线程池？我不懂？ r55NNm9b

为什么要使用线程池？

• 降低资源消耗。线程通过重复利用已创建的线程线程，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，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行
• 增加线程的线程可管理型。线程是线程稀缺资源，使用线程池可以进行统一分配，调优和监控

线程池的核心属性有哪些？

• threadFactory（线程工厂）：用于创建工作线程的工厂。
• corePoolSize（核心线程数）：当线程池运行的线程线程少于 corePoolSize 时，将创建一个新线程来处理请求，即使其他工作线程处于空闲状态。
• workQueue（队列）：用于保留任务并移交给工作线程的线程阻塞队列。
• maximumPoolSize（最大线程数）：线程池允许开启的线程最大线程数 。
• handler（拒绝策略）：往线程池添加任务时，将在下面两种情况触发拒绝策略：1）线程池运行状态不是线程 RUNNING；2）线程池已经达到最大线程数，并且阻塞队列已满时。
• keepAliveTime（保持存活时间）：如果线程池当前线程数超过 corePoolSize，则多余的线程线程空闲时间超过 keepAliveTime 时会被终止。

线程池的线程运作流程？

线程池的5种状态？

• RUNNING：接受新任务并处理排队的任务 。
• SHUTDOWN：不接受新任务，但处理排队的线程任务。
• STOP：不接受新任务，不处理排队的线程任务，并中断正在进行的任务。
• TIDYING：所有任务都已终止，workerCount 为零，线程转换到 TIDYING 状态将运行 terminated() 钩子方法。线程
• TERMINATED：terminated() 已完成。线程

线程池有哪些队列？

• ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，按先进先出对元素进行排序。
• LinkedBlockingQueue：基于链表结构的有界/无界阻塞队列，按先进先出对元素进行排序，吞吐量通常高于 ArrayBlockingQueue。Executors.newFixedThreadPool 使用了该队列 。
• SynchronousQueue：不是一个真正的队列，而是一种在线程之间移交的机制。要将一个元素放入 SynchronousQueue 中，必须有另一个线程正在等待接受这个元素
  。如果没有线程等待，并且线程池的当前大小小于最大值，那么线程池将创建一个线程，否则根据拒绝策略，这个任务将被拒绝 。使用直接移交将更高效，因为任务会直接移交给执行它的线程，而不是被放在队列中，然后由工作线程从队列中提取任务。只有当线程池是无界的或者可以拒绝任务时，该队列才有实际价值
  。Executors.newCachedThreadPool使用了该队列 。
• PriorityBlockingQueue：具有优先级的无界队列，按优先级对元素进行排序。元素的优先级是通过自然顺序或 Comparator 来定义的。

使用队列有什么需要注意的吗？

• 使用有界队列时，需要注意线程池满了后，被拒绝的任务如何处理 。
• 使用无界队列时，需要注意如果任务的提交速度大于线程池的处理速度，可能会导致内存溢出。

线程池有哪些拒绝策略？

• AbortPolicy：中止策略。默认的拒绝策略，直接抛出 RejectedExecutionException。调用者可以捕获这个异常，然后根据需求编写自己的处理代码
  。
• DiscardPolicy：抛弃策略。什么都不做，直接抛弃被拒绝的任务。
• DiscardOldestPolicy：抛弃最老策略 。抛弃阻塞队列中最老的任务，相当于就是队列中下一个将要被执行的任务，然后重新提交被拒绝的任务 。如果阻塞队列是一个优先队列，那么“抛弃最旧的”策略将导致抛弃优先级最高的任务，因此最好不要将该策略和优先级队列放在一起使用 。
• CallerRunsPolicy：调用者运行策略。在调用者线程中执行该任务。该策略实现了一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退到调用者（调用线程池执行任务的主线程），由于执行任务需要一定时间，因此主线程至少在一段时间内不能提交任务，从而使得线程池有时间来处理完正在执行的任务。

线程只能在任务到达时才启动吗？

• 默认情况下，即使是核心线程也只能在新任务到达时才创建和启动。但是我们可以使用 prestartCoreThread（启动一个核心线程）或 prestartAllCoreThreads（启动全部核心线程）方法来提前启动核心线程。

