法来判断线程池中的线程是否是空闲状态；如果线程是空闲状态则可以安全回收。

在线程回收过程中就使用到了这种特性，回收过程如下图所示：

Worker线程增加

增加线程是通过线程池中的addWorker方法，该方法的功能就是增加一个线程，该方法不考虑线程池是在哪个阶段增加的该线程，这个分配线程的策略是在上个步骤完成的，该步骤仅仅完成增加线程，并使它运行，最后返回是否成功这个结果。addWorker方法有两个参数：firstTask、core。firstTask参数用于指定新增的线程执行的第一个任务，该参数可以为空；core参数为true表示在新增线程时会判断当前活动线程数是否少于corePoolSize，false表示新增线程前需要判断当前活动线程数是否少于maximumPoolSize，其执行流程如下图所示：

Worker线程回收

线程池中线程的销毁依赖JVM自动的回收，线程池做的工作是根据当前线程池的状态维护一定数量的线程引用，防止这部分线程被JVM回收，当线程池决定哪些线程需要回收时，只需要将其引用消除即可。Worker被创建出来后，就会不断地进行轮询，然后获取任务去执行，核心线程可以无限等待获取任务，非核心线程要限时获取任务。当Worker无法获取到任务，也就是获取的任务为空时，循环会结束，Worker会主动消除自身在线程池内的引用。

try {
  while (task != null || (task = getTask()) != null) {
    //执行任务
  }
} finally {
  processWorkerExit(w, completedAbruptly);//获取不到任务时，主动回收自己
}

线程回收的工作是在processWorkerExit方法完成的。

事实上，在这个方法中，将线程引用移出线程池就已经结束了线程销毁的部分。但由于引起线程销毁的可能性有很多，线程池还要判断是什么引发了这次销毁，是否要改变线程池的现阶段状态，是否要根据新状态，重新分配线程。

Worker线程执行任务

在Worker类中的run方法调用了runWorker方法来执行任务，runWorker方法的执行过程如下：

1.while循环不断地通过getTask()方法获取任务。
2.getTask()方法从阻塞队列中取任务。
3.如果线程池正在停止，那么要保证当前线程是中断状态，否则要保证当前线程不是中断状态。
4.执行任务。
5.如果getTask结果为null则跳出循环，执行processWorkerExit()方法，销毁线程。

执行流程如下图所示：

线程池在业务中的实践

业务背景

在当今的互联网业界，为了最大程度利用CPU的多核性能，并行运算的能力是不可或缺的。通过线程池管理线程获取并发性是一个非常基础的操作，让我们来看两个典型的使用线程池获取并发性的场景。

场景1：快速响应用户请求
描述：用户发起的实时请求，服务追求响应时间。比如说用户要查看一个商品的信息，那么我们需要将商品维度的一系列信息如商品的价格、优惠、库存、图片等等聚合起来，展示给用户。

分析：从用户体验角度看，这个结果响应的越快越好，如果一个页面半天都刷不出，用户可能就放弃查看这个商品了。而面向用户的功能聚合通常非常复杂，伴随着调用与调用之间的级联、多级级联等情况，业务开发同学往往会选择使用线程池这种简单的方式，将调用封装成任务并行的执行，缩短总体响应时间。另外，使用线程池也是有考量的，这种场景最重要的就是获取最大的响应速度去满足用户，所以应该不设置队列去缓冲并发任务，调高corePoolSize和maxPoolSize去尽可能创造多的线程快速执行任务。

场景2：快速处理批量任务

描述：离线的大量计算任务，需要快速执行。比如说，统计某个报表，需要计算出全国各个门店中有哪些商品有某种属性，用于后续营销策略的分析，那么我们需要查询全国所有门店中的所有商品，并且记录具有某属性的商品，然后快速生成报表。

分析：这种场景需要执行大量的任务，我们也会希望任务执行的越快越好。这种情况下，也应该使用多线程策略，并行计算。但与响应速度优先的场景区别在于，这类场景任务量巨大，并不需要瞬时的完成，而是关注如何使用有限的资源，尽可能在单位时间内处理更多的任务，也就是吞吐量优先的问题。所以应该设置队列去缓冲并发任务，调整合适的corePoolSize去设置处理任务的线程数。在这里，设置的线程数过多可能还会引发线程上下文切换频繁的问题，也会降低处理任务的速度，降低吞吐量。

