线程池的底层原理

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线程池执行任务的具体流程是怎样的？

ThreadPoolExecutor中提供了两种执行任务的方法：

1. void execute(Runnable command) 2. Future submit(Runnable task)

实际上submit中最终还是调用的execute()方法，只不过会返回一个Future对象，用来获取任务执行结果：

注意：提交一个Runnable时，不管当前线程池中的线程是否空闲，只要数量小于核心线程数就会创建新线程。

注意：ThreadPoolExecutor相当于是非公平的，比如队列满了之后提交的Runnable可能会比正在排队的Runnable先执行。

线程池的五种状态是如何流转的？

线程池有五种状态：

RUNNING：会接收新任务并且会处理队列中的任务

SHUTDOWN：不会接收新任务并且会处理队列中的任务

STOP：不会接收新任务并且不会处理队列中的任务，并且会中断在处理的任务（注意：一个任务能不能被中断得看任务本身）

TIDYING：所有任务都终止了，线程池中也没有线程了，这样线程池的状态就会转为TIDYING，一旦达到此状态，就会调用线程池的terminated()

TERMINATED：terminated()执行完之后就会转变为TERMINATED

这五种状态并不能任意转换，只会有以下几种转换情况：

1. RUNNING -> SHUTDOWN：手动调用shutdown()触发，或者线程池对象GC时会调用finalize()从而调用shutdown() 2. (RUNNING or SHUTDOWN) -> STOP：调用shutdownNow()触发，如果先调shutdown()紧着调shutdownNow()，就会发生SHUTDOWN -> STOP 3. SHUTDOWN -> TIDYING：队列为空并且线程池中没有线程时自动转换 4. STOP -> TIDYING：线程池中没有线程时自动转换（队列中可能还有任务） 5. TIDYING -> TERMINATED：terminated()执行完后就会自动转换

线程池中的线程是如何关闭的？

我们一般会使用thread.start()方法来开启一个线程，那如何停掉一个线程呢？

Thread类提供了一个stop()，但是标记了@Deprecated，为什么不推荐用stop()方法来停掉线程呢？

因为stop()方法太粗暴了，一旦调用了stop()，就会直接停掉线程，但是调用的时候根本不知道线程刚刚在做什么，任务做到哪一步了，这是很危险的。

这里强调一点，stop()会释放线程占用的synchronized锁（不会自动释放ReentrantLock锁，这也是不建议用stop()的一个因素）。

线程池为什么一定得是阻塞队列？

线程池中的线程在运行过程中，执行完创建线程时绑定的第一个任务后，就会不断的从队列中获取任务并执行，那么如果队列中没有任务了，线程为了不自然消亡，就会阻塞在获取队列任务时，等着队列中有任务过来就会拿到任务从而去执行任务。

通过这种方法能最终确保，线程池中能保留指定个数的核心线程数，关键代码为：

某个线程在从队列获取任务时，会判断是否使用超时阻塞获取，我们可以认为非核心线程会poll()，核心线程会take()，非核心线程超过时间还没获取到任务后面就会自然消亡了。

线程发生异常，会被移出线程池吗？

答案是会的，那有没有可能核心线程数在执行任务时都出错了，导致所有核心线程都被移出了线程池？

在源码中，当执行任务时出现异常时，最终会执行processWorkerExit()，执行完这个方法后，当前线程也就自然消亡了，但是！processWorkerExit()方法中会额外再新增一个线程，这样就能维持住固定的核心线程数。

线程池的核心线程数、最大线程数该如何设置？

我们都知道，线程池中有两个非常重要的参数：

1. corePoolSize：核心线程数，表示线程池中的常驻线程的个数 2. maximumPoolSize：最大线程数，表示线程池中能开辟的最大线程个数

那这两个参数该如何设置呢？

我们对线程池负责执行的任务分为三种情况：

1. CPU密集型任务，比如找出1-1000000中的素数 2. IO密集型任务，比如文件IO、网络IO 3. 混合型任务

CPU密集型任务的特点时，线程在执行任务时会一直利用CPU，所以对于这种情况，就尽可能避免发生线程上下文切换。

比如，现在我的电脑只有一个CPU，如果有两个线程在同时执行找素数的任务，那么这个CPU就需要额外的进行线程上下文切换，从而达到线程并行的效果，此时执行这两个任务的总时间为：

任务执行时间*2+线程上下文切换的时间

而如果只有一个线程，这个线程来执行两个任务，那么时间为：

任务执行时间*2

所以对于CPU密集型任务，线程数最好就等于CPU核心数，可以通过以下API拿到你电脑的核心数：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()

只不过，为了应对线程执行过程发生缺页中断或其他异常导致线程阻塞的请求，我们可以额外在多设置一个线程，这样当某个线程暂时不需要CPU时，可以有替补线程来继续利用CPU。

所以，对于CPU密集型任务，我们可以设置线程数为：CPU核心数+1

我们在来看IO型任务，线程在执行IO型任务时，可能大部分时间都阻塞在IO上，假如现在有10个CPU，如果我们只设置了10个线程来执行IO型任务，那么很有可能这10个线程都阻塞在了IO上，这样这10个CPU就都没活干了，所以，对于IO型任务，我们通常会设置线程数为：2*CPU核心数

不过，就算是设置为了2*CPU核心数，也不一定是最佳的，比如，有10个CPU，线程数为20，那么也有可能这20个线程同时阻塞在了IO上，所以可以再增加线程，从而去压榨CPU的利用率。

通常，如果IO型任务执行的时间越长，那么同时阻塞在IO上的线程就可能越多，我们就可以设置更多的线程，但是，线程肯定不是越多越好，我们可以通过以下这个公式来进行计算：

线程数 = CPU核心数 *（ 1 + 线程等待时间 / 线程运行总时间）

线程等待时间：指的就是线程没有使用CPU的时间，比如阻塞在了IO

线程运行总时间：指的是线程执行完某个任务的总时间

总结，我们再工作中，对于：

1. CPU密集型任务：CPU核心数+1，这样既能充分利用CPU，也不至于有太多的上下文切换成本 2. IO型任务：建议压测，或者先用公式计算出一个理论值（理论值通常都比较小） 3. 对于核心业务（访问频率高），可以把核心线程数设置为我们压测出来的结果，最大线程数可以等于核心线程数，或者大一点点，比如我们压测时可能会发现500个线程最佳，但是600个线程时也还行，此时600就可以为最大线程数 4. 对于非核心业务（访问频率不高），核心线程数可以比较小，避免操作系统去维护不必要的线程，最大线程数可以设置为我们计算或压测出来的结果。

致谢：

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