手写线程池只需了解7个线程池核心参数

文章开头直接表格丢出七个核心参数，以及简单的说明。

如果已经是老司机，那么看到之后就能直接唤醒深处已经淡忘的记忆。

如果还是小萌新，不妨先简单的有个印象，等看完示例之后再深刻记忆。无论是对面试还是源码走读，或是线程池二开优化都会有帮助。

前导

手写线程池之前，你得知道线程池是什么，如何工作的。这样踩在Doug Lea的肩膀上你才能看的更远，走的更高。

如果你还不知道什么是线程池，可能本文不太适合你，看看我其他文章如线程池的前世今生、池化技术之后再来吧。

JDK中ThreeadPoolExecutor线程池的运行原理借用我生活中的例子来说明，帮助理解记忆。

故事

第零章

我是隶属于一个包工头（ThreadPoolExecutor）下的一个小员工，是一名Worker。曾经他手下一个员工都没有（默认线程数为0，没有线程启动），他自己也好吃懒作，从来不干活。

一次酒后，我们头儿吐露出他计划要招4个长工（coolPoolSize为4），而且以他的能力最多也只能管理6个下属（maximumPoolSize为6），那么也就说他最多也还会招2个临时工。他老婆兼职着Hr（threadFactory，理解为每一个线程都是经过她的手创建），每一个人入职都会发给我们一个安全帽，安全帽上标着编号，而我的编号是0x11。

第一章：第一个下属

有一天，一个老板遇见头儿，问他100块搬一块砖干不干，头儿说干。我们都知道的，他是不干活的。在下雨的公交站，只有我们两个人，他神秘的问我，你也是搬砖的吧，我有一个1块钱一块砖的活，你敢不敢？我想到我们老板以前只给一毛一块，我二话没说，成了他第一个员工（此时，核心线程数为1）。

第二章：干活

看着涨了10倍的工资，我的工作积极性被调动了起来。从来没有一块砖需要等我，一来砖我就搬完了，只有我等砖，没有砖等我。

第三章：两块砖

有一天，工地门口一下子来了两块砖。
我站在门口呆了，毕竟我一次只能搬一块砖，还有一块砖怎么办？工头来了，不知道他使出了什么技巧，一眨眼的时间，又拉到了一个工友，和我一起搬砖。不知道他是不是也是1块钱一块砖，我也没敢问。

第四章：两个人

活来的不是那么稳定。我和小王，对了忘记说了，那个新来的同事叫小王。小王和我一样，也是手脚麻利，干活卖力，一次来两块砖时，我们一人一块，如果只到了一块砖，我们看谁先抢到，谁就能赚这一块钱。幸好，我的手脚挺快，基本上一块砖的时候，我也能和他抢个55开。

第五章：平淡的生活

砖是一天天搬，工头的生意也越做越大，最多的时候能有一次四块砖。和小王来的那次一样，在门口岗亭那，工头和他们聊不到一支烟的功夫，我又多了两个工友。

第六章：门口的沙地

门口有一块沙地，我一直都没有注意到它。但是今天例外，因为今天一下来了五块砖，工头也没向往常一样出来解决。我知道他躺在那一定是看见了，因为我看到他故意的压了压帽檐，应该是想让我们以为他睡得比较死，帽子盖得严。

我们四个人一人搬走了一块砖，还剩下一块砖，它就静静的摆在沙地上（中间插一句，workQueue中插入了第一个任务，这毕竟还是一篇技术向的文章，别忘了正事）。它就躺在那块沙地上，我从来没有注意到的沙地，仿佛以前从未存在，但是今天它在了。沙地上还摆着我的罪恶感，不知道其他的工友是怎么想的，至少我是。我内心里从来不能忍受有砖是在等我搬的。明明只有我能等砖啊。

第七章：砖块

想聊的太多了，我好像都忘记介绍我搬的砖块了。这可不是普通的砖块，长宽高我不太有概念，只知道很重，那天工头跟我们说，这砖不耐压，最底下的砖要是再压上三块（共4块，workQueue的长度为4），如果再加一块就会把最底下的砖压坏。我甚至还听到一个比较恐怖的传说，门口那块沙地风水也不太好，要是沙地上一共压了五块砖，能把下面挖的地下室压塌，甚至整个工地也会倒掉。（队列中积压大对象过多，导致OOM）