实际问题及方案思考

线程池使用面临的核心的问题在于：线程池的参数并不好配置。一方面线程池的运行机制不是很好理解，配置合理需要强依赖开发人员的个人经验和知识；另一方面，线程池执行的情况和任务类型相关性较大，IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大，这导致业界并没有一些成熟的经验策略帮助开发人员参考。

关于线程池配置不合理引发的故障，公司内部有较多记录，下面举一些例子：
Case1：2018年XX页面展示接口大量调用降级：

事故描述：XX页面展示接口产生大量调用降级，数量级在几十到上百。

事故原因：该服务展示接口内部逻辑使用线程池做并行计算，由于没有预估好调用的流量，导致最大核心数设置偏小，大量抛出RejectedExecutionException，触发接口降级条件，示意图如下：

Case2：2018年XX业务服务不可用S2级故障

事故描述：XX业务提供的服务执行时间过长，作为上游服务整体超时，大量下游服务调用失败。

事故原因：该服务处理请求内部逻辑使用线程池做资源隔离，由于队列设置过长，最大线程数设置失效，导致请求数量增加时，大量任务堆积在队列中，任务执行时间过长，最终导致下游服务的大量调用超时失败。示意图如下：

业务中要使用线程池，而使用不当又会导致故障，那么我们怎样才能更好地使用线程池呢？针对这个问题，我们下面延展几个方向：

1. 能否不用线程池?

回到最初的问题，业务使用线程池是为了获取并发性，对于获取并发性，是否可以有什么其他的方案呢替代？我们尝试进行了一些其他方案的调研：

综合考虑，这些新的方案都能在某种情况下提升并行任务的性能，然而本次重点解决的问题是如何更简易、更安全地获得的并发性。另外，Actor模型的应用实际上甚少，只在Scala中使用广泛，协程框架在Java中维护的也不成熟。这三者现阶段都不是足够的易用，也并不能解决业务上现阶段的问题。

2. 追求参数设置合理性？

有没有一种计算公式，能够让开发同学很简易地计算出某种场景中的线程池应该是什么参数呢？

带着这样的疑问，我们调研了业界的一些线程池参数配置方案：

调研了以上业界方案后，我们并没有得出通用的线程池计算方式。并发任务的执行情况和任务类型相关，IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大，但这种占比是较难合理预估的，这导致很难有一个简单有效的通用公式帮我们直接计算出结果。

3. 线程池参数动态化？

尽管经过谨慎的评估，仍然不能够保证一次计算出来合适的参数，那么我们是否可以将修改线程池参数的成本降下来，这样至少可以发生故障的时候可以快速调整从而缩短故障恢复的时间呢？基于这个思考，我们是否可以将线程池的参数从代码中迁移到分布式配置中心上，实现线程池参数可动态配置和即时生效，线程池参数动态化前后的参数修改流程对比如下：

基于以上三个方向对比，我们可以看出参数动态化方向简单有效。

动态化线程池

整体设计

动态化线程池的核心设计包括以下三个方面：

1. 简化线程池配置：线程池构造参数有8个，但是最核心的是3个：corePoolSize、maximumPoolSize，workQueue，它们最大程度地决定了线程池的任务分配和线程分配策略。考虑到在实际应用中我们获取并发性的场景主要是两种：（1）并行执行子任务，提高响应速度。这种情况下，应该使用同步队列，没有什么任务应该被缓存下来，而是应该立即执行。（2）并行执行大批次任务，提升吞吐量。这种情况下，应该使用有界队列，使用队列去缓冲大批量的任务，队列容量必须声明，防止任务无限制堆积。所以线程池只需要提供这三个关键参数的配置，并且提供两种队列的选择，就可以满足绝大多数的业务需求，Less is More。
2. 参数可动态修改：为了解决参数不好配，修改参数成本高等问题。在Java线程池留有高扩展性的基础上，封装线程池，允许线程池监听同步外部的消息，根据消息进行修改配置。将线程池的配置放置在平台侧，允许开发同学简单的查看、修改线程池配置。
3. 增加线程池监控：对某事物缺乏状态的观测，就对其改进无从下手。在线程池执行任务的生命周期添加监控能力，帮助开发同学了解线程池状态。

