本人入手写线程池——向 JDK 线程池进发
前言
在后面的文章本人入手写乞丐版线程池中,咱们写了一个非常简单的线程池实现,这个只是一个非常简单的实现,在本篇文章当中咱们将要实现一个和 JDK 外部实现的线程池十分类似的线程池。
JDK 线程池一瞥
咱们首先看一个 JDK 给咱们提供的线程池 ThreadPoolExecutor
的构造函数的参数:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
参数解释:
- corePoolSize:这个参数你能够了解为线程池当中至多须要 corePoolSize 个线程,初始时线程池当中线程的个数为 0,当线程池当中线程的个数小于 corePoolSize 每次提交一个工作都会创立一个线程,并且先执行这个提交的工作,而后再去工作队列外面去获取新的工作,而后再执行。
- maximumPoolSize:这个参数指的是线程池当中可能容许的最大的线程的数目,当工作队列满了之后如果这个时候有新的工作想要退出队列当中,当发现队列满了之后就创立新的线程去执行工作,然而须要满足最大的线程的个数不可能超过 maximumPoolSize。
- keepAliveTime 和 unit:这个次要是用于工夫的示意,当队列当中多长时间没有数据的时候线程本人退出,后面谈到了线程池当中工作过多的时候会超过 corePoolSize,当线程池闲下来的时候这些多余的线程就能够退出了。
- workQueue:这个就是用于保留工作的阻塞队列。
- threadFactory:这个参数倒不是很重要,线程工厂。
-
handler:这个示意回绝策略,JDK 给咱们提供了四种策略:
- AbortPolicy:抛出异样。
- DiscardPolicy:放弃这个工作。
- CallerRunPolicy:提交工作的线程执行。
- DiscardOldestPolicy: 放弃等待时间最长的工作。
如果下面的参数你不可能了解,能够先浏览这篇文章本人入手写乞丐版线程池。基于下面谈到的参数,线程池当中提交工作的流程大抵如下图所示:
本人入手实现线程池
依据后面的参数剖析咱们本人实现的线程池须要实现一下性能:
- 可能提交 Runnable 的工作和 Callable 的工作。
- 线程池可能本人实现动静的扩容和所容,动静调整线程池当中线程的数目,当工作多的时候可能减少线程的数目,当工作少的时候多进去的线程可能主动退出。
- 有本人的回绝策略,当工作队列满了,线程数也达到最大的时候,须要回绝提交的工作。
线程池参数介绍
private AtomicInteger ct = new AtomicInteger(0); // 以后在执行工作的线程个数
private int corePoolSize;
private int maximumPoolSize;
private long keepAliveTime;
private TimeUnit unit;
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
private RejectPolicy policy;
private ArrayList<Worker> workers = new ArrayList<>();
private volatile boolean isStopped;
private boolean useTimed;
参数解释如下:
- ct:示意以后线程池当中线程的个数。
- corePoolSize:线程池当中外围线程的个数,意义和下面谈到的 JDK 的线程池意义统一。
- maximumPoolSize:线程池当中最大的线程个数,意义和下面谈到的 JDK 的线程池意义统一。
- keepAliveTime 和 unit:和 JDK 线程池的参数意义统一。
- taskQueue:工作队列,用不保留提交的工作。
- policy:回绝策略,次要有一下四种策略:
public enum RejectPolicy {
ABORT,
CALLER_RUN,
DISCARD_OLDEST,
DISCARD
}
- workers:用于保留工作线程。
- isStopped:线程池是否被敞开了。
- useTimed:次要是用于示意是否应用下面的 keepAliveTime 和 unit,如果应用就是在肯定的工夫内,如果没有从工作队列当中获取到工作,线程就从线程池退出,然而须要保障线程池当中最小的线程个数不小于 corePoolSize。
实现 Runnable
// 上面这个办法是向线程池提交工作
public void execute(Runnable runnable) throws InterruptedException {checkPoolState();
if (addWorker(runnable, false) // 如果可能退出新的线程执行工作 退出胜利就间接返回
|| !taskQueue.offer(runnable) // 如果 taskQueue.offer(runnable) 返回 false 阐明提交工作失败 工作队列曾经满了
|| addWorker(runnable, true)) // 应用可能应用的最大的线程数 (maximumPoolSize) 看是否可能产生新的线程
return;
// 如果工作队列满了而且不可能退出新的线程 则回绝这个工作
if (!taskQueue.offer(runnable))
reject(runnable);
}
在下面的代码当中:
- checkPoolState 函数是查看线程池的状态,当线程池被停下来之后就不可能在提交工作:
private void checkPoolState() {if (isStopped) {
// 如果线程池曾经停下来了,就不在向工作队列当中提交工作了
throw new RuntimeException("thread pool has been stopped, so quit submitting task");
}
}
- addWorker 函数是往线程池当中提交工作并且产生一个线程,并且这个线程执行的第一个工作就是传递的参数。max 示意线程的最大数目,max == true 的时候示意应用 maximumPoolSize 否则应用 corePoolSize,当返回值等于 true 的时候示意执行胜利,否则示意执行失败。
