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线程池

管理线程的资源池，可以复用线程，不用频繁的创建新线程，节省线程开销的资源损耗，节省资源，提高响应速度。主要概念：核心线程、阻塞队列、非核心线程、空闲时间、饱和策略。

线程池执行过程

Created with Raphaël 2.3.0 提交任务 核心线程池是否已满？ 阻塞队列(:任务队列)是否已满？ 线程池是否已满（是否可以创建非核心线程）？ 饱和策略 创建非核心线程执行任务 任务添加到阻塞队列 创建核心线程执行任务 yes no yes no yes no

大于设定的空闲时间的非核心线程会被销毁释放。

JUC线程管理

ThreadPoolExecutor

《阿里巴巴java开发手册》中指出了线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示的创建线程，这样一方面是线程的创建更加规范，可以合理控制开辟线程的数量；另一方面线程的细节管理交给线程池处理，优化了资源的开销。而线程池不允许使用Executors去创建，而要通过ThreadPoolExecutor方式，这一方面是由于jdk中Executors框架虽然提供了如newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool()等创建线程池的方法，但都有其局限性，不够灵活；另外由于前面几种方法内部也是通过ThreadPoolExecutor方式实现，使用ThreadPoolExecutor有助于大家明确线程池的运行规则，创建符合自己的业务场景需要的线程池，避免资源耗尽的风险。

ThreadPoolExecutor的构造方法：

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.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;
    }

参数含义：
corePoolSize:指定了线程池中的线程数量，它的数量决定了添加的任务是开辟新的线程去执行，还是放到workQueue任务队列中去；
maximumPoolSize:指定了线程池中的最大线程数量，这个参数会根据你使用的workQueue任务队列的类型，决定线程池会开辟的最大线程数量；
keepAliveTime:当线程池中空闲线程数量超过corePoolSize时，多余的线程会在多长时间内被销毁；
unit:keepAliveTime的单位
workQueue:任务队列，被添加到线程池中，但尚未被执行的任务；它一般分为直接提交队列、有界任务队列、无界任务队列、优先任务队列几种；
threadFactory:线程工厂，用于创建线程，一般用默认即可；
handler:拒绝策略；当任务太多来不及处理时，如何拒绝任务；

四种类型的阻塞队列：

1. 直接提交队列(SynchronousQueue队列)
   使用SynchronousQueue队列，提交的任务不会被保存，总是会马上提交执行。如果用于执行任务的线程数量小于maximumPoolSize，则尝试创建新的进程，如果达到maximumPoolSize设置的最大值，则根据你设置的handler执行拒绝策略。
2. 有界的任务队列(ArrayBlockingQueue)
   使用ArrayBlockingQueue有界任务队列，若有新的任务需要执行时，线程池会创建新的线程，直到创建的线程数量达到corePoolSize时，则会将新的任务加入到等待队列中。若等待队列已满，即超过ArrayBlockingQueue初始化的容量，则继续创建线程，直到线程数量达到maximumPoolSize设置的最大线程数量，若大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。
3. 无界的任务队列(LinkedBlockingQueue)
   使用无界任务队列，线程池的任务队列可以无限制的添加新的任务，而线程池创建的最大线程数量就是你corePoolSize设置的数量，也就是说在这种情况下maximumPoolSize这个参数是无效的，哪怕你的任务队列中缓存了很多未执行的任务，当线程池的线程数达到corePoolSize后，就不会再增加了；若后续有新的任务加入，则直接进入队列等待，当使用这种任务队列模式时，一定要注意你任务提交与处理之间的协调与控制，不然会出现队列中的任务由于无法及时处理导致一直增长，直到最后资源耗尽的问题.
4. 优先任务队列(PriorityBlockingQueue)
   PriorityBlockingQueue它其实是一个特殊的无界队列，它其中无论添加了多少个任务，线程池创建的线程数也不会超过corePoolSize的数量，只不过其他队列一般是按照先进先出的规则处理任务，而PriorityBlockingQueue队列可以自定义规则根据任务的优先级顺序先后执行。
   待执行的任务实现Comparable接口，返回的值越小，表示优先级越高。

线程池的饱和策略有四种：

1. AbortPolicy: 抛出一个异常，，阻止系统正常工作，默认值；
2. DiscardPolicy:新提交的任务直接抛弃；
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，即将某些任务退回给调用者。该策略会把任务队列中的任务放在调用者线程当中运行