功能架构

动态化线程池提供如下功能：

动态调参：支持线程池参数动态调整、界面化操作；包括修改线程池核心大小、最大核心大小、队列长度等；参数修改后及时生效。

任务监控：支持应用粒度、线程池粒度、任务粒度的Transaction监控；可以看到线程池的任务执行情况、最大任务执行时间、平均任务执行时间、95/99线等。

负载告警：线程池队列任务积压到一定值的时候会通过大象（美团内部通讯工具）告知应用开发负责人；当线程池负载数达到一定阈值的时候会通过大象告知应用开发负责人。

操作监控：创建/修改和删除线程池都会通知到应用的开发负责人。

操作日志：可以查看线程池参数的修改记录，谁在什么时候修改了线程池参数、修改前的参数值是什么。

权限校验：只有应用开发负责人才能够修改应用的线程池参数。

参数动态化

JDK原生线程池ThreadPoolExecutor提供了如下几个public的setter方法，如下图所示：

JDK允许线程池使用方通过ThreadPoolExecutor的实例来动态设置线程池的核心策略，以setCorePoolSize为方法例，在运行期线程池使用方调用此方法设置corePoolSize之后，线程池会直接覆盖原来的corePoolSize值，并且基于当前值和原始值的比较结果采取不同的处理策略。对于当前值小于当前工作线程数的情况，说明有多余的worker线程，此时会向当前idle的worker线程发起中断请求以实现回收，多余的worker在下次idel的时候也会被回收；对于当前值大于原始值且当前队列中有待执行任务，则线程池会创建新的worker线程来执行队列任务，setCorePoolSize具体流程如下：

线程池内部会处理好当前状态做到平滑修改，其他几个方法限于篇幅，这里不一一介绍。重点是基于这几个public方法，我们只需要维护ThreadPoolExecutor的实例，并且在需要修改的时候拿到实例修改其参数即可。基于以上的思路，我们实现了线程池参数的动态化、线程池参数在管理平台可配置可修改，其效果图如下图所示：

用户可以在管理平台上通过线程池的名字找到指定的线程池，然后对其参数进行修改，保存后会实时生效。目前支持的动态参数包括核心数、最大值、队列长度等。除此之外，在界面中，我们还能看到用户可以配置是否开启告警、队列等待任务告警阈值、活跃度告警等等。关于监控和告警，我们下面一节会对齐进行介绍。

线程池监控
除了参数动态化之外，为了更好地使用线程池，我们需要对线程池的运行状况有感知，比如当前线程池的负载是怎么样的？分配的资源够不够用？任务的执行情况是怎么样的？是长任务还是短任务？基于对这些问题的思考，动态化线程池提供了多个维度的监控和告警能力，包括：线程池活跃度、任务的执行Transaction（频率、耗时）、Reject异常、线程池内部统计信息等等，既能帮助用户从多个维度分析线程池的使用情况，又能在出现问题第一时间通知到用户，从而避免故障或加速故障恢复。

1. 负载监控和告警

线程池负载关注的核心问题是：基于当前线程池参数分配的资源够不够。对于这个问题，我们可以从事前和事中两个角度来看。事前，线程池定义了“活跃度”这个概念，来让用户在发生Reject异常之前能够感知线程池负载问题，线程池活跃度计算公式为：线程池活跃度 = activeCount/maximumPoolSize。这个公式代表当活跃线程数趋向于maximumPoolSize的时候，代表线程负载趋高。事中，也可以从两方面来看线程池的过载判定条件，一个是发生了Reject异常，一个是队列中有等待任务（支持定制阈值）。以上两种情况发生了都会触发告警，告警信息会通过大象推送给服务所关联的负责人。

2. 任务级精细化监控

在传统的线程池应用场景中，线程池中的任务执行情况对于用户来说是透明的。比如在一个具体的业务场景中，业务开发申请了一个线程池同时用于执行两种任务，一个是发消息任务、一个是发短信任务，这两类任务实际执行的频率和时长对于用户来说没有一个直观的感受，很可能这两类任务不适合共享一个线程池，但是由于用户无法感知，因此也无从优化。动态化线程池内部实现了任务级别的埋点，且允许为不同的业务任务指定具有业务含义的名称，线程池内部基于这个名称做Transaction打点，基于这个功能，用户可以看到线程池内部任务级别的执行情况，且区分业务，任务监控示意图如下图所示：

