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ThreadPoolExcutor

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在 JDK1.2 之前Java 的内存模型实现总是从主存(即共享内存)读取变量,是不需要进行特别的注意的。而在当前的 Java 内存模型下线程可以把变量保存本地内存(比如机器的寄存器)中,而不是直接在主存中进行读写。这就可能造成一个线程在主存中修改了一个变量的值,而另外一个线程还继续使用它在寄存器中的变量值的拷贝,造成数据的不一致JMM(Java内存模型)

要解决这个问题,就需要把变量声明为**volatile**,这就指示 JVM,这个变量是共享且不稳定的每次使用它都到主存中进行读取

所以,volatile 关键字 除了防止 JVM 的指令重排 ,还有一个重要的作用就是保证变量的可见性

volatile关键字的可见性

2.3. 并发编程的三个重要特性

  1. 原子 : 一个的操作或者多次操作,要么所有的操作全部都得到执行并且不会收到任何因素的干扰而中断,要么所有的操作都执行,要么都不执行。synchronized 可以保证代码片段的原子性。
  2. 可见 :当一个变量对共享变量进行了修改,那么另外的线程都是立即可以看到修改后的最新值。volatile 关键字可以保证共享变量的可见性。
  3. 有序 :代码在执行的过程中的先后顺序,Java 在编译器以及运行期间的优化,代码的执行顺序未必就是编写代码时候的顺序。volatile 关键字可以禁止指令进行重排序优化。(思考指令重排的原理和作用)

2.4. 说说 synchronized 关键字和 volatile 关键字的区别

synchronized 关键字和 volatile 关键字是两个互补的存在,而不是对立的存在!

  • volatile 关键字是线程同步的轻量级实现,所以**volatile 性能肯定比synchronized关键字要好**。但是**volatile 关键字只能用于变量而 synchronized 关键字可以修饰方法以及代码块**。
  • volatile 关键字能保证数据的可见性,但不能保证数据的原子性。synchronized 关键字两者都能保证。
  • volatile关键字主要用于解决变量在多个线程之间的可见性,而 synchronized 关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性。

 

3. ThreadLocal

3.1. ThreadLocal 简介

通常情况下,我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢? JDK 中提供的ThreadLocal类正是为了解决这样的问题。 ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值,可以将ThreadLocal类形象的比喻成存放数据的盒子,盒子中可以存储每个线程的私有数据。

如果你创建了一个ThreadLocal变量,那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本,这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用 get() 和 set() 方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值,从而避免了线程安全问题。

再举个简单的例子:

比如有两个人去宝屋收集宝物,这两个共用一个袋子的话肯定会产生争执,但是给他们两个人每个人分配一个袋子的话就不会出现这样的问题。如果把这两个人比作线程的话,那么 ThreadLocal 就是用来避免这两个线程竞争的。

3.2. ThreadLocal 示例

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Random;

public class ThreadLocalExample implements Runnable{

     // SimpleDateFormat 不是线程安全的,所以每个线程都要有自己独立的副本
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = ThreadLocal.withInitial(() -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm"));

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadLocalExample obj = new ThreadLocalExample();
        for(int i=0 ; i<10; i++){
            Thread t = new Thread(obj, ""+i);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            t.start();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" default Formatter = "+formatter.get().toPattern());
        try {
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //formatter pattern is changed here by thread, but it won't reflect to other threads
        formatter.set(new SimpleDateFormat());

        System.out.println("Thread Name= "+Thread.currentThread().getName()+" formatter = "+formatter.get().toPattern());
    }

}

从输出中可以看出,Thread-0 已经改变了 formatter 的值,但仍然是 thread-2 默认格式化程序与初始化值相同,其他线程也一样。

上面有一段代码用到了创建 ThreadLocal 变量的那段代码用到了 Java8 的知识,它等于下面这段代码,如果你写了下面这段代码的话,IDEA 会提示你转换为 Java8 的格式(IDEA 真的不错!)。因为 ThreadLocal 类在 Java 8 中扩展,使用一个新的方法withInitial(),将 Supplier 功能接口作为参数。

private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> formatter = new ThreadLocal<SimpleDateFormat>(){
        @Override
        protected SimpleDateFormat initialValue()
        {
            return new SimpleDateFormat("yyyyMMdd HHmm");
        }
    };