通过线程工厂自定义线程创建：

线程池中线程就是通过ThreadPoolExecutor中的ThreadFactory，线程工厂创建的。那么通过自定义ThreadFactory，可以按需要对线程池中创建的线程进行一些特殊的设置，如命名、优先级等，下面代码我们通过ThreadFactory对线程池中创建的线程进行记录与命名

public class ThreadPool {
    private static ExecutorService pool;
    public static void main( String[] args )
    {
        //自定义线程工厂
        pool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5),
                new ThreadFactory() {
            public Thread newThread(Runnable r) {
                System.out.println("线程"+r.hashCode()+"创建");
                //线程命名
                Thread th = new Thread(r,"threadPool"+r.hashCode());
                return th;
            }
        }, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
          
        for(int i=0;i<10;i++) {
            pool.execute(new ThreadTask());
        }    
    }
}

public class ThreadTask implements Runnable{    
    public void run() {
        //输出执行线程的名称
        System.out.println("ThreadName:"+Thread.currentThread().getName());
    }
}

ThreadPoolExecutor扩展:
ThreadPoolExecutor扩展主要是围绕beforeExecute()、afterExecute()和terminated()三个接口实现的。

1. beforeExecute：线程池中任务运行前执行
2. afterExecute：线程池中任务运行完毕后执行
3. terminated：线程池退出后执行

线程吃线程数量的设置没有一个明确的指标，根据实际情况，结合下面这个公式即可

/**
             * Nthreads=CPU数量
             * Ucpu=目标CPU的使用率，0<=Ucpu<=1
             * W/C=任务等待时间与任务计算时间的比率
             */
            Nthreads = Ncpu*Ucpu*(1+W/C)

参考文章：ThreadPoolExecutor

线程池实现线程复用的原理

• 线程池持有一个Worker的内部类，改内部类实现Runable，其run方法（runWorker）中是一个while循环，会从任务队列里获取任务，实现一个线程执行多个任务，实际上是将任务和线程分离。
• 提交任务时，当线程数小于核心线程数时，创建worker内部类，执行任务；当核心线程池满时，任务添加到阻塞队列，当队列满时，创建非核心线程执行任务。
  参考文章

Future获取多线程的执行结果

继承Thread、实现Runnable接口的多线程实现方式，无法获取到多线程执行的结果。通过实现Callable，返回Future的方式，可以获取到多线程的执行结果。Future表示一个可能还没有完成的异步任务的结果。

future

• get（）方法可以当任务结束后返回一个结果，如果调用时，工作还没有结束，则会阻塞线程，直到任务执行完毕
• get（long timeout,TimeUnit unit）做多等待timeout的时间就会返回结果
• cancel（boolean mayInterruptIfRunning）方法可以用来停止一个任务，如果任务可以停止（通过mayInterruptIfRunning来进行判断），则可以返回true,如果任务已经完成或者已经停止，或者这个任务无法停止，则会返回false.
• isDone（）方法判断当前方法是否完成
• isCancel（）方法判断当前方法是否取消

CompletableFuture

参考文章：CompletableFuture

• 创建异步任务的四个方法：

public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable)	//不支持返回值的异步任务创建，使用默认的ForkJoinPool.commonPool() 的线程池
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable, Executor executor)//支持指定线程池
public static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier)	//支持返回值
public static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier, Executor executor)

• 计算结果完成的回调方法：

public CompletableFuture<T> whenComplete(BiConsumer<? super T,? super Throwable> action)//使用原有任务的线程执行回调方法
public CompletableFuture<T> whenCompleteAsync(BiConsumer<? super T,? super Throwable> action) //回调方法继续交由线程池执行
public CompletableFuture<T> whenCompleteAsync(BiConsumer<? super T,? super Throwable> action, Executor executor)
public CompletableFuture<T> exceptionally(Function<Throwable,? extends T> fn) //异常时执行回调方法

• 两个线程有依赖关系时，使用thenApply把这两个线程串行化

public <U> CompletableFuture<U> thenApply(Function<? super T,? extends U> fn) //T上一个线程的返回类型，U当前线程的返回类型
public <U> CompletableFuture<U> thenApplyAsync(Function<? super T,? extends U> fn)
public <U> CompletableFuture<U> thenApplyAsync(Function<? super T,? extends U> fn, Executor executor)