/**
*
* @param runnable 须要被执行的工作
* @param max 是否应用 maximumPoolSize
* @return boolean
*/
public synchronized boolean addWorker(Runnable runnable, boolean max) {if (ct.get() >= corePoolSize && !max)
return false;
if (ct.get() >= maximumPoolSize && max)
return false;
Worker worker = new Worker(runnable);
workers.add(worker);
Thread thread = new Thread(worker, "ThreadPool-" + "Thread-" + ct.addAndGet(1));
thread.start();
return true;
}
实现 Callable
这个函数其实比较简单,只须要将传入的 Callable 对象封装成一个 FutureTask 对象即可,因为 FutureTask 实现了 Callable 和 Runnable 两个接口,而后将这个后果返回即可,失去这个对象,再调用对象的 get 办法就可能失去后果。
public <V> RunnableFuture<V> submit(Callable<V> task) throws InterruptedException {checkPoolState();
FutureTask<V> futureTask = new FutureTask<>(task);
execute(futureTask);
return futureTask;
}
回绝策略的实现
依据后面提到的各种策略的具体实现形式,具体的代码实现如下所示:
private void reject(Runnable runnable) throws InterruptedException {switch (policy) {
case ABORT:
throw new RuntimeException("task queue is full");
case CALLER_RUN:
runnable.run();
case DISCARD: // 间接放弃这个工作
return;
case DISCARD_OLDEST:
// 放弃等待时间最长的工作 也就是队列当中的第一个工作
taskQueue.poll();
execute(runnable); // 从新执行这个工作
}
}
线程池敞开实现
一共两种形式实现线程池敞开:
- 间接敞开线程池,不论工作队列当中的工作是否被全副执行实现。
- 平安敞开线程池,先期待工作队列当中所有的工作被执行实现,再敞开线程池,然而在这个过程当中不容许持续提交工作了,这一点曾经在函数 checkPoolState 当中实现了。
// 强制敞开线程池
public synchronized void stop() {
isStopped = true;
for (Worker worker : workers) {worker.stopWorker();
}
}
public synchronized void shutDown() {
// 先示意敞开线程池 线程就不能再向线程池提交工作
isStopped = true;
// 先期待所有的工作执行实现再敞开线程池
waitForAllTasks();
stop();}
private void waitForAllTasks() {
// 当线程池当中还有工作的时候 就不退出循环
while (taskQueue.size() > 0) {Thread.yield();
try {Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
}
}
工作线程的工作实现
@Override
public void run() {
// 先执行传递过去的第一个工作 这里是一个小的优化 让线程间接执行第一个工作 不须要
// 放入工作队列再取出来执行了
firstTask.run();
thisThread = Thread.currentThread();
while (!isStopped) {
try {
// 是否应用工夫就在这里显示进去了
Runnable task = useTimed ? taskQueue.poll(keepAliveTime, unit) : taskQueue.take();
if (task == null) {
int i;
boolean exit = true;
// 如果以后线程数大于外围线程数 则应用 CAS 去退出 用于保障在线程平安下的退出
// 且保障线程的个数不小于 corePoolSize 上面这段代码须要仔细分析一下
if (ct.get() > corePoolSize) {
do{i = ct.get();
if (i <= corePoolSize) {
exit = false;
break;
}
}while (!ct.compareAndSet(i, i - 1));
if (exit) {return;}
}
}else {task.run();
}
} catch (InterruptedException e) {// do nothing}
}
}
咱们当初来仔细分析一下,线程退出线程池的时候是如何保障线程池当中总的线程数是不小于 corePoolSize 的!首先整体的框架是应用 CAS 进行实现,具体代码为 do … while 操作,而后在 while 操作外面应用 CAS 进行测试替换,如果没有胜利再次获取,当线程池当中外围线程的数目小于等于 corePoolSize 的时候也须要退出循环,因为线程池当中线程的个数不能小于 corePoolSize。因而应用 break 跳出循环的线程是不会退出线程池的。
线程池实现的 BUG
在咱们本人实现的线程池当中当线程退出的时候,workers 当中还保留这指向这个线程的对象,然而当线程退出的时候咱们还没有在 workers 当中删除这个对象,因而这个线程对象不会被垃圾回收器收集掉,然而咱们这个只是一个线程池实现的例子而已,并不用于生产环境,只是为了帮忙大家了解线程池的原理。
