作为Executor框架中最核心的类,ThreadPoolExecutor代表着鼎鼎大名的线程池,它给了我们足够的理由来弄清楚它。

下面我们就通过源码来一步一步弄清楚它。

内部状态

线程有五种状态:新建,就绪,运行,阻塞,死亡,线程池同样有五种状态:Running, SHUTDOWN, STOP, TIDYING, TERMINATED。



private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
// runState is stored in the high-order bits
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;
// Packing and unpacking ctl
private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }


变量ctl定义为AtomicInteger ,其功能非常强大,记录了“线程池中的任务数量”和“线程池的状态”两个信息。共32位,其中高3位表示"线程池状态",低29位表示"线程池中的任务数量"。



RUNNING -- 对应的高3位值是111。
SHUTDOWN -- 对应的高3位值是000。
STOP -- 对应的高3位值是001。
TIDYING -- 对应的高3位值是010。
TERMINATED -- 对应的高3位值是011。


RUNNING:处于RUNNING状态的线程池能够接受新任务,以及对新添加的任务进行处理。

SHUTDOWN:处于SHUTDOWN状态的线程池不可以接受新任务,但是可以对已添加的任务进行处理。

STOP:处于STOP状态的线程池不接收新任务,不处理已添加的任务,并且会中断正在处理的任务。

TIDYING:当所有的任务已终止,ctl记录的"任务数量"为0,线程池会变为TIDYING状态。当线程池变为TIDYING状态时,会执行钩子函数terminated()。terminated()在ThreadPoolExecutor类中是空的,若用户想在线程池变为TIDYING时,进行相应的处理;可以通过重载terminated()函数来实现。

TERMINATED:线程池彻底终止的状态。

各个状态的转换如下:

ThreadPoolExecutor 线程池浅析_阻塞队列

创建线程池

我们可以通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建一个线程池:



public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}


共有七个参数,每个参数含义如下:

corePoolSize

线程池中核心线程的数量。当提交一个任务时,线程池会新建一个线程来执行任务,直到当前线程数等于corePoolSize。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。

maximumPoolSize

线程池中允许的最大线程数。线程池的阻塞队列满了之后,如果还有任务提交,如果当前的线程数小于maximumPoolSize,则会新建线程来执行任务。注意,如果使用的是无界队列,该参数也就没有什么效果了。

keepAliveTime

线程空闲的时间。线程的创建和销毁是需要代价的。线程执行完任务后不会立即销毁,而是继续存活一段时间:keepAliveTime。默认情况下,该参数只有在线程数大于corePoolSize时才会生效。

unit

keepAliveTime的单位。TimeUnit

workQueue

用来保存等待执行的任务的阻塞队列,等待的任务必须实现Runnable接口。我们可以选择如下几种:

  • ArrayBlockingQueue:基于数组结构的有界阻塞队列,FIFO。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列:ArrayBlockingQueue
  • LinkedBlockingQueue:基于链表结构的有界阻塞队列,FIFO。
  • SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列,每个插入操作都必须等待一个移出操作,反之亦然。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列:SynchronousQueue
  • PriorityBlockingQueue:具有优先界别的阻塞队列。【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列:PriorityBlockingQueue

threadFactory

用于设置创建线程的工厂。该对象可以通过Executors.defaultThreadFactory(),如下:



public static ThreadFactory defaultThreadFactory() {
return new DefaultThreadFactory();
}


返回的是DefaultThreadFactory对象,源码如下:



static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {

private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);

private final ThreadGroup group;
private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
private final String namePrefix;

DefaultThreadFactory() {
SecurityManager s = System.getSecurityManager();
group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup();
namePrefix = "pool-" + poolNumber.getAndIncrement() + "-thread-";
}

public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(group, r,namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),0);
if (t.isDaemon())
t.setDaemon(false);
if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
return t;
}

}


ThreadFactory的左右就是提供创建线程的功能的线程工厂。他是通过newThread()方法提供创建线程的功能,newThread()方法创建的线程都是“非守护线程”而且“线程优先级都是Thread.NORM_PRIORITY”。

handler

RejectedExecutionHandler,线程池的拒绝策略。所谓拒绝策略,是指将任务添加到线程池中时,线程池拒绝该任务所采取的相应策略。当向线程池中提交任务时,如果此时线程池中的线程已经饱和了,而且阻塞队列也已经满了,则线程池会选择一种拒绝策略来处理该任务。