3.3. ThreadLocal 原理

从 Thread类源代码入手。

public class Thread implements Runnable {
 ......
//与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护
ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

//与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护
ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
 ......
}

从上面Thread类 源代码可以看出Thread 类中有一个 threadLocals 和 一个 inheritableThreadLocals 变量,它们都是 ThreadLocalMap 类型的变量,我们可以把 ThreadLocalMap 理解为ThreadLocal 类实现的定制化的 HashMap。默认情况下这两个变量都是 null,只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 setget方法时才创建它们,实际上调用这两个方法的时候,我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }
    ThreadLocalMap getMap(Thread t) {
        return t.threadLocals;
    }

通过上面这些内容,我们足以通过猜测得出结论:最终的变量是放在了当前线程的 ThreadLocalMap 中,并不是存在 ThreadLocal 上,ThreadLocal 可以理解为只是ThreadLocalMap的封装,传递了变量值。ThrealLocal 类中可以通过Thread.currentThread()获取到当前线程对象后,直接通过getMap(Thread t)可以访问到该线程的ThreadLocalMap对象。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap,而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ,Object 对象为 value 的键值对。

ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
 ......
}

比如我们在同一个线程中声明了两个 ThreadLocal 对象的话,会使用 Thread内部都是使用仅有那个ThreadLocalMap 存放数据的,ThreadLocalMap的 key 就是 ThreadLocal对象,value 就是 ThreadLocal 对象调用set方法设置的值。

ThreadLocalMapThreadLocal的静态内部类。

 

3.4. ThreadLocal 内存泄露问题

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用,而 value 是强引用。所以,如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下,在垃圾回收的时候,key 会被清理掉,而 value 不会被清理掉。这样一来,ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry。假如我们不做任何措施的话,value 永远无法被 GC 回收,这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap 实现中已经考虑了这种情况,在调用 set()get()remove() 方法的时候,会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后 最好手动调用remove()方法

      static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;

            Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
        }

弱引用介绍:

如果一个对象只具有弱引用,那就类似于可有可无的生活用品。弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它 所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。不过,由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程, 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

弱引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java 虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

4. 线程池

4.1. 为什么要用线程池?

池化技术相比大家已经屡见不鲜了,线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗,提高对资源的利用率。

线程池提供了一种限制和管理资源(包括执行一个任务)。 每个线程池还维护一些基本统计信息,例如已完成任务的数量。

这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处

  • 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
  • 提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。
  • 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。

4.2. 实现 Runnable 接口和 Callable 接口的区别

Runnable自 Java 1.0 以来一直存在,但Callable仅在 Java 1.5 中引入,目的就是为了来处理Runnable不支持的用例。Runnable 接口不会返回结果或抛出检查异常,但是**Callable 接口**可以。所以,如果任务不需要返回结果或抛出异常推荐使用 Runnable 接口,这样代码看起来会更加简洁。

工具类 Executors 可以实现 Runnable 对象和 Callable 对象之间的相互转换。(Executors.callable(Runnable task)或 Executors.callable(Runnable task,Object resule))。

Runnable.java

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
   /**
    * 被线程执行,没有返回值也无法抛出异常
    */
    public abstract void run();
}

Callable.java

@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
    /**
     * 计算结果,或在无法这样做时抛出异常。
     * @return 计算得出的结果
     * @throws 如果无法计算结果,则抛出异常
     */
    V call() throws Exception;
}

4.3. 执行 execute()方法和 submit()方法的区别是什么呢?

  1. execute()方法用于提交不需要返回值的任务,所以无法判断任务是否被线程池执行成功与否;
  2. submit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个 Future 类型的对象,通过这个 Future 对象可以判断任务是否执行成功,并且可以通过 Future 的 get()方法来获取返回值,get()方法会阻塞当前线程直到任务完成,而使用 get(long timeout,TimeUnit unit)方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回,这时候有可能任务没有执行完。

我们以**AbstractExecutorService**接口中的一个 submit 方法为例子来看看源代码:

    public Future<?> submit(Runnable task) {
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
        execute(ftask);
        return ftask;
    }

上面方法调用的 newTaskFor 方法返回了一个 FutureTask 对象。

    protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
        return new FutureTask<T>(runnable, value);
    }

我们再来看看execute()方法:

public void execute(Runnable command) {
      ...
    }


4.4. 如何创建线程池

《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下:

  • FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor : 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE ,可能堆积大量的请求,从而导致 OOM。
  • CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool : 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ,可能会创建大量线程,从而导致 OOM。

方式一:通过构造方法实现ThreadPoolExecutor构造方法方式二:通过 Executor 框架的工具类 Executors 来实现 我们可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor:

  • FixedThreadPool : 该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时,线程池中若有空闲线程,则立即执行。若没有,则新的任务会被暂存在一个任务队列中,待有线程空闲时,便处理在任务队列中的任务。
  • SingleThreadExecutor: 方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池,任务会被保存在一个任务队列中,待线程空闲,按先入先出的顺序执行队列中的任务。
  • CachedThreadPool: 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定,但若有空闲线程可以复用,则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作,又有新的任务提交,则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后,将返回线程池进行复用。

对应 Executors 工具类中的方法如图所示: Executor框架的工具类

4.5 ThreadPoolExecutor 类分析

ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个,其余三个都是在这个构造方法的基础上产生(其他几个构造方法说白点都是给定某些默认参数的构造方法比如默认制定拒绝策略是什么),这里就不贴代码讲了,比较简单。

/**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    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;
    }

下面这些对创建 非常重要,在后面使用线程池的过程中你一定会用到!所以,务必拿着小本本记清楚。

4.5.1 ThreadPoolExecutor构造函数重要参数分析

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数:

  • corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。
  • maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候,当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
  • workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数,如果达到的话,新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数:

  1. keepAliveTime:当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候,如果这时没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁;
  2. unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
  3. threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
  4. handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

4.5.2 ThreadPoolExecutor 饱和策略

ThreadPoolExecutor 饱和策略定义:

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任时,ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

  • ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
  • ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:调用执行自己的线程运行任务,也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务,如果执行程序已关闭,则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度,影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话,你可以选择这个策略。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 不处理新任务,直接丢弃掉。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子: Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候,当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略的话来配置线程池的时候默认使用的是 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy。在默认情况下,ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 来拒绝新来的任务 ,这代表你将丢失对这个任务的处理。 对于可伸缩的应用程序,建议使用 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy。当最大池被填满时,此策略为我们提供可伸缩队列。(这个直接查看 ThreadPoolExecutor 的构造函数源码就可以看出,比较简单的原因,这里就不贴代码了)

4.6 一个简单的线程池 Demo

为了让大家更清楚上面的面试题中的一些概念,我写了一个简单的线程池 Demo。

首先创建一个 Runnable 接口的实现类(当然也可以是 Callable 接口,我们上面也说了两者的区别。)

MyRunnable.java

import java.util.Date;

/**
 * 这是一个简单的Runnable类,需要大约5秒钟来执行其任务。
 * @author shuang.kou
 */
public class MyRunnable implements Runnable {

    private String command;

    public MyRunnable(String s) {
        this.command = s;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Start. Time = " + new Date());
        processCommand();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " End. Time = " + new Date());
    }

    private void processCommand() {
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        return this.command;
    }
}

编写测试程序,我们这里以阿里巴巴推荐的使用 ThreadPoolExecutor 构造函数自定义参数的方式来创建线程池。

ThreadPoolExecutorDemo.java

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExecutorDemo {

    private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
    private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
    public static void main(String[] args) {

        //使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
        //通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_TIME,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //创建WorkerThread对象(WorkerThread类实现了Runnable 接口)
            Runnable worker = new MyRunnable("" + i);
            //执行Runnable
            executor.execute(worker);
        }
        //终止线程池
        executor.shutdown();
        while (!executor.isTerminated()) {
        }
        System.out.println("Finished all threads");
    }
}

可以看到我们上面的代码指定了:

  1. corePoolSize: 核心线程数为 5。
  2. maximumPoolSize :最大线程数 10
  3. keepAliveTime : 等待时间为 1L。
  4. unit: 等待时间的单位为 TimeUnit.SECONDS。
  5. workQueue:任务队列为 ArrayBlockingQueue,并且容量为 100;
  6. handler:饱和策略为 CallerRunsPolicy

Output:

pool-1-thread-2 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-5 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-4 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-1 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-3 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:44 CST 2019
pool-1-thread-5 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-3 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-4 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-1 End. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-1 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-4 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-3 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-5 Start. Time = Tue Nov 12 20:59:49 CST 2019
pool-1-thread-2 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-3 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-4 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-5 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019
pool-1-thread-1 End. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019

4.7 线程池原理分析

承接 4.6 节,我们通过代码输出结果可以看出:线程池每次会同时执行 5 个任务,这 5 个任务执行完之后,剩余的 5 个任务才会被执行。 大家可以先通过上面讲解的内容,分析一下到底是咋回事?(自己独立思考一会)

现在,我们就分析上面的输出内容来简单分析一下线程池原理。

**为了搞懂线程池的原理,我们需要首先分析一下 execute方法。**在 4.6 节中的 Demo 中我们使用 executor.execute(worker)来提交一个任务到线程池中去,这个方法非常重要,下面我们来看看它的源码:

   // 存放线程池的运行状态 (runState) 和线程池内有效线程的数量 (workerCount)
   private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

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

    private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;

    public void execute(Runnable command) {
        // 如果任务为null,则抛出异常。
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        // ctl 中保存的线程池当前的一些状态信息
        int c = ctl.get();

        //  下面会涉及到 3 步 操作
        // 1.首先判断当前线程池中执行的任务数量是否小于 corePoolSize
        // 如果小于的话,通过addWorker(command, true)新建一个线程,并将任务(command)添加到该线程中;然后,启动该线程从而执行任务。
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        // 2.如果当前执行的任务数量大于等于 corePoolSize 的时候就会走到这里
        // 通过 isRunning 方法判断线程池状态,线程池处于 RUNNING 状态才会被并且队列可以加入任务,该任务才会被加入进去
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
            int recheck = ctl.get();
            // 再次获取线程池状态,如果线程池状态不是 RUNNING 状态就需要从任务队列中移除任务,并尝试判断线程是否全部执行完毕。同时执行拒绝策略。
            if (!isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
                // 如果当前线程池为空就新创建一个线程并执行。
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        //3. 通过addWorker(command, false)新建一个线程,并将任务(command)添加到该线程中;然后,启动该线程从而执行任务。
        //如果addWorker(command, false)执行失败,则通过reject()执行相应的拒绝策略的内容。
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);
    }

通过下图可以更好的对上面这 3 步做一个展示,下图是我为了省事直接从网上找到,原地址不明。

图解线程池实现原理

现在,让我们在回到 4.6 节我们写的 Demo, 现在应该是不是很容易就可以搞懂它的原理了呢?

没搞懂的话,也没关系,可以看看我的分析:

我们在代码中模拟了 10 个任务,我们配置的核心线程数为 5 、等待队列容量为 100 ,所以每次只可能存在 5 个任务同时执行,剩下的 5 个任务会被放到等待队列中去。当前的 5 个任务执行完成后,才会执行剩下的 5 个任务。