核心线程怎么实现一直存活？

阻塞队列方法有四种形式，它们以不同的方式处理操作，核心线程在获取任务时，通过阻塞队列的 take() 方法实现的一直阻塞（存活）。如下表。

非核心线程如何实现在 keepAliveTime 后死亡？

也是利用阻塞队列的方法，在获取任务时通过阻塞队列的 poll(time,unit) 方法实现的在延迟死亡

Executors 提供了哪些创建线程池的方法？

• newFixedThreadPool：固定线程数的线程池。corePoolSize = maximumPoolSize，keepAliveTime为0，工作队列使用无界的LinkedBlockingQueue 。适用于为了满足资源管理的需求，而需要限制当前线程数量的场景，适用于负载比较重的服务器。
• newSingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池 。corePoolSize = maximumPoolSize = 1，keepAliveTime为0， 工作队列使用无界的LinkedBlockingQueue。适用于需要保证顺序的执行各个任务的场景
  。
• newCachedThreadPool： 按需要创建新线程的线程池。核心线程数为0，最大线程数为 Integer.MAX_VALUE，keepAliveTime为60秒，工作队列使用同步移交 SynchronousQueue 。该线程池可以无限扩展，当需求增加时，可以添加新的线程，而当需求降低时会自动回收空闲线程。适用于执行很多的短期异步任务，或者是负载较轻的服务器 。
• newScheduledThreadPool：创建一个以延迟或定时的方式来执行任务的线程池，工作队列为 DelayedWorkQueue。适用于需要多个后台线程执行周期任务。
• newWorkStealingPool：JDK 1.8 新增，用于创建一个可以窃取的线程池，底层使用 ForkJoinPool 实现。

线程池里有个 ctl，你知道它是如何设计的吗？

ctl 是一个打包两个概念字段的原子整数。

1）workerCount：指示线程的有效数量；

2）runState：指示线程池的运行状态，有 RUNNING 、SHUTDOWN、STOP、TIDYING、TERMINATED 等状态。

int 类型有32位，其中 ctl 的低29为用于表示 workerCount，高3位用于表示 runState，如下图所示 。

例如，当我们的线程池运行状态为 RUNNING，工作线程个数为3，则此时 ctl 的原码为：1010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011

ctl 为什么这么设计？有什么好处吗？

ctl 这么设计的主要好处是将对 runState 和 workerCount 的操作封装成了一个原子操作 。

runState 和 workerCount 是线程池正常运转中的2个最重要属性，线程池在某一时刻该做什么操作，取决于这2个属性的值 。

因此无论是查询还是修改，我们必须保证对这2个属性的操作是属于“同一时刻”的，也就是原子操作，否则就会出现错乱的情况。如果我们使用2个变量来分别存储，要保证原子性则需要额外进行加锁操作，这显然会带来额外的开销，而将这2个变量封装成1个 AtomicInteger 则不会带来额外的加锁开销，而且只需使用简单的位操作就能分别得到 runState 和 workerCount。

由于这个设计，workerCount 的上限 CAPACITY   = (1 << 29) - 1，对应的二进制原码为：0001 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111（不用数了，29个1） 。

通过 ctl 得到 runState，只需通过位操作：ctl & ~CAPACITY。

~（按位取反），于是“~CAPACITY”的值为：1110 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000，只有高3位为1，与 ctl 进行 & 操作，结果为 ctl 高3位的值，也就是 runState 。

通过 ctl 得到 workerCount 则更简单了，只需通过位操作：c & CAPACITY
。

实际使用中，线程池的大小配置多少合适？

要想合理的配置线程池大小，首先我们需要区分任务是计算密集型还是I/O密集型 。

对于计算密集型，设置 线程数 = CPU数 + 1，通常能实现最优的利用率。

对于I/O密集型，网上常见的说法是设置 线程数 = CPU数 * 2 ，这个做法是可以的，但个人觉得不是最优的。

在我们日常的开发中，我们的任务几乎是离不开I/O的，常见的网络I/O（RPC调用）
、磁盘I/O（数据库操作），并且I/O的等待时间通常会占整个任务处理时间的很大一部分，在这种情况下，开启更多的线程可以让 CPU 得到更充分的使用，一个较合理的计算公式如下：

线程数 = CPU数 * CPU利用率 * (任务等待时间 / 任务计算时间 + 1)

例如我们有个定时任务，部署在4核的服务器上，该任务有100ms在计算，900ms在I/O等待，则线程数约为：4 * 1 * (1 + 900 / 100) = 40个 。

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