残缺代码
package cscore.concurrent.java.threadpoolv2;
import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class ThreadPool {private AtomicInteger ct = new AtomicInteger(0); // 以后在执行工作的线程个数
private int corePoolSize;
private int maximumPoolSize;
private long keepAliveTime;
private TimeUnit unit;
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
private RejectPolicy policy;
private ArrayList<Worker> workers = new ArrayList<>();
private volatile boolean isStopped;
private boolean useTimed;
public int getCt() {return ct.get();
}
public ThreadPool(int corePoolSize, int maximumPoolSize, TimeUnit unit, long keepAliveTime, RejectPolicy policy
, int maxTasks) {
// please add -ea to vm options to make assert keyword enable
assert corePoolSize > 0;
assert maximumPoolSize > 0;
assert keepAliveTime >= 0;
assert maxTasks > 0;
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.unit = unit;
this.policy = policy;
this.keepAliveTime = keepAliveTime;
taskQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(maxTasks);
useTimed = keepAliveTime != 0;
}
/**
*
* @param runnable 须要被执行的工作
* @param max 是否应用 maximumPoolSize
* @return boolean
*/
public synchronized boolean addWorker(Runnable runnable, boolean max) {if (ct.get() >= corePoolSize && !max)
return false;
if (ct.get() >= maximumPoolSize && max)
return false;
Worker worker = new Worker(runnable);
workers.add(worker);
Thread thread = new Thread(worker, "ThreadPool-" + "Thread-" + ct.addAndGet(1));
thread.start();
return true;
}
// 上面这个办法是向线程池提交工作
public void execute(Runnable runnable) throws InterruptedException {checkPoolState();
if (addWorker(runnable, false) // 如果可能退出新的线程执行工作 退出胜利就间接返回
|| !taskQueue.offer(runnable) // 如果 taskQueue.offer(runnable) 返回 false 阐明提交工作失败 工作队列曾经满了
|| addWorker(runnable, true)) // 应用可能应用的最大的线程数 (maximumPoolSize) 看是否可能产生新的线程
return;
// 如果工作队列满了而且不可能退出新的线程 则回绝这个工作
if (!taskQueue.offer(runnable))
reject(runnable);
}
private void reject(Runnable runnable) throws InterruptedException {switch (policy) {
case ABORT:
throw new RuntimeException("task queue is full");
case CALLER_RUN:
runnable.run();
case DISCARD:
return;
case DISCARD_OLDEST:
// 放弃等待时间最长的工作
taskQueue.poll();
execute(runnable);
}
}
private void checkPoolState() {if (isStopped) {
// 如果线程池曾经停下来了,就不在向工作队列当中提交工作了
throw new RuntimeException("thread pool has been stopped, so quit submitting task");
}
}
public <V> RunnableFuture<V> submit(Callable<V> task) throws InterruptedException {checkPoolState();
FutureTask<V> futureTask = new FutureTask<>(task);
execute(futureTask);
return futureTask;
}
// 强制敞开线程池
public synchronized void stop() {
isStopped = true;
for (Worker worker : workers) {worker.stopWorker();
}
}
public synchronized void shutDown() {
// 先示意敞开线程池 线程就不能再向线程池提交工作
