一、概述

线程池首先有几个接口先了解第一个是Executor，第二个是ExecutorService，在后面才是线程池的一个使用ThreadPoolExecutor。

二、Executor

Executor看它的名字也能理解，执行者，所以他有一个方法叫执行，那么执行的东西是Runnable，所以这个Executor有了之后呢由于它是一个借口，他可以有好多实现，因此我们说，有了Executor之后呢，我们现场就是一个任务的定义，比如Runnable起了一个命令的意思，他的定义和运行就可以分开了，不像我们以前定义一个Thread，new一个Thread然后去重写它的Run方法.start才可以运行，或者以前就是你写了一个Runnable你也必须得new一个Thread出来，以前的这种定义和运行是固定的，是写死的就是你new一个Thread让他出来运行。有的同学他还是new一个Thread但是他有了各种各样新的玩法，不用你亲自去指定每一个Thread，他的运行的方式你可以自己去定义了，所以至于是怎么去定义的就看你怎么实现Executor的接口了，这里是定义和运行分开这么一个含义，所以这个接口体现的是这个意思，所以这个接口就比较简单，至于你是直接调用run还是new一个Thread那是你自己的事儿。

* The {@code Executor} implementations provided in this package
 * implement {@link ExecutorService}, which is a more extensive
 * interface.  The {@link ThreadPoolExecutor} class provides an
 * extensible thread pool implementation. The {@link Executors} class
 * provides convenient factory methods for these Executors.
 *
 * <p>Memory consistency effects: Actions in a thread prior to
 * submitting a {@code Runnable} object to an {@code Executor}
 * <a href="package-summary.html#MemoryVisibility"><i>happen-before</i></a>
 * its execution begins, perhaps in another thread.
 *
 * @since 1.5
 * @author Doug Lea
 */
public interface Executor {

    /**
     * Executes the given command at some time in the future.  The command
     * may execute in a new thread, in a pooled thread, or in the calling
     * thread, at the discretion of the {@code Executor} implementation.
     *
     * @param command the runnable task
     * @throws RejectedExecutionException if this task cannot be
     * accepted for execution
     * @throws NullPointerException if command is null
     */
    void execute(Runnable command);
}

三、ExecutorService

ExecutorService又是什么意思呢，他是从Executor继承，另外，他除了去实现Executor可以去执行一个任务之外，他还完善了整个任务执行器的一个生命周期，就拿线程池来举例子，一个线程池里面一堆的线程就是一堆的工人，执行完一个任务之后我这个线程怎么结束啊，线程池定义了这样一些个方法.他是实现了一些个线程的线程池的生命周期的东西，扩展了Executor的接口，真正的线程池的现实是在ExecutorService的这个基础上来实现的。当我们看到这个ExecutorService的时候你会发现他除了Executor执行任务之外还有submit提交任务，执行任务是直接拿过来马上运行，而submit是扔给这个线程池，什么时候运行由这个线程池来决定，相当于是异步的，我只要往里面一扔就不管了。那好，如果不管的话什么时候他有结果啊，这里面就涉及了比较新的类：比如说Future、RunnableFuture、FutureTask所以在这个里面我要给大家拓展一些线程的基础的概念，大家以前学线程的时候定义一个线程的任务只能去实现Runnable接口，那在1.5之后他就增加了Callable这个接口。

void shutdown();//结束
List<Runnable> shutdownNow();//马上结束
boolean isShutdown();//是否结束了
boolean isTerminated();//是不是整体都执行完了
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;//等着结束，等多长时间，时间到了还不结束的话他就返回false

四、Callable

下面代码我们看一下Callable这个文档，他说这个接口和java.lang.Runnable类似，所以这两个类设计出来都是想潜在的另外一个线程去运行他，所以通过这点你会知道Callable和Runnable一样他也可以是一个线程来运行他，那好，为什么有了Runnable还要有Callable，很简单看代码Callable有一个返回值，call这个方法相当与Runnable里面的run方法，而Runnable里的方法返回值是空值，而这里是可以有一个返回值的，给你一个计算的任务，最后你得给我一个结果啊，这个叫做Callable，那么由于他可以返回一个结果，我就可以把这个结果给存储起来，等什么时候您老人家计算完了通知我就可以了，我就不需要像原来线程池里面我调用他的run在这等着了。