线程池提供了四种拒绝策略:

  1. AbortPolicy:直接抛出异常,默认策略;
  2. CallerRunsPolicy:用调用者所在的线程来执行任务;
  3. DiscardOldestPolicy:丢弃阻塞队列中靠最前的任务,并执行当前任务;
  4. DiscardPolicy:直接丢弃任务;

当然我们也可以实现自己的拒绝策略,例如记录日志等等,实现RejectedExecutionHandler接口即可。

线程池

Executor框架提供了三种线程池,他们都可以通过工具类Executors来创建。

FixedThreadPool

FixedThreadPool,可重用固定线程数的线程池,其定义如下:



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


corePoolSize 和 maximumPoolSize都设置为创建FixedThreadPool时指定的参数nThreads,意味着当线程池满时且阻塞队列也已经满时,如果继续提交任务,则会直接走拒绝策略,该线程池不会再新建线程来执行任务,而是直接走拒绝策略。FixedThreadPool使用的是默认的拒绝策略,即AbortPolicy,则直接抛出异常。

keepAliveTime设置为0L,表示空闲的线程会立刻终止。

workQueue则是使用LinkedBlockingQueue,但是没有设置范围,那么则是最大值(Integer.MAX_VALUE),这基本就相当于一个无界队列了。使用该“无界队列”则会带来哪些影响呢?当线程池中的线程数量等于corePoolSize 时,如果继续提交任务,该任务会被添加到阻塞队列workQueue中,当阻塞队列也满了之后,则线程池会新建线程执行任务直到maximumPoolSize。由于FixedThreadPool使用的是“无界队列”LinkedBlockingQueue,那么maximumPoolSize参数无效,同时指定的拒绝策略AbortPolicy也将无效。而且该线程池也不会拒绝提交的任务,如果客户端提交任务的速度快于任务的执行,那么keepAliveTime也是一个无效参数。

其运行图如下(参考《Java并发编程的艺术》):

ThreadPoolExecutor 线程池浅析_创建线程_02

SingleThreadExecutor

SingleThreadExecutor是使用单个worker线程的Executor,定义如下:



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


作为单一worker线程的线程池,SingleThreadExecutor把corePool和maximumPoolSize均被设置为1,和FixedThreadPool一样使用的是无界队列LinkedBlockingQueue,所以带来的影响和FixedThreadPool一样。

ThreadPoolExecutor 线程池浅析_抛出异常_03

CachedThreadPool

CachedThreadPool是一个会根据需要创建新线程的线程池 ,他定义如下:



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


CachedThreadPool的corePool为0,maximumPoolSize为Integer.MAXVALUE,这就意味着所有的任务一提交就会加入到阻塞队列中。keepAliveTime这是为60L,unit设置为TimeUnit.SECONDS,意味着空闲线程等待新任务的最长时间为60秒,空闲线程超过60秒后将会被终止。阻塞队列采用的SynchronousQueue,而我们在【死磕Java并发】----J.U.C之阻塞队列:SynchronousQueue中了解到SynchronousQueue是一个没有元素的阻塞队列,加上corePool = 0 ,maximumPoolSize = Integer.MAXVALUE,这样就会存在一个问题,如果主线程提交任务的速度远远大于CachedThreadPool的处理速度,则CachedThreadPool会不断地创建新线程来执行任务,这样有可能会导致系统耗尽CPU和内存资源,所以在使用该线程池是,一定要注意控制并发的任务数,否则创建大量的线程可能导致严重的性能问题。

ThreadPoolExecutor 线程池浅析_java并发_04

任务提交

线程池根据业务不同的需求提供了两种方式提交任务:Executor.execute()、ExecutorService.submit()。其中ExecutorService.submit()可以获取该任务执行的Future。 我们以Executor.execute()为例,来看看线程池的任务提交经历了那些过程。

定义:



public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}


ThreadPoolExecutor提供实现:



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);
}


执行流程如下:

  1. 如果线程池当前线程数小于corePoolSize,则调用addWorker创建新线程执行任务,成功返回true,失败执行步骤2。
  2. 如果线程池处于RUNNING状态,则尝试加入阻塞队列,如果加入阻塞队列成功,则尝试进行Double Check,如果加入失败,则执行步骤3。
  3. 如果线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败,则尝试创建新线程直到maxPoolSize,如果失败,则调用reject()方法运行相应的拒绝策略。

在步骤2中如果加入阻塞队列成功了,则会进行一个Double Check的过程。Double Check过程的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。如果线程池不是RUNNING状态,则调用remove()方法从阻塞队列中删除该任务,然后调用reject()方法处理任务。否则需要确保还有线程执行。

addWorker 当线程中的当前线程数小于corePoolSize,则调用addWorker()创建新线程执行任务,当前线程数则是根据ctl变量来获取的,调用workerCountOf(ctl)获取低29位即可:



private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }


addWorker(Runnable firstTask, boolean core)方法用于创建线程执行任务,源码如下:



private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 获取当前线程状态
int rs = runStateOf(c);
if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty()))
return false;
// 内层循环,worker + 1
for (;;) {
// 线程数量
int wc = workerCountOf(c);
// 如果当前线程数大于线程最大上限CAPACITY return false
// 若core == true,则与corePoolSize 比较,否则与maximumPoolSize ,大于
if (wc >= CAPACITY || wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
// worker + 1,成功跳出retry循环
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
break retry;
// CAS add worker 失败,再次读取ctl
c = ctl.get();
// 如果状态不等于之前获取的state,跳出内层循环,继续去外层循环判断
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
// 新建线程:Worker
w = new Worker(firstTask);
// 当前线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
// 获取主锁:mainLock
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 线程状态
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
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<Worker>
workers.add(w);
// 设置最大的池大小largestPoolSize,workerAdded设置为true
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
// 释放锁
mainLock.unlock();
}
// 启动线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
// 线程启动失败
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}


  1. 判断当前线程是否可以添加任务,如果可以则进行下一步,否则return false;
  2. rs >= SHUTDOWN ,表示当前线程处于SHUTDOWN ,STOP、TIDYING、TERMINATED状态
  3. rs == SHUTDOWN , firstTask != null时不允许添加线程,因为线程处于SHUTDOWN 状态,不允许添加任务
  4. rs == SHUTDOWN , firstTask == null,但workQueue.isEmpty() == true,不允许添加线程,因为firstTask == null是为了添加一个没有任务的线程然后再从workQueue中获取任务的,如果workQueue == null,则说明添加的任务没有任何意义。
  5. 内嵌循环,通过CAS worker + 1
  6. 获取主锁mailLock,如果线程池处于RUNNING状态获取处于SHUTDOWN状态且 firstTask == null,则将任务添加到workers Queue中,然后释放主锁mainLock,然后启动线程,然后return true,如果中途失败导致workerStarted= false,则调用addWorkerFailed()方法进行处理。

在这里需要好好理论addWorker中的参数,在execute()方法中,有三处调用了该方法:

  • 第一次: workerCountOf(c)<corePoolSize==>addWorker(command,true),这个很好理解,当然线程池的线程数量小于 corePoolSize ,则新建线程执行任务即可,在执行过程core == true,内部与corePoolSize比较即可。
  • 第二次:加入阻塞队列进行Double Check时, elseif(workerCountOf(recheck)==0)==>addWorker(null,false)。如果线程池中的线程==0,按照道理应该该任务应该新建线程执行任务,但是由于已经该任务已经添加到了阻塞队列,那么就在线程池中新建一个空线程,然后从阻塞队列中取线程即可。
  • 第三次:线程池不是RUNNING状态或者加入阻塞队列失败: elseif(!addWorker(command,false)),这里core == fase,则意味着是与maximumPoolSize比较。

在新建线程执行任务时,将讲Runnable包装成一个Worker,Woker为ThreadPoolExecutor的内部类

Woker内部类

Woker的源码如下:



private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer
implements Runnable {

private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;
// task 的thread
final Thread thread;
// 运行的任务task
Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Worker(Runnable firstTask) {
//设置AQS的同步状态private volatile int state,是一个计数器,大于0代表锁已经被
setState(-1);
this.firstTask = firstTask;
// 利用ThreadFactory和 Worker这个Runnable创建的线程对象
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
// 任务执行
public void run() {
runWorker(this);
}
}