3. 运行时状态实时查看

用户基于JDK原生线程池ThreadPoolExecutor提供的几个public的getter方法，可以读取到当前线程池的运行状态以及参数，如下图所示：

动态化线程池基于这几个接口封装了运行时状态实时查看的功能，用户基于这个功能可以了解线程池的实时状态，比如当前有多少个工作线程，执行了多少个任务，队列中等待的任务数等等。效果如下图所示：

实践总结

面对业务中使用线程池遇到的实际问题，我们曾回到支持并发性问题本身来思考有没有取代线程池的方案，也曾尝试着去追求线程池参数设置的合理性，但面对业界方案具体落地的复杂性、可维护性以及真实运行环境的不确定性，我们在前两个方向上可谓“举步维艰”。最终，我们回到线程池参数动态化方向上探索，得出一个且可以解决业务问题的方案，虽然本质上还是没有逃离使用线程池的范畴，但是在成本和收益之间，算是取得了一个很好的平衡。成本在于实现动态化以及监控成本不高，收益在于：在不颠覆原有线程池使用方式的基础之上，从降低线程池参数修改的成本以及多维度监控这两个方面降低了故障发生的概率。希望本文提供的动态化线程池思路能对大家有帮助。

线程池的创建

线程池可以通过ThreadPoolExecutor来创建，我们来看一下它的构造函数：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
   BlockingQueue<Runnable> workQueue,
   ThreadFactory threadFactory,
   RejectedExecutionHandler handler)

几个核心参数的作用：

corePoolSize： 线程池核心线程数最大值
maximumPoolSize： 线程池最大线程数大小
keepAliveTime： 线程池中非核心线程空闲的存活时间大小
unit： 线程空闲存活时间单位
workQueue： 存放任务的阻塞队列
threadFactory： 用于设置创建线程的工厂，可以给创建的线程设置有意义的名字，可方便排查问题。
handler： 线城池的饱和策略事件，主要有四种类型。

任务执行

线程池执行流程，即对应execute()方法：

1. 提交一个任务，线程池里存活的核心线程数小于线程数corePoolSize时，线程池会创建一个核心线程去处理提交的任务。
2. 如果线程池核心线程数已满，即线程数已经等于corePoolSize，一个新提交的任务，会被放进任务队列workQueue排队等待执行。
3. 当线程池里面存活的线程数已经等于corePoolSize了,并且任务队列workQueue也满，判断线程数是否达到maximumPoolSize，即最大线程数是否已满，如果没到达，创建一个非核心线程执行提交的任务。
4. 如果当前的线程数达到了maximumPoolSize，还有新的任务过来的话，直接采用拒绝策略处理。

四种拒绝策略

1. AbortPolicy(抛出一个异常，默认的)
2. DiscardPolicy(直接丢弃任务)
3. DiscardOldestPolicy（丢弃队列里最老的任务，将当前这个任务继续提交给线程池）
4. CallerRunsPolicy（交给线程池调用所在的线程进行处理)

为了形象描述线程池执行，我打个比喻：

1. 核心线程比作公司正式员工
2. 非核心线程比作外包员工
3. 阻塞队列比作需求池
4. 提交任务比作提需求

1. 当产品提个需求，正式员工（核心线程）先接需求（执行任务）
2. 如果正式员工都有需求在做，即核心线程数已满），产品就把需求先放需求池（阻塞队列）。
3. 如果需求池(阻塞队列)也满了，但是这时候产品继续提需求,怎么办呢？那就请外包（非核心线程）来做。
4. 如果所有员工（最大线程数也满了）都有需求在做了，那就执行拒绝策略。
5. 如果外包员工把需求做完了，它经过一段（keepAliveTime）空闲时间，就离开公司了。

好的，到这里。面试问题1->Java的线程池说一下，各个参数的作用，如何进行的? 是否已经迎刃而解啦， 我觉得这个问题，回答：线程池构造函数的corePoolSize,maximumPoolSize等参数，并且能描述清楚线程池的执行流程 就差不多啦。

线程池异常处理

在使用线程池处理任务的时候，任务代码可能抛出RuntimeException，抛出异常后，线程池可能捕获它，也可能创建一个新的线程来代替异常的线程，我们可能无法感知任务出现了异常，因此我们需要考虑线程池异常情况。

当提交新任务时，异常如何处理?

我们先来看一段代码：

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            threadPool.submit(() -> {
                System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName());
                Object object = null;
                System.out.print("result## "+object.toString());
            });
        }

显然，这段代码会有异常，我们再来看看执行结果

虽然没有结果输出，但是没有抛出异常，所以我们无法感知任务出现了异常，所以需要添加try/catch。 如下图：

OK，线程的异常处理，我们可以直接try…catch捕获。

线程池exec.submit(runnable)的执行流程

通过debug上面有异常的submit方法（建议大家也去debug看一下,图上的每个方法内部是我打断点的地方），处理有异常submit方法的主要执行流程图：

//构造feature对象
  /**
     * @throws RejectedExecutionException {@inheritDoc}
     * @throws NullPointerException       {@inheritDoc}
     */
    public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }
     protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
        return new FutureTask<T>(runnable, value);
    }
     public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
        this.callable = Executors.callable(runnable, result);
        this.state = NEW;       // ensure visibility of callable
    }
       public static <T> Callable<T> callable(Runnable task, T result) {
        if (task == null)
            throw new NullPointerException();
        return new RunnableAdapter<T>(task, result);
    }
    //线程池执行
     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();
        }
        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);
    }
    //捕获异常
    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);
        }

通过以上分析，submit执行的任务，可以通过Future对象的get方法接收抛出的异常，再进行处理。 我们再通过一个demo，看一下Future对象的get方法处理异常的姿势，如下图：

其他两种处理线程池异常方案

除了以上1.在任务代码try/catch捕获异常，2.通过Future对象的get方法接收抛出的异常，再处理两种方案外，还有以上两种方案：

3.为工作者线程设置UncaughtExceptionHandler，在uncaughtException方法中处理异常

我们直接看这样实现的正确姿势：

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(1, r -> {
            Thread t = new Thread(r);
            t.setUncaughtExceptionHandler(
                    (t1, e) -> {
                        System.out.println(t1.getName() + "线程抛出的异常"+e);
                    });
            return t;
           });
        threadPool.execute(()->{
            Object object = null;
            System.out.print("result## " + object.toString());
        });

运行结果：

4.重写ThreadPoolExecutor的afterExecute方法，处理传递的异常引用

这是jdk文档的一个demo：

class ExtendedExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    // 这可是jdk文档里面给的例子。。
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        if (t == null && r instanceof Future<?>) {
            try {
                Object result = ((Future<?>) r).get();
            } catch (CancellationException ce) {
                t = ce;
            } catch (ExecutionException ee) {
                t = ee.getCause();
            } catch (InterruptedException ie) {
                Thread.currentThread().interrupt(); // ignore/reset
            }
        }
        if (t != null)
            System.out.println(t);
    }
}}

因此，被问到线程池异常处理，如何回答？

线程池的工作队列

线程池都有哪几种工作队列？

ArrayBlockingQueue
LinkedBlockingQueue
DelayQueue
PriorityBlockingQueue
SynchronousQueue

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue（有界队列）是一个用数组实现的有界阻塞队列，按FIFO排序量。

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue（可设置容量队列）基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，容量可以选择进行设置，不设置的话，将是一个无边界的阻塞队列，最大长度为Integer.MAX_VALUE，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；newFixedThreadPool线程池使用了这个队列

DelayQueue

DelayQueue（延迟队列）是一个任务定时周期的延迟执行的队列。根据指定的执行时间从小到大排序，否则根据插入到队列的先后排序。newScheduledThreadPool线程池使用了这个队列。

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue（优先级队列）是具有优先级的无界阻塞队列；

SynchronousQueue

SynchronousQueue（同步队列）一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQuene，newCachedThreadPool线程池使用了这个队列。

针对面试题：线程池都有哪几种工作队列？ 我觉得，回答以上几种ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingQueue，SynchronousQueue等，说出它们的特点，并结合使用到对应队列的常用线程池(如newFixedThreadPool线程池使用LinkedBlockingQueue)，进行展开阐述， 就可以啦。

几种常用的线程池

newFixedThreadPool (固定数目线程的线程池)
newCachedThreadPool(可缓存线程的线程池)
newSingleThreadExecutor(单线程的线程池)
newScheduledThreadPool(定时及周期执行的线程池)

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                      threadFactory);
    }