这就是为什么我一次只能搬一块砖，这砖可不好搬呀。你也别说你来你也行。要是没有经过长期的搬砖训练，这砖你应该是搬不动的。

第八章：摇人

沙地上偶然会出现已经积压四块砖的情况，不过一般很快危险就被排除了。毕竟我们四个工友都是好样的，基本上不会让这种情况出现太久。

但是危险的事情总会出现，两辆自卸车带着第五块砖、第六块砖来了。门口也没有其他人，不管怎么样，第五块砖都会压上去吧。

然而，这件事我没有亲眼所见，是我工友告诉我的。

工友告诉我，这些自卸车到的几分钟前，工头就打了一个电话。也就等自卸车刚停稳，边上一辆小面包就过来了。面包车里跳下来两个人，一人搬起一块砖，就开始工作。

工头原来还会摇人，从没有见过，还刚好摇了两个人来搬超额的两块砖。我们私下都认为老板应该是事先知道今天肯定会来不及搬。

第九章：门房大爷

原来我不知道的事情还有这么多。门房大爷（RejectedExecutionHandler）是早在我之前，就已经和工头谈好的，帮忙看着那些砖，防止转压的过多。事情是这样的。
不是我们不勤快，是砖越来越多。即便我们六个人，也搬不过来，堆在沙地上的砖也一直到了四块。

我们一直都以为门房大爷和蔼可亲，和我们关系也老好了，不像是个社会人。但是那天自卸车到了，大家都没注意，第五块砖要压上来了，唯独大爷看到了。只见到大爷抄起菜刀脱掉安全帽带起钢盔冲到门口，大声嚷嚷挥舞菜刀赶走了自卸车和带着的砖块（默认AbortPolicy策略，直接抛异常，任务不处理）。原来大爷是这么一个大爷，有他在，这辈子是验证不了都市传说到底是不是真的了。

第十章：后疫情时代

疫情来了，送砖头的车也少了。我们知道，裁员肯定也是来了。

工头说他很人性化，他不做决断，让我们自己说了算。但是他定下规矩如果三天（时间单位TimeUnit.DAYS，时间keepAliveTime为3）一块砖都没搬，让我们自己选择离开吧。我还以为我们最开始四个不是临时工，不会被裁，原来我们都是。

工头只保证最后会留四个。

第十一章：内卷还在继续

虽然我们不拿底薪，按照搬砖的数量计薪。不过工头还是嫌我们人多活少碍事，在工地里瞎晃悠（线程还是存在进程中，多少占用了系统资源）。工头调整了规则（allowsCoreThreadTimeOut为true，允许核心线程销毁），我们四个常任搬砖工也变成临时工，根据之前的规则要被淘汰了。
每一个人都为了一口饭，互相内卷着，希望不被开除。

手写线程池实现

终于开始自己个儿实现一个线程池了，思路就是模仿jdk中的线程池。或者说的再直白点，那就是默写jdk线程池的核心代码。

定义成员变量

/**
 * 线程池中用了一个ctl来实现, 不过自己实现的时候并不想写的这么复杂, 因此还是拆成两个变量, state与threadNum
 * 线程池状态,简单理解为-1是正常,大于0线程池已经异常, 简单起见,就没有做判断.
 */
private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
/**
 * 线程数量
 */
private AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(0);
/**
 * 完成任务量
 */
private volatile int compliteNum = 0;

/**
 * 持有所有的线程
 */
private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

/**
 * 缓存工作任务
 */
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;

/**
 * 线程池创建的工厂
 */
private volatile ThreadFactory threadFactory;

/**
 * 核心线程数
 */
private volatile int corePoolSize;

/**
 * 最大线程数
 */
private volatile int maximumPoolSize;

/**
 * 拒绝策略
 */
private MyRejectedExecutionHandler handler;

/**
 * 锁, 处理一些公用变量时需要加锁
 */
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();

构造方法

只提供了一个三个参数的构造方法，其他参数都不是关键，所以直接设置了默认值。

/**
 * 提供一种构造方法, 只需要配置线程数和queue的容量
 * @param corePoolSize
 * @param maximumPoolSize
 * @param taskQueue
 */
public MyPool(Integer corePoolSize, Integer maximumPoolSize, BlockingQueue taskQueue) {
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.taskQueue = taskQueue;
    this.threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
    this.handler = new MyRejectedExecutionHandler();
}

核心内部类，worker

/**
 * 内部类, worker,持有线程,执行任务
 */
private class Worker implements Runnable {
    Thread thread;
    Runnable task;

    /**
     * 构造方法, 构造出work
     * @param task
     */
    public Worker( Runnable task) {
        this.task = task;
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("覆盖run方法,对传入的任务做增强");
        runWorker(this);
    }
}

获取线程工厂的方法

线程工厂用的是jdk中自带的DefaultThreadFactory,在worker初始化时获取线程。

/**
 * 通过线程工厂创建线程
 * @return
 */
private ThreadFactory getThreadFactory() {
    return this.threadFactory;
}