从Worker的源码中我们可以看到Woker继承AQS,实现Runnable接口,所以可以认为Worker既是一个可以执行的任务,也可以达到获取锁释放锁的效果。这里继承AQS主要是为了方便线程的中断处理。这里注意两个地方:构造函数、run()。构造函数主要是做三件事:1.设置同步状态state为-1,同步状态大于0表示就已经获取了锁,2.设置将当前任务task设置为firstTask,3.利用Worker本身对象this和ThreadFactory创建线程对象。

当线程thread启动(调用start()方法)时,其实就是执行Worker的run()方法,内部调用runWorker()。

runWorker



final void runWorker(Worker w) {
// 当前线程
Thread wt = Thread.currentThread();
// 要执行的任务
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
// 释放锁,运行中断
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
// worker 获取锁
w.lock();
// 确保只有当线程是stoping时,才会被设置为中断,否则清楚中断标示
// 如果线程池状态 >= STOP ,且当前线程没有设置中断状态,则wt.interrupt()
// 如果线程池状态 < STOP,但是线程已经中断了,再次判断线程池是否 >= STOP,如果是 wt.interrupt()
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
(Thread.interrupted() &&
runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
!wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
// 自定义方法
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 {
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;
// 完成任务数 + 1
w.completedTasks++;
// 释放锁
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}


运行流程

  1. 根据worker获取要执行的任务task,然后调用unlock()方法释放锁,这里释放锁的主要目的在于中断,因为在new Worker时,设置的state为-1,调用unlock()方法可以将state设置为0,这里主要原因就在于interruptWorkers()方法只有在state >= 0时才会执行;
  2. 通过getTask()获取执行的任务,调用task.run()执行,当然在执行之前会调用worker.lock()上锁,执行之后调用worker.unlock()放锁;
  3. 在任务执行前后,可以根据业务场景自定义beforeExecute() 和 afterExecute()方法,则两个方法在ThreadPoolExecutor中是空实现;
  4. 如果线程执行完成,则会调用getTask()方法从阻塞队列中获取新任务,如果阻塞队列为空,则根据是否超时来判断是否需要阻塞;
  5. task == null或者抛出异常(beforeExecute()、task.run()、afterExecute()均有可能)导致worker线程终止,则调用processWorkerExit()方法处理worker退出流程。

getTask()



private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
for (;;) {
// 线程池状态
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 线程池中状态 >= STOP 或者 线程池状态 == SHUTDOWN且阻塞队列为空,则worker - 1,return null
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);
// 判断是否需要超时控制
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
// 从阻塞队列中获取task
// 如果需要超时控制,则调用poll(),否则调用take()
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}


timed == true,调用poll()方法,如果在keepAliveTime时间内还没有获取task的话,则返回null,继续循环。timed == false,则调用take()方法,该方法为一个阻塞方法,没有任务时会一直阻塞挂起,直到有任务加入时对该线程唤醒,返回任务。

在runWorker()方法中,无论最终结果如何,都会执行processWorkerExit()方法对worker进行退出处理。

processWorkerExit()



private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
// true:用户线程运行异常,需要扣减
// false:getTask方法中扣减线程数量
if (completedAbruptly)
decrementWorkerCount();
// 获取主锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
completedTaskCount += w.completedTasks;
// 从HashSet中移出worker
workers.remove(w);
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 有worker线程移除,可能是最后一个线程退出需要尝试终止线程池
tryTerminate();
int c = ctl.get();
// 如果线程为running或shutdown状态,即tryTerminate()没有成功终止线程池,则判断是否有必要一个worker
if (runStateLessThan(c, STOP)) {
// 正常退出,计算min:需要维护的最小线程数量
if (!completedAbruptly) {
// allowCoreThreadTimeOut 默认false:是否需要维持核心线程的数量
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
// 如果min ==0 或者workerQueue为空,min = 1
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
// 如果线程数量大于最少数量min,直接返回,不需要新增线程
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
}
// 添加一个没有firstTask的worker
addWorker(null, false);
}
}