所以有了这个Callable之后就有了很多种新鲜的玩法，Callable是什么，他类似于Runnable，不过Callable可以有返回值。

package java.util.concurrent;
/**
 * A task that returns a result and may throw an exception.
 * Implementors define a single method with no arguments called
 * {@code call}.
 *
 * <p>The {@code Callable} interface is similar to {@link
 * java.lang.Runnable}, in that both are designed for classes whose
 * instances are potentially executed by another thread.  A
 * {@code Runnable}, however, does not return a result and cannot
 * throw a checked exception.
 *
 * <p>The {@link Executors} class contains utility methods to
 * convert from other common forms to {@code Callable} classes.
 *
 * @see Executor
 * @since 1.5
 * @author Doug Lea
 * @param <V> the result type of method {@code call}
 */
@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
    /**
     * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
     *
     * @return computed result
     * @throws Exception if unable to compute a result
     */
    V call() throws Exception;
}

五、Future

有了这个Callable之后呢，我们在来看一个接口：Future，这个Future代表的是什么呢，这个Future代表的是那个Callable被执行完了之后我怎么才能拿到那个结果啊，它会封装到一个Future里面。Future将来，未来。未来你执行完之后可以把这个结果放到这个未来有可能执行完的结果里头，所以Future代表的是未来执行完的一个结果。

由于Callable基本上就是为了线程池而设计的，所以你要是不用线程池的接口想去写Callable的一些个小程序还是比较麻烦，所以这里面是要用到一些线程池的直接的用法，比较简单，我们先用，用完后再给大家解释什么意思。我们来看Future是怎么用的，在我们读这个ExecutorService的时候你会发现他里面有submit方法，这个submit是异步的提交任务，提交完了任务之后原线程该怎么运行怎么运行，运行完了之后他会出一个结果，这个结果出在哪儿 ，他的返回值是一个Future，所以你只能去提交一个Callable，必须有返回值，把Callable的任务扔给线程池，线程池执行完了，异步的，就是把任务交给线程池之后我主线程该干嘛干嘛，调用get方法直到有结果之后get会返回。Callable一般是配合线程池和Future来用的。

其实更灵活的一个用法是FutureTask，即是一个Future同时又是一个Task，原来这Callable只能一个Task只能是一个任务但是他不能作为一个Future来用。这个FutureTask相当于是我自己可以作为一个任务来用，同时这个任务完成之后的结果也存在于这个对象里，为什么他能做到这一点，因为FutureTask他实现了RunnableFuture，而RunnableFuture即实现了Runnable又实现了Future，所以他即是一个任务又是一个Future。所以这个FutureTask是更好用的一个类。大家记住这个类，后面还会有WorkStealingPool、ForkJoinPool这些个基本上是会用到FutureTask类的。

public class T06_00_Future {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
		
		FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{
			TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
			return 1000;
		}); //new Callable () { Integer call();}
		
		new Thread(task).start();
		
		System.out.println(task.get()); //阻塞
	}
}

六、CompletableFuture

CompletableFuture他的底层用的是ForkJoinPool。

我们先来看他的用法，这里有一个小例子，有这样一个情景可以用到这个CompletableFuture，这个CompletableFuture非常的灵活，它内部有好多关于各种结果的一个组合，这个CompletableFuture是可以组合各种各样的不同的任务，然后等这个任务执行完产生一个结果进行一个组合。我们直接看代码，假如你自己写了一个网站，这个网站都卖格力空调，同一个类型，然后很多人买东西都会进行一个价格比较，而你提供的这个服务就是我到淘宝上去查到这个格力空调买多少钱，然后我另启动一个线程去京东上找格力空调卖多少钱，在启动一个线程去拼多多上找，最后，我给你汇总一下这三个地方各售卖多少钱，然后你自己再来选去哪里买。下面代码，模拟了一个去别的地方取价格的一个方法，首先你去别的地方访问会花好长时间，因此我写了一个delay() 让他去随机的睡一段时间，表示我们要联网，我们要爬虫爬结果执行这个时间，然后打印了一下睡了多少时间之后才拿到结果的，如拿到天猫上的结果是1块钱，淘宝上结果是2块钱，京东上结果是3块钱，总而言之是经过网络爬虫爬过来的数据分析出来的多少钱。然后我们需要模拟一下怎么拿到怎么汇总，第一种写法就是我注释的这种写法，就是挨着牌的写，假设跑天猫跑了10秒，跑淘宝拍了10秒，跑京东跑了5秒，一共历时25秒才总出来。但是如果我用不同的线程呢，一个一个的线程他们是并行的执行他们计算的结果是只有10秒。