//example
private static void thenApply() throws Exception {
    CompletableFuture<Long> future = CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<Long>() {
        @Override
        public Long get() {
            long result = new Random().nextInt(100);
            System.out.println("result1="+result);
            return result;
        }
    }).thenApply(new Function<Long, Long>() {
        @Override
        public Long apply(Long t) {
            long result = t*5;
            System.out.println("result2="+result);
            return result;
        }
    });
    
    long result = future.get();
    System.out.println(result);
}

• 任务执行完成的方法handle，与thenApply处理方式类似，可以处理正常和异常结束的情况，thenApply只能处理正常结束的情况：

public <U> CompletionStage<U> handle(BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn);
public <U> CompletionStage<U> handleAsync(BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn);
public <U> CompletionStage<U> handleAsync(BiFunction<? super T, Throwable, ? extends U> fn,Executor executor);

• thenAccept 消费处理结果,依赖任务的执行结果

public CompletionStage<Void> thenAccept(Consumer<? super T> action);
public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action);
public CompletionStage<Void> thenAcceptAsync(Consumer<? super T> action,Executor executor);

thenRun 方法，不关心任务的结果，只要任务完成就开始执行

public CompletionStage<Void> thenRun(Runnable action);
public CompletionStage<Void> thenRunAsync(Runnable action);
public CompletionStage<Void> thenRunAsync(Runnable action,Executor executor);

• thenCombine 合并任务，将调用方与第一个future的结果合并
• thenAcceptBoth任务合并后的任务的后续处理
• applyToEither 方法，两个任务对执行的快的那个任务的结果做处理
• acceptEither 方法，两个任务对执行的快的那个任务的结果做处理
• runAfterEither 方法，两个任务任何一个返回了就执行
• runAfterBoth ，两个任务都完成了执行
• thenCompose，两个任务的流水线操作，第一个任务的结果用于第二个任务

java并发包JUC

juc参考文档

tools

1. CountDownLatch 闭锁，必须等指定的线程数完成后，主线程才能继续向下执行。countDownLatch参考文章 * 初始化：CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);
   * 计数器减一：latch.countDown();
   * 主线程阻塞等待其他线程完成（计数器降到0，阻塞解除）：latch.await();
2. CyclicBarrier 循环栅栏，当指定数量的线程到达栅栏时，解除线程阻塞，未达到指定数量时，子线程阻塞。CyclicBarrier参考文章 * 初始化指定数量的栅栏和满足条件的处理逻辑：CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2,() -> {System.out.println(“[” + Thread.currentThread().getName() + “]” + “task1and2 finish…”);});
   * 多个子线程等待栅栏条件触发（有2个await时，自动执行栅栏逻辑）： barrier.await();
3. Exchanger 交换器，两个线程的数据交换，多个偶数线程时，随机配对。线程需同时（指定时间范围内）到达。Exchanger参考文章 * 初始化：Exchanger exchanger = new Exchanger<>()
   * 交换数据：Object data = exchanger.exchange(data); //两个线程会互相拿到对方的数据

线程的五种状态

线程状态参考文章

new : 线程对象被实例化（new）

runable: 线程实例调用start启动，分为等待cpu分配资源(ready)、或正在运行（running）

blocked: 线程等待其他线程释放锁，synchronized 。

waiting:当前线程发起等待（不限期），如Object.wait()。另一个线程通过notify可以唤醒

time_waiting: 有超时时间的等待，和waiting类似，由当前线程发起。Object.wait(time)

terminated: 终止，线程执行完成

阻塞线程的四种方式对比

Thread.sleep;Object.wait;Condition.await;LockSupport.park;

参考文章

• RetraintLock结合Condition，做多线程同步
  给RetraintLock添加Condition条件，线程开始时加锁，线程内的所有任务完成后释放锁，中间当不满足当前线程的执行条件时，通过condition的await方法，是当前线程进入waiting状态并释放锁；当前线程任务执行完成后，通过condition的signal方法，唤醒满足条件的线程执行对应任务。

• CountDownLatch闭锁，通过初始化信号量的值，在线程内做countdown，监听线程阻塞等待countDownLatch降为0后，继续后续任务，可以等多个并发线程都执行完成后，再执行后续的逻辑

Synchronized 关键字式同步锁

• synchronized是非公平锁，线程进入时，会首先通过自旋尝试获取锁，获取到则直接成owner,也可以竞争成为onDeck(准备线程)；获取不到，则进入ContentionList(竞争队列)，contentionList会有频繁的cas写入，Owner unlock时，会将contentionList的一部分线程迁移到EntryLIst,并指定entryLIst的某个线程进入OnDesk(准备线程)，Owner被wait后进入waitSet，被notify唤醒后，重新进入到EntryList;Owner释放锁后，Ondesk尝试竞争锁成为Owner.
• waitSet/Contentionlist/EntryList中的线程都处于阻塞状态，该状态是有操作系统的内核函数实现的。线程的切换需要操作系统从内核态到用户态的切换，上下文切换。
• 每个对象都有monitor对象，加锁是在竞争monitor对象，通过指令实现，需要调用操作系统相关接口，是低效的。1.6有很多优化，如适应自旋、锁消除、锁粗化、轻量级锁及偏向锁等，效率有了本质的提高。

reentrantlock api级的可重入锁

• reentrantlock是实现了lock接口中方法的锁，除了能支持synchronized的所有操作外，还支持公平锁、可中断锁、可轮询锁等。（非公平锁：随机、就近原则分配锁，更高的性能；公平锁：按提出请求的顺序获取锁）
• lock 提供了丰富的api,如获取等待线程数、总数、添加条件对象（Condition,可通过Condition.await释放锁，可通过signal唤醒）、获取锁、尝试获取锁等。Condittion signal可以唤醒指定的线程；Object notify随机唤醒线程
• 有lock,必须保证最后（finally）有unlock释放锁
• 可重入锁，外层获取到锁后，内层也可以获取到锁，reentrantlock和synchronized都是可重入锁
• aqs //todo

Semaphore 信号量

• 是一种基于计数的信号量，可以设定阈值。可以用来构建一些数据池、资源池（如数据库链接）。基本能实现reentrantlock的所有功能

其他概念

• 共享锁与独占锁
  1. 独占锁：只能有一个线程能获取锁。如reentrantLock。是一种悲观保守的加锁策略
  2. 共享锁：允许多个线程同时获取锁，乐观锁，放宽了加锁策略。如ReadWriteLock,允许多个线程进行多操作，读写互斥，写写互斥。aqs的内部类Node 定义了两个常量 SHARED 和 EXCLUSIVE，标识等待线程的锁获取方式。
• 四种状态的锁：

1. 无锁状态：
2. 偏向锁：锁不仅仅不存在多线程竞争，而且锁由同一个线程获取和释放。这种情况下，需要消除消除线程锁重入（轻量级锁cas）的开销,看起来就像这个线程得到偏护。轻量级锁需要依赖多次cas原子操作，而偏向锁只是在置换ThreadId时存在一次cas操作。如果出现多线程竞争，则必须撤销偏向锁
3. 轻量级锁：在没有多线程竞争的情况下（如果有多线程竞争，则升级到重量级锁），减少重量级锁带来的性能消耗。适用于多线程交替执行某个同步代码块时，如果同一时间有两个以上线程竞争，则升级未重量级锁。
4. 重量级锁：依赖于操作系统的命令来实现的锁，线程切换需要用户态到内核态的转换，成本非常高。未优化的synchronized就是这种。

分段锁

ConcurrentHashMap 对segment加锁，就是分段锁理念非常好的实践。

cas

• 比较并交换，新值、旧值、内存值

AQS

• 抽象的队列同步器，多线程访问共享资源的同步器框架。ReentrantLock/Semaphore/CountDownLatch都依赖它
• 包含一个voilate int state(代表共享资源)和fifo线程等待队列（多线程争用共享资源被阻塞时进入此队列）
• 定义了两种资源共享模式，Exclusive独占模式、Share共享模式。独占模式下实现 tryAcquire-tryRelease，共享模式下实现
  tryAcquireShared-tryReleaseShared
• 一般的锁只实现独占或共享模式的一种，但ReentrantReadWriteLock两种都会实现，共享读和独占写，共享资源（int state）的高16位标识读锁，低16位标识写锁