首先completedAbruptly的值来判断是否需要对线程数-1处理,如果completedAbruptly == true,说明在任务运行过程中出现了异常,那么需要进行减1处理,否则不需要,因为减1处理在getTask()方法中处理了。然后从HashSet中移出该worker,过程需要获取mainlock。然后调用tryTerminate()方法处理,该方法是对最后一个线程退出做终止线程池动作。如果线程池没有终止,那么线程池需要保持一定数量的线程,则通过addWorker(null,false)新增一个空的线程。

addWorkerFailed()

在addWorker()方法中,如果线程t==null,或者在add过程出现异常,会导致workerStarted == false,那么在最后会调用addWorkerFailed()方法:



private void addWorkerFailed(Worker w) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 从HashSet中移除该worker
if (w != null)
workers.remove(w);
// 线程数 - 1
decrementWorkerCount();
// 尝试终止线程
tryTerminate();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}


整个逻辑显得比较简单。

tryTerminate()

当线程池涉及到要移除worker时候都会调用tryTerminate(),该方法主要用于判断线程池中的线程是否已经全部移除了,如果是的话则关闭线程池。



final void tryTerminate() {
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 线程池处于Running状态
// 线程池已经终止了
// 线程池处于ShutDown状态,但是阻塞队列不为空
if (isRunning(c) || runStateAtLeast(c, TIDYING) || (runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
return;
// 执行到这里,就意味着线程池要么处于STOP状态,要么处于SHUTDOWN且阻塞队列为空
// 这时如果线程池中还存在线程,则会尝试中断线程
if (workerCountOf(c) != 0) {
// /线程池还有线程,但是队列没有任务了,需要中断唤醒等待任务的线程
// (runwoker的时候首先就通过w.unlock设置线程可中断,getTask最后面的catch处理中断)
interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
return;
}
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 尝试终止线程池
if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
try {
terminated();
} finally {
// 线程池状态转为TERMINATED
ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
termination.signalAll();
}
return;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
}


在关闭线程池的过程中,如果线程池处于STOP状态或者处于SHUDOWN状态且阻塞队列为null,则线程池会调用interruptIdleWorkers()方法中断所有线程,注意ONLY_ONE== true,表示仅中断一个线程。

interruptIdleWorkers



private void interruptIdleWorkers(boolean onlyOne) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers) {
Thread t = w.thread;
if (!t.isInterrupted() && w.tryLock()) {
try {
t.interrupt();
} catch (SecurityException ignore) {

} finally {
w.unlock();
}
}
if (onlyOne)
break;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
}


onlyOne==true仅终止一个线程,否则终止所有线程。

线程终止

线程池ThreadPoolExecutor提供了shutdown()和shutDownNow()用于关闭线程池。

shutdown():按过去执行已提交任务的顺序发起一个有序的关闭,但是不接受新任务。

shutdownNow() :尝试停止所有的活动执行任务、暂停等待任务的处理,并返回等待执行的任务列表。

shutdown



public void shutdown() {       
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try
{
checkShutdownAccess();
// 推进线程状态
advanceRunState(SHUTDOWN);
// 中断空闲的线程
interruptIdleWorkers();
// 交给子类实现
onShutdown();
}
finally{
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
}


shutdownNow



public List<Runnable> shutdownNow() {
List<Runnable> tasks;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
checkShutdownAccess();
advanceRunState(STOP);
// 中断所有线程
interruptWorkers();
// 返回等待执行的任务列表
tasks = drainQueue();
} finally {
mainLock.unlock();
}
tryTerminate();
return tasks;
}


与shutdown不同,shutdownNow会调用interruptWorkers()方法中断所有线程。



private void interruptWorkers() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers)
w.interruptIfStarted();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}


同时会调用drainQueue()方法返回等待执行到任务列表。



private List<Runnable> drainQueue() {
BlockingQueue<Runnable> q = workQueue;
ArrayList<Runnable> taskList = new ArrayList<Runnable>();
q.drainTo(taskList);
if (!q.isEmpty()) {
for (Runnable r : q.toArray(new Runnable[0])) {
if (q.remove(r))
taskList.add(r);
}
}
return taskList;
}


(全文完)

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