自定义拒绝策略

自定义拒绝策略。

/**
 * 自定义拒绝策略, 并没有去继承jdk中的接口
 * 直接打印, 不做其他处理
 */
private class MyRejectedExecutionHandler {

    public void rejectedExecution(Runnable r, MyPool p) {
        System.out.println("任务过载,丢弃任务");
    }
}

在后续使用拒绝策略时，调用的方法:

private void reject(Runnable command) {
    handler.rejectedExecution(command, this);
}

向线程池提交任务

向线程池提交任务，在自己实现的线程池中，是为数不多的对外暴露的接口。

而在官方的线程池中，也几乎没有什么能直接操作到线程或者任务的API，对外暴露的多为管理线程池方面的API。

这个方法需要好好掌握，也是面试中问的最多的部分。

/**
 * 对外暴露的方法, 执行任务
 * @param r
 */
public void execute(Runnable r) {
    if (r == null) throw new NullPointerException();

    int n = threadNum.get();

    // 小于核心线程数
    if (n < corePoolSize) {
        addWorker(r, true);
        return;
    }
    // 队列未满, 未满时offer返回true
    if (taskQueue.offer(r)) {
        addWorker(null, false);
    }
    // 队列已满, 增加线程直到最大线程数为止
    else if (!addWorker(r, false)){
        // 执行拒绝策略
        reject(r);
    }

}

将任务交给worker内部类

execute中基本上只是一个中转，决定任务到底是由核心线程接收，还是队列接收，还是非核心线程接收或是拒绝策略接收。

在这里是要把任务添加给work，加入到works中，并且调用了线程的t.start()方法启动一个新的线程。

/**
 * 将任务添加到执行过程中
 * @param r
 * @param core
 */
private boolean addWorker(Runnable r, boolean core) {
    int num = threadNum.get();

    // 乐观锁
    for(;;) {
        // 线程数是否超出
        if (num >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) {
            return false;
        }

        if (threadNum.compareAndSet(num, num + 1)) {
            // 添加成功
            break;
        }
    }

    Worker w = null;
    boolean workerStarted = false;
    try {
        w = new Worker(r);
        Thread t = w.thread;

        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                workers.add(w);
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            t.start();
            workerStarted = true;
        }
    } finally {

    }

    return workerStarted;
}

真正执行任务

/**
 * 线程由addWorker中t.start已启动, 启动之后将执行Worker中的run方法
 * 这个run方法传入的是worker对象,
 * 对普通的任务做增强, 也用于对于所执行的任务做前置后置的管理
 * @param w
 */
private void runWorker(Worker w) {
    Runnable task = w.task;

    try {
        // 一直获取任务
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {

            try {
                beforeExecute();

                try {
                    task.run();

                } finally {
                    afterExecute();
                }
            } finally {
                // 演示用, 直接加锁,  统计任务完成数
                final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
                mainLock.lock();
                try {
                    compliteNum += 1;
                } finally {
                    mainLock.unlock();
                    task = null;
                }

            }
        }
    } finally {
        // 线程退出的后置操作
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            workers.remove(w);
            threadNum.decrementAndGet();
        } finally {
            mainLock.unlock();
        }

        if (threadNum.get() < corePoolSize) {
            addWorker(null, false);
        }
    }

}

获取任务，不让线程闲下来

/**
 * 从队列中获取任务
 * @return
 */
private Runnable getTask() {
    try {
        Runnable r = taskQueue.take();
        if (r != null) {
            return r;
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

前后置增强

private void afterExecute() {
    //System.out.println("操作后置增强");
}

private void beforeExecute() {
    //System.out.println("操作前置增强");
}

获取总共完成的任务数

/**
 * 获取总共完成的任务数
 * @return
 */
public int getCompliteNum() {
    return this.compliteNum;
}

运行示例

image

全部代码

public class MyPool {

    /**
     * 线程池中用了一个ctl来实现, 不过自己实现的时候并不想写的这么复杂, 因此还是拆成两个变量, state与threadNum
     * 线程池状态,简单理解为-1是正常,大于0线程池已经异常, 简单起见,就没有做判断.
     */
    private AtomicInteger state = new AtomicInteger(0);
    /**
     * 线程数量
     */
    private AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(0);
    /**
     * 完成任务量
     */
    private volatile int compliteNum = 0;

    /**
     * 持有所有的线程
     */
    private HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();

    /**
     * 缓存工作任务
     */
    private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;

    /**
     * 线程池创建的工厂
     */
    private volatile ThreadFactory threadFactory;

    /**
     * 核心线程数
     */
    private volatile int corePoolSize;

    /**
     * 最大线程数
     */
    private volatile int maximumPoolSize;

    /**
     * 拒绝策略
     */
    private MyRejectedExecutionHandler handler;