但是用线程你写起来会有各种各样的麻烦事儿，比如说在去淘宝的过程中网络报错了该怎么办，你去京东的过程中正好赶上那天他活动，并发访问特别慢你又该怎么办，你必须得等所有的线程都拿到之后才能产生一个结果，如果想要做这件事儿的话与其是要你每一个都要写一个自己的线程，需要考虑到各种各样的延迟的问题，各种各样的异常的问题这个时候有一个简单的写法，用一个CompletableFuture，首先第一点CompletableFuture他是一个Future，所以他会存一个将来有可能产生的结果值，结果值是一个Double，它会运行一个任务，然后这个任务最后产生一个结果，这个结果会存在CompletableFuture里面，结果的类型是Double。

在这里我就定义了三个Future，分别代表了淘宝、京东、天猫，用了CompletableFuture的一个方法叫supplyAsync产生了一个异步的任务，这个异步的任务去天猫那边去给我拉数据去。你可以想象在一个线程池里面扔给他一个任务让他去执行，什么时候执行完了之后他的结果会返回到这个futureTM里面。但是总体的要求就是这些个所有的future都得结束才可以，才能展示我最后的结果。

往下走还有这么一直写法，就是我把这三个future都可以扔给一个CompletableFuture让他去管理，他管理的时候可以调用allOf方法相当于这里面的所有的任务全部完成之后，最后join，你才能够继续往下运行。所以CompletableFuture除了提供了比较好用的对任务的管理之外，还提供了对于任务堆的管理，用于对一堆任务的管理。CompletableFuture还提供了很多的写法，比如下面Lambda表达式的写法。

CompletableFuture是什么东西呢？他是各种任务的一种管理类，总而言之呢CompletableFuture是一个更高级的类，它能够在很高的一个层面上来帮助你管理一些个你想要的各种各样的任务，比如说你可以对任务进行各种各样的组合 ，所有任务完成之后你要执行一个什么样的结果，以及任何一个任务完成之后你要执行一个什么样的结果，还有他可以提供一个链式的处理方式Lambda的一些写法，拿到任务之后结果进行一个怎样的处理。

public class T06_01_CompletableFuture {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start, end;

        /*start = System.currentTimeMillis();
        priceOfTM();
        priceOfTB();
        priceOfJD();

        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("use serial method call! " + (end - start));*/

        start = System.currentTimeMillis();

        CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());
        CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());
        CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());

        CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();

        CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM())
                .thenApply(String::valueOf)
                .thenApply(str-> "price " + str)
                .thenAccept(System.out::println);

        end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("use completable future! " + (end - start));
        try {
            System.in.read();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static double priceOfTM() {
        delay();
        return 1.00;
    }

    private static double priceOfTB() {
        delay();
        return 2.00;
    }

    private static double priceOfJD() {
        delay();
        return 3.00;
    }

    /*private static double priceOfAmazon() {
        delay();
        throw new RuntimeException("product not exist!");
    }*/

    private static void delay() {
        int time = new Random().nextInt(500);
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.printf("After %s sleep!\n", time);
    }
}

七、ThreadPoolExecutor

（一）、参数分析

然后才是各种各样的ThreadPoolExecutor，把线程池作为一个执行的单元，给他单独出来的这么一个类，然后他的七个参数是需要大家背过的

1：corePoolSoze核心线程数；

2：maximumPS最大线程数；

3：keepAliveTime生存时间；

4：TimeUnit 生存时间的单位；

5：BlockingQueue 任务队列；

6：ThreadFactory 线程工厂；

7：RejectStrategy 拒绝策略 ->常见的四个（Abort抛异常、Discard扔掉，不抛异常、DiscardOldest扔掉排队时间最久的、CallerRuns调用者处理服务）；

（二）、源码分析

1、常用变量的解释

这里面有一些常用变量的解释，第一个叫control (ctl)，ctl代表两个意思，AtomicInteger是int类型，int类型是32位，高的三位代表线程池状态，低的29位代表目前线程池里有多少个线程数量。那他干嘛不用两个值，这里面肯定是自己进行了一些优化的，如果让我们自己写一定是两个值，我们线程池目前是什么状态，然后在这里面到底目前有多少个线程在运行，记录下来，只不过他把这两个值合二为一了，执行效率是会更高一些，因为这两个值都需要线程同步，所以他放在一个值里面，只要对一个线程进行线程同步就可以了，所以这里AtomicInteger在线程数量非常多，执行时间非常短的时候相对于synchronized效率会更高一些，在下面2、3是对ctl的一个计算。4是线程池的一些5种状态