线程池特点：

核心线程数和最大线程数大小一样
没有所谓的非空闲时间，即keepAliveTime为0
阻塞队列为无界队列LinkedBlockingQueue

工作机制：

提交任务
如果线程数少于核心线程，创建核心线程执行任务
如果线程数等于核心线程，把任务添加到LinkedBlockingQueue阻塞队列
如果线程执行完任务，去阻塞队列取任务，继续执行。

实例代码

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
                    for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
                        executor.execute(()->{
                            try {
                                Thread.sleep(10000);
                            } catch (InterruptedException e) {
                                //do nothing
                            }
            });

IDE指定JVM参数：-Xmx8m -Xms8m :

run以上代码，会抛出OOM：

因此，面试题：使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗？

答案 ：会的，newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列LinkedBlockingQueue，如果线程获取一个任务后，任务的执行时间比较长(比如，上面demo设置了10秒)，会导致队列的任务越积越多，导致机器内存使用不停飙升， 最终导致OOM。

使用场景

FixedThreadPool 适用于处理CPU密集型的任务，确保CPU在长期被工作线程使用的情况下，尽可能的少的分配线程，即适用执行长期的任务。

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>(),
                                      threadFactory);
    }

线程池特点：

核心线程数为0
最大线程数为Integer.MAX_VALUE
阻塞队列是SynchronousQueue
非核心线程空闲存活时间为60秒

当提交任务的速度大于处理任务的速度时，每次提交一个任务，就必然会创建一个线程。极端情况下会创建过多的线程，耗尽 CPU 和内存资源。由于空闲 60 秒的线程会被终止，长时间保持空闲的 CachedThreadPool 不会占用任何资源。

工作机制

提交任务
因为没有核心线程，所以任务直接加到SynchronousQueue队列。
判断是否有空闲线程，如果有，就去取出任务执行。
如果没有空闲线程，就新建一个线程执行。
执行完任务的线程，还可以存活60秒，如果在这期间，接到任务，可以继续活下去；否则，被销毁。

实例代码

ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行");
            });
        }

运行结果：

使用场景

用于并发执行大量短期的小任务。

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                    threadFactory));
    }

线程池特点

核心线程数为1
最大线程数也为1
阻塞队列是LinkedBlockingQueue
keepAliveTime为0

工作机制

提交任务
线程池是否有一条线程在，如果没有，新建线程执行任务
如果有，讲任务加到阻塞队列
当前的唯一线程，从队列取任务，执行完一个，再继续取，一个人（一条线程）夜以继日地干活。

实例代码

ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
                for (int i = 0; i < 5; i++) {
                    executor.execute(() -> {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行");
                    });
        }

运行结果：

使用场景

适用于串行执行任务的场景，一个任务一个任务地执行。

newScheduledThreadPool

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
        super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
              new DelayedWorkQueue());
    }

线程池特点

最大线程数为Integer.MAX_VALUE
阻塞队列是DelayedWorkQueue
keepAliveTime为0
scheduleAtFixedRate() ：按某种速率周期执行
scheduleWithFixedDelay()：在某个延迟后执行

工作机制

添加一个任务
线程池中的线程从 DelayQueue 中取任务
线程从 DelayQueue 中获取 time 大于等于当前时间的task
执行完后修改这个 task 的 time 为下次被执行的时间
这个 task 放回DelayQueue队列中

实例代码

/**
    创建一个给定初始延迟的间隔性的任务，之后的下次执行时间是上一次任务从执行到结束所需要的时间+* 给定的间隔时间
    */
    ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(()->{
            System.out.println("current Time" + System.currentTimeMillis());
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行");
        }, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);

运行结果：

/**
    创建一个给定初始延迟的间隔性的任务，之后的每次任务执行时间为 初始延迟 + N * delay(间隔) 
    */
    ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
            scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(()->{
            System.out.println("current Time" + System.currentTimeMillis());
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行");
        }, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);;

使用场景

周期性执行任务的场景，需要限制线程数量的场景

回到面试题：说说几种常见的线程池及使用场景？

回答这四种经典线程池 ：newFixedThreadPool，newSingleThreadExecutor，newCachedThreadPool，newScheduledThreadPool，分线程池特点，工作机制，使用场景分开描述，再分析可能存在的问题，比如newFixedThreadPool内存飙升问题 即可

线程池状态

线程池有这几个状态：

RUNNING,SHUTDOWN,STOP,TIDYING,TERMINATED。
线程池有这几个状态：RUNNING,SHUTDOWN,STOP,TIDYING,TERMINATED。
   //线程池状态
   private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
   private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
   private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
   private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
   private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

线程池各个状态切换图：

RUNNING

该状态的线程池会接收新任务，并处理阻塞队列中的任务;
调用线程池的shutdown()方法，可以切换到SHUTDOWN状态;
调用线程池的shutdownNow()方法，可以切换到STOP状态;

SHUTDOWN

该状态的线程池不会接收新任务，但会处理阻塞队列中的任务；
队列为空，并且线程池中执行的任务也为空,进入TIDYING状态;

STOP

该状态的线程不会接收新任务，也不会处理阻塞队列中的任务，而且会中断正在运行的任务；
线程池中执行的任务为空,进入TIDYING状态;

TIDYING

该状态表明所有的任务已经运行终止，记录的任务数量为0。
terminated()执行完毕，进入TERMINATED状态

TERMINATED

该状态表示线程池彻底终止

线程的生命周期

简介

大家都知道线程是有生命周期，但是彤哥可以认真负责地告诉你网上几乎没有一篇文章讲得是完全正确的。

常见的错误有：就绪状态、运行中状态（RUNNING）、死亡状态、中断状态、只有阻塞没有等待状态、流程图乱画等，最常见的错误就是说线程只有5种状态。
今天这篇文章会彻底讲清楚线程的生命周期，并分析synchronized锁、基于AQS的锁中线程状态变化的逻辑。

所以，对synchronized锁和AQS原理（源码）不了解的同学，请翻一下彤哥之前的文章先熟悉这两部分的内容，否则肯定记不住这里讲的线程生命周期。

问题

（1）线程的状态有哪些？

（2）synchronized锁各阶段线程处于什么状态？

（3）重入锁、条件锁各阶段线程处于什么状态？

先上源码

关于线程的生命周期，我们可以看一下java.lang.Thread.State这个类，它是线程的内部枚举类，定义了线程的各种状态，并且注释也很清晰。

public enum State {
    /**
     * 新建状态，线程还未开始
     */
    NEW,

    /**
     * 可运行状态，正在运行或者在等待系统资源，比如CPU
     */
    RUNNABLE,

    /**
     * 阻塞状态，在等待一个监视器锁（也就是我们常说的synchronized）
     * 或者在调用了Object.wait()方法且被notify()之后也会进入BLOCKED状态
     */
    BLOCKED,

    /**
     * 等待状态，在调用了以下方法后进入此状态
     * 1. Object.wait()无超时的方法后且未被notify()前，如果被notify()了会进入BLOCKED状态
     * 2. Thread.join()无超时的方法后
     * 3. LockSupport.park()无超时的方法后
     */
    WAITING,

    /**
     * 超时等待状态，在调用了以下方法后会进入超时等待状态
     * 1. Thread.sleep()方法后【本文由公从号“彤哥读源码”原创】
     * 2. Object.wait(timeout)方法后且未到超时时间前，如果达到超时了或被notify()了会进入BLOCKED状态
     * 3. Thread.join(timeout)方法后
     * 4. LockSupport.parkNanos(nanos)方法后
     * 5. LockSupport.parkUntil(deadline)方法后
     */
    TIMED_WAITING,

    /**
     * 终止状态，线程已经执行完毕
     */
    TERMINATED;
}

流程图

线程生命周期中各状态的注释完毕了，下面我们再来看看各状态之间的流转：

怎么样？是不是很复杂？彤哥几乎把网上的资料都查了一遍，没有一篇文章把这个流程图完整画出来的，下面彤哥就来一一解释：

（1）为了方便讲解，我们把锁分成两大类，一类是synchronized锁，一类是基于AQS的锁（我们拿重入锁举例），也就是内部使用了LockSupport.park()/parkNanos()/parkUntil()几个方法的锁；

（2）不管是synchronized锁还是基于AQS的锁，内部都是分成两个队列，一个是同步队列（AQS的队列），一个是等待队列（Condition的队列）；

（3）对于内部调用了object.wait()/wait(timeout)或者condition.await()/await(timeout)方法，线程都是先进入等待队列，被notify()/signal()或者超时后，才会进入同步队列；

（4）明确声明，BLOCKED状态只有线程处于synchronized的同步队列的时候才会有这个状态，其它任何情况都跟这个状态无关；

（5）对于synchronized，线程执行synchronized的时候，如果立即获得了锁（没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（6）对于synchronized，线程执行synchronized的时候，如果无法获得锁（直接进入同步队列），线程处于BLOCKED状态；

（5）对于synchronized内部，调用了object.wait()之后线程处于WAITING状态（进入等待队列）；

（6）对于synchronized内部，调用了object.wait(timeout)之后线程处于TIMED_WAITING状态（进入等待队列）；

（7）对于synchronized内部，调用了object.wait()之后且被notify()了，如果线程立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（8）对于synchronized内部，调用了object.wait(timeout)之后且被notify()了，如果线程立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（9）对于synchronized内部，调用了object.wait(timeout)之后且超时了，这时如果线程正好立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（10）对于synchronized内部，调用了object.wait()之后且被notify()了，如果线程无法获得锁（也就是进入了同步队列），线程处于BLOCKED状态；

（11）对于synchronized内部，调用了object.wait(timeout)之后且被notify()了或者超时了，如果线程无法获得锁（也就是进入了同步队列），线程处于BLOCKED状态；

（12）对于重入锁，线程执行lock.lock()的时候，如果立即获得了锁（没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（13）对于重入锁，线程执行lock.lock()的时候，如果无法获得锁（直接进入同步队列），线程处于WAITING状态；

（14）对于重入锁内部，调用了condition.await()之后线程处于WAITING状态（进入等待队列）；

（15）对于重入锁内部，调用了condition.await(timeout)之后线程处于TIMED_WAITING状态（进入等待队列）；

（16）对于重入锁内部，调用了condition.await()之后且被signal()了，如果线程立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（17）对于重入锁内部，调用了condition.await(timeout)之后且被signal()了，如果线程立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（18）对于重入锁内部，调用了condition.await(timeout)之后且超时了，这时如果线程正好立即获得了锁（也就是没有进入同步队列），线程处于RUNNABLE状态；

（19）对于重入锁内部，调用了condition.await()之后且被signal()了，如果线程无法获得锁（也就是进入了同步队列），线程处于WAITING状态；

（20）对于重入锁内部，调用了condition.await(timeout)之后且被signal()了或者超时了，如果线程无法获得锁（也就是进入了同步队列），线程处于WAITING状态；

（21）对于重入锁，如果内部调用了condition.await()之后且被signal()之后依然无法获取锁的，其实经历了两次WAITING状态的切换，一次是在等待队列，一次是在同步队列；

（22）对于重入锁，如果内部调用了condition.await(timeout)之后且被signal()或超时了的，状态会有一个从TIMED_WAITING切换到WAITING的过程，也就是从等待队列进入到同步队列；

测试用例

看完上面的部分，你肯定想知道怎么去验证，下面彤哥就说说验证的方法，先给出测试用例。

public class ThreadLifeTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Object object = new Object();
        ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
        Condition condition = lock.newCondition();

        new Thread(()->{
            synchronized (object) {
                try {
                    System.out.println("thread1 waiting");
                    object.wait();
//                    object.wait(5000);
                    System.out.println("thread1 after waiting");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "Thread1").start();

        new Thread(()->{
            synchronized (object) {
                try {
                    System.out.println("thread2 notify");
                    // 打开或关闭这段注释，观察Thread1的状态
//                    object.notify();【本文由公从号“彤哥读源码”原创】
                    // notify之后当前线程并不会释放锁，只是被notify的线程从等待队列进入同步队列
                    // sleep也不会释放锁
                    Thread.sleep(10000000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "Thread2").start();

        new Thread(()->{
            lock.lock();
            System.out.println("thread3 waiting");
            try {
                condition.await();
//                condition.await(200, (TimeUnit).SECONDS);
                System.out.println("thread3 after waiting");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "Thread3").start();

        new Thread(()->{
            lock.lock();
            System.out.println("thread4");
            // 打开或关闭这段注释，观察Thread3的状态
//            condition.signal();【本文由公从号“彤哥读源码”原创】
            // signal之后当前线程并不会释放锁，只是被signal的线程从等待队列进入同步队列
            // sleep也不会释放锁
            try {
                Thread.sleep(1000000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }, "Thread4").start();

    }
}

打开或关闭上面注释部分的代码，使用IDEA的RUN模式运行代码，然后点击左边的一个摄像头按钮(jstack)，查看各线程的状态。

注：不要使用DEBUG模式，DEBUG模式全都变成WAITING状态了，很神奇。