isStopped = true;
// 先期待所有的工作执行实现再敞开线程池
waitForAllTasks();
stop();}
private void waitForAllTasks() {
// 当线程池当中还有工作的时候 就不退出循环
while (taskQueue.size() > 0) {Thread.yield();
try {Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
}
}
class Worker implements Runnable {
private Thread thisThread;
private final Runnable firstTask;
private volatile boolean isStopped;
public Worker(Runnable firstTask) {this.firstTask = firstTask;}
@Override
public void run() {
// 先执行传递过去的第一个工作 这里是一个小的优化 让线程间接执行第一个工作 不须要
// 放入工作队列再取出来执行了
firstTask.run();
thisThread = Thread.currentThread();
while (!isStopped) {
try {Runnable task = useTimed ? taskQueue.poll(keepAliveTime, unit) : taskQueue.take();
if (task == null) {
int i;
boolean exit = true;
if (ct.get() > corePoolSize) {
do{i = ct.get();
if (i <= corePoolSize) {
exit = false;
break;
}
}while (!ct.compareAndSet(i, i - 1));
if (exit) {return;}
}
}else {task.run();
}
} catch (InterruptedException e) {// do nothing}
}
}
public synchronized void stopWorker() {if (isStopped) {throw new RuntimeException("thread has been interrupted");
}
isStopped = true;
thisThread.interrupt();}
}
}
线程池测试
package cscore.concurrent.java.threadpoolv2;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.RunnableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class Test {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {var pool = new ThreadPool(2, 5, TimeUnit.SECONDS, 10, RejectPolicy.ABORT, 100000);
for (int i = 0; i < 10; i++) {RunnableFuture<Integer> submit = pool.submit(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "output a");
try {Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
return 0;
});
System.out.println(submit.get());
}
int n = 15;
while (n-- > 0) {System.out.println("Number Threads =" + pool.getCt());
Thread.sleep(1000);
}
pool.shutDown();}
}
下面测试代码的输入后果如下所示:
ThreadPool-Thread-2 output a
ThreadPool-Thread-1 output a
ThreadPool-Thread-3 output a
ThreadPool-Thread-4 output a
Number Threads = 5
ThreadPool-Thread-5 output a
ThreadPool-Thread-2 output a
ThreadPool-Thread-1 output a
ThreadPool-Thread-3 output a
ThreadPool-Thread-4 output a
ThreadPool-Thread-5 output a
ThreadPool-Thread-2 output a
ThreadPool-Thread-1 output a
ThreadPool-Thread-4 output a
ThreadPool-Thread-3 output a
ThreadPool-Thread-5 output a
ThreadPool-Thread-2 output a
ThreadPool-Thread-1 output a
ThreadPool-Thread-4 output a
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 5
Number Threads = 3
Number Threads = 2
Number Threads = 2
Number Threads = 2
Number Threads = 2
从下面的代码能够看出咱们实现了正确的工作实现后果,同时线程池当中的外围线程数从 2 变到了 5,当线程池当中工作队列全副别执行实现之后,线程的数目从新降下来了,这的确是咱们想要达到的后果。
总结
在本篇文章当中次要给大家介绍了如何实现一个相似于 JDK 中的线程池,外面有十分多的实现细节,大家能够认真捋一下其中的流程,对线程池的了解将会十分有帮忙。
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