RUNNING：正常运行的；

SHUTDOWN：调用了shutdown方法了进入了shutdown状态；

STOP：调用了shutdownnow马上让他停止；

TIDYING：调用了shutdown然后这个线程也执行完了，现在正在整理的这个过程叫TIDYING；

TERMINATED：整个线程全部结束；

在下面就是对ctl的一些操作了runStateOf取他的状态，workerCountOf计算有多少个线程正在工作，还有第8和第9个runStateLessThan、runStateAtLeast是帮助写代码的一些东西。

// 1. `ctl`，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 2. `COUNT_BITS`，`Integer.SIZE`为32，所以`COUNT_BITS`为29
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
// 3. `CAPACITY`，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1
private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;

// runState is stored in the high-order bits
// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATED
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS;
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS;
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS;
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS;
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS;

// Packing and unpacking ctl
// 5. `runStateOf()`，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }
// 6. `workerCountOf()`，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
// 7. `ctlOf()`，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

/*
 * Bit field accessors that don't require unpacking ctl.
 * These depend on the bit layout and on workerCount being never negative.
 */
// 8. `runStateLessThan()`，线程池状态小于xx
private static boolean runStateLessThan(int c, int s) {
    return c < s;
}
// 9. `runStateAtLeast()`，线程池状态大于等于xx
private static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {
    return c >= s;
}

2、构造方法

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    // 基本类型参数校验
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    // 空指针校验
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    // 根据传入参数`unit`和`keepAliveTime`，将存活时间转换为纳秒存到变量`keepAliveTime `中
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

3、提交执行task的过程

这个execute方法还算是相对简单一些，我们来简单解释大概读一下，execute执行任务的时候判断任务等于空抛异常，这个很简单，接下来就是拿状态值，拿到值之后计算这个值里面的线程数，活着的那些线程数是不是小于核心线程数，如果小于addWorker添加一个线程，addWorker是比较难的一个方法，他的第二个参数指的是，是不是核心线程，所有上来之后如果核心数不够先添加核心线程，再次检查这个值。我们原来讲过这个线程里面上来之后刚开始为0，来一个任务启动一个核心线程，第二个就是核心线程数满了之后，放到队列里。最后核心线程满了，队列也满了，启动非核心线程。小于线程数就直接加，后面执行的逻辑就是不小于了，不小于就是超过核心线程数了直接往里扔，workQueue.offer就是把他扔进去队列里，再检查状态。在这中间可能会被改变状态值，因此需要双重检查，这个跟我们之前聊过的单例模式里面的DC是一样的逻辑。isRunning，重新又拿这个状态，拿到这个状态之后这里是要进行一个状态切换的，如果不是Running状态说明执行过shutdown命令，才会把这个Running转换成别的状态，其他情况下workerCountOf如果等于0说明里面没有线程了，没有线程我线程池正常运行就添加非核心线程。这些步骤都是通过源码可以看出来的。如果添加work本身都不行就reject把他给拒绝掉。

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    /*
     * Proceed in 3 steps:
     *
     * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
     * start a new thread with the given command as its first
     * task.  The call to addWorker atomically checks runState and
     * workerCount, and so prevents false alarms that would add
     * threads when it shouldn't, by returning false.
     *
     * 2. If a task can be successfully queued, then we still need
     * to double-check whether we should have added a thread
     * (because existing ones died since last checking) or that
     * the pool shut down since entry into this method. So we
     * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
     * stopped, or start a new thread if there are none.
     *
     * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
     * thread.  If it fails, we know we are shut down or saturated
     * and so reject the task.
     */
    int c = ctl.get();
    // worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。
        // 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。
    // 这儿有3点需要注意：
    // 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态
    // 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程
    // 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

4、addWorker源码解析

addWorker这里面涉及到了他的一些非常细节的小心思，你要读通每一个小心思完全没有必要，只要大概能理解就行了，addWorker就是添加线程，线程是要存到容器里，往里头添加线程的时候务必要知道可能有好多个线程都要往里头扔，所以一定要做同步，然后呢，由于它要追求效率不会用synchronized，他会用lock或者是自旋也就增加了你代码更复杂的一个程度。