    /**
     * 锁, 处理一些公用变量时需要加锁
     */
    private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();

    /**
     * 提供一种构造方法, 只需要配置线程数和queue的容量
     * @param corePoolSize
     * @param maximumPoolSize
     * @param taskQueue
     */
    public MyPool(Integer corePoolSize, Integer maximumPoolSize, BlockingQueue taskQueue) {
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.taskQueue = taskQueue;
        this.threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
        this.handler = new MyRejectedExecutionHandler();
    }

    /**
     * 内部类, worker,持有线程,执行任务
     */
    private class Worker implements Runnable {
        Thread thread;
        Runnable task;

        /**
         * 构造方法, 构造出work
         * @param task
         */
        public Worker( Runnable task) {
            this.task = task;
            this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
        }

        @Override
        public void run() {
            System.out.println("覆盖run方法,对传入的任务做增强");
            runWorker(this);
        }
    }

    /**
     * 通过线程工厂创建线程
     * @return
     */
    private ThreadFactory getThreadFactory() {
        return this.threadFactory;
    }

    /**
     * 自定义拒绝策略, 并没有去继承jdk中的接口
     * 直接打印, 不做其他处理
     */
    private class MyRejectedExecutionHandler {

        public void rejectedExecution(Runnable r, MyPool p) {
            System.out.println("任务过载,丢弃任务");
        }
    }

    /**
     * 对外暴露的方法, 执行任务
     * @param r
     */
    public void execute(Runnable r) {
        if (r == null) throw new NullPointerException();

        int n = threadNum.get();

        // 小于核心线程数
        if (n < corePoolSize) {
            addWorker(r, true);
            return;
        }
        // 队列未满, 未满时offer返回true
        if (taskQueue.offer(r)) {
            addWorker(null, false);
        }
        // 队列已满, 增加线程直到最大线程数为止
        else if (!addWorker(r, false)){
            // 执行拒绝策略
            reject(r);
        }

    }

    /**
     * 将任务添加到执行过程中
     * @param r
     * @param core
     */
    private boolean addWorker(Runnable r, boolean core) {
        int num = threadNum.get();

        // 乐观锁
        for(;;) {
            // 线程数是否超出
            if (num >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) {
                return false;
            }

            if (threadNum.compareAndSet(num, num + 1)) {
                // 添加成功
                break;
            }
        }

        Worker w = null;
        boolean workerStarted = false;
        try {
            w = new Worker(r);
            Thread t = w.thread;

            if (t != null) {
                final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
                mainLock.lock();
                try {
                    workers.add(w);
                } finally {
                    mainLock.unlock();
                }
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        } finally {

        }

        return workerStarted;
    }

    /**
     * 线程由addWorker中t.start已启动, 启动之后将执行Worker中的run方法
     * 这个run方法传入的是worker对象,
     * 对普通的任务做增强, 也用于对于所执行的任务做前置后置的管理
     * @param w
     */
    private void runWorker(Worker w) {
        Runnable task = w.task;

        try {
            // 一直获取任务
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {

                try {
                    beforeExecute();

                    try {
                        task.run();

                    } finally {
                        afterExecute();
                    }
                } finally {
                    // 演示用, 直接加锁,  统计任务完成数
                    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
                    mainLock.lock();
                    try {
                        compliteNum += 1;
                    } finally {
                        mainLock.unlock();
                        task = null;
                    }

                }
            }
        } finally {
            // 线程退出的后置操作
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                workers.remove(w);
                threadNum.decrementAndGet();
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }

            if (threadNum.get() < corePoolSize) {
                addWorker(null, false);
            }
        }

    }

    /**
     * 从队列中获取任务
     * @return
     */
    private Runnable getTask() {
        try {
            Runnable r = taskQueue.take();
            if (r != null) {
                return r;
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    private void afterExecute() {
        //System.out.println("操作后置增强");
    }

    private void beforeExecute() {
        //System.out.println("操作前置增强");
    }

    private void reject(Runnable command) {
        handler.rejectedExecution(command, this);
    }

    /**
     * 获取总共完成的任务数
     * @return
     */
    public int getCompliteNum() {
        return this.compliteNum;
    }

}

后记

工作中，手写线程池属实没什么用。jdk已经在底层实现了线程池的功能，我们只需要在此基础上封装即可。手写的意义在于能更细致的去精读里面的代码。获取你直接阅读，甚至是debug之后，你以为你已经掌握了。但是你用自己的语言，自己的理解再去实现一遍时。你会发现，还是有很多地方跟你想象中的不一样，有很多细节遗漏。因此即便到最后实现的线程池在一般流程下能运行，但是各种异常情况，各种容错都没有实现，这些异常的处理，已经边界条件的选择仍然需要精进。