下面我们大致读一下，他这个里面做了两步，整个addWorker源码做了两部，上面两个for循环只是做了第一步，这个就干了一件事儿，把worker的数量加1，添加一个worker。数量在32位的那个29位里面，而且是在多线程的情况下加1，所以他进行了两个死循环干这个事儿外层死循环套内层死循环，上来先拿状态值，然后进行了一堆的判断，如果状态值不符合的话就return false，这个状态值加不进去，什么时候这个状态值不符合啊，就是大于shutdown，说明你已经shutdown了，或者去除上面这些状态之外，所有的状态都可以往里加线程。加线程又是一个死循环，首先计算当前的wc线程数是不是超过容量了，超过容量就别加了，否则用cas的方式加，如果加成功了说明第一步完成了，就retry把整个全都break掉，外层循环内层循环一下全都跳出来了，如果没加成功就get，get完了之后呢重新处理，continue retry，相当于前面在不断的试，一直试到我们把这个数加到1为止。 然后，后面才是真真正正的启动这个work，new一个work，这个work被new出来之后启动线程，这个work代表一个线程，其实这个work类里面有一个线程，加锁，是在一个容器里面，多线程的状态是一定要加锁的，锁定后检查线程池的状态，为什么要检查，因为中间可能被其他线程干掉过，看这个状态是不是shutdown了等等，如果满足往里加的条件，加进去，加完这个线程后启动开始运行，这是addWorker的一个大体逻辑。

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    // 外层自旋
    for (;;) {
        int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);

        // 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价
        // (rs > SHUTDOWN) || 
        // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || 
        // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())
        // 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false
        // 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false
        // 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false
        // Check if queue empty only if necessary.
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            return false;

        // 内层自旋
        for (;;) {
            int wc = workerCountOf(c);
            // worker数量超过容量，直接返回false
            if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            // 使用CAS的方式增加worker数量。
            // 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            // 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // 其他情况，直接内层循环进行自旋即可
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        } 
    }
    boolean workerStarted = false;
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        w = new Worker(firstTask);
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            // worker的添加必须是串行的，因此需要加锁
            mainLock.lock();
            try {
                // Recheck while holding lock.
                // Back out on ThreadFactory failure or if
                // shut down before lock acquired.
                // 这儿需要重新检查线程池状态
                int rs = runStateOf(ctl.get());

                if (rs < SHUTDOWN ||
                    (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    // worker已经调用过了start()方法，则不再创建worker
                    if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    // worker创建并添加到workers成功
                    workers.add(w);
                    // 更新`largestPoolSize`变量
                    int s = workers.size();
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            // 启动worker线程
            if (workerAdded) {
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        // worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    return workerStarted;
}

5、自定义拒绝策略

自定义一个拒绝策略的例子，代码演示如下：

public class T14_MyRejectedHandler {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,
                0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new MyHandler());
    }

    static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {

        @Override
        public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
            //log("r rejected")
            //save r kafka mysql redis
            //try 3 times
            if(executor.getQueue().size() < 10000) {
                //try put again();
            }
        }
    }
}

八、SingleThreadPool

看下面代码，第一个叫SingleThreadPool，看名字就知道这个线程池里面只有一个线程，这个一个线程的线程池可以保证我们扔进去的任务是顺序执行的。

肯定会有人问这样一个问题，为什么会有单线程的线程池？第一个线程池是有任务队列的；生命周期管理线程池是能帮你提供的；

九、SingleThreadPool

public class T07_SingleThreadPool {
	public static void main(String[] args) {
		ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();
		for(int i=0; i<5; i++) {
			final int j = i;
			service.execute(()->{
				System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());
			});
		}
	}
}

十、CachedPool

我们来看第二种CachedPool，看他的源码实际上是new了一个ThreadPoolExecutor，他没有核心线程，最大线程可以有好多好多线程，然后60秒钟没有人理他，就回收了，他的任务队列用的是SynchronousQueue，没有指定他的线程工厂他是用的默认线程工厂的，也没有指定拒绝策略，他是默认拒绝策略的。

我们能够看出CachedThreadPool的特点，就是你来一个任务我给你启动一个线程，当然前提是我的线程池里面有线程存在而且他还没有到达60秒钟的回收时间的时候，来一个任务，如果有线程存在我就用现有的线程池，但是在有新的任务来的时候，如果其他线程忙我就启动一个新的，哪有同学说我不是来任务就扔到任务队列里面吗，可是大家分析一下我们这个CachedThreadPool他用的任务队列是synchronousQueue，它是一个手递手容量为空的Queue，就是你来一个东西必须得有一个线程把他拿走，不然我提交任务的线程从这阻塞住了。synchronousQueue还可以扩展为多个线程的手递手，多个生产者多个消费者都需要手递手叫TransferQueue。这个CachedThreadPool就是这样一个线程池，来一个新的任务就必须马上执行，没有线程空着我就new一个线程。那么阿里是不会推荐使用这中线程池的，原因是线程会启动的特别多，基本接近于没有上限的。

来看这个小程序，首先将这个service打印出来，最后在把service打印出来，我们的任务是睡500个毫秒，然后打印线程池，打印他的名字。运行一下，通过打印线程池的toString的输出能看到线程池的一些状态。

//源码
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
}

package com.mashibing.juc.c_026_01_ThreadPool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class T08_CachedPool {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
		System.out.println(service);
		for (int i = 0; i < 2; i++) {
			service.execute(() -> {
				try {
					TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				System.out.println(Thread.currentThread().getName());
			});
		}
		System.out.println(service);
		TimeUnit.SECONDS.sleep(80);
		System.out.println(service);
	}
}

十一、FixedThreadPool

你看他的名称，fixed是固定的含义，就是固定的一个线程数，FixedThreadPool指定一个参数，到底有多少个线程，你看他的核心线程和最大线程都是固定的，因为他的最大线程和核心线程都是固定的就没有回收之说所以把他指定成0，这里用的是LinkedBlockingQueue

我们来看一下这个FixedThreadPool的小例子，用一个固定的线程池有一个好处是什么呢，就是你可以进行并行的计算，那么说到这儿并行和并发有什么区别concurrent vs parallel:并发是指任务提交，并行指任务执行；并行是并发的子集。并行是多个cpu可以同时进行处理，并发是多个任务同时过来。要理解这个概念。FixedThreadPool是确实可以让你的任务来并行处理的，那么并行处理的时候就可以真真正正的提高效率。看这个方法isPrime判断一个数是不是质数，然后写了另外一个getPrime方法，指定一个其实的位置，一个结束的位置将中间的质数拿出来一部分，主要是为了把任务给切分开。计算从1一直到200000这么一些数里面有多少个数是质数getPrime，计算了一下时间，只有我们一个main线程来运行，不过我们既然学了多线程就完全可以这个任务切分成好多好多子任务让多线程来共同运行，我有多少cpu，我的机器是4核的，这个取决你的机器数，在启动了一个固定大小的线程池，然后在分别来计算，分别把不同的阶段交给不同的任务，扔进去submit他是异步的，拿到get的时候才知道里面到底有多少个，全部get完了之后相当于所有的线程都知道结果了，最后我们计算一下时间，用这两种计算方式就能比较出来到底是并行的方式快还是串行的方式快。 拿大腿想一想也能知道肯定是利用线程池速度要快的多。因此呢，这也是线程池使用的一种方式。

//源码
 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
 }

/**
 * 线程池的概念
 * nasa
 */
package com.mashibing.juc.c_026_01_ThreadPool;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class T09_FixedThreadPool {
   public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
      long start = System.currentTimeMillis();
      getPrime(1, 200000); 
      long end = System.currentTimeMillis();
      System.out.println(end - start);
      
      final int cpuCoreNum = 4;
      
      ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);
      
      MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20
      MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);
      MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);
      MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);
      
      Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);
      Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);
      Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);
      Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);
      
      start = System.currentTimeMillis();
      f1.get();
      f2.get();
      f3.get();
      f4.get();
      end = System.currentTimeMillis();
      System.out.println(end - start);
   }
   
   static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {
      int startPos, endPos;
      
      MyTask(int s, int e) {
         this.startPos = s;
         this.endPos = e;
      }
      
      @Override
      public List<Integer> call() throws Exception {
         List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);
         return r;
      }
      
   }
   
   static boolean isPrime(int num) {
      for(int i=2; i<=num/2; i++) {
         if(num % i == 0) return false;
      }
      return true;
   }
   
   static List<Integer> getPrime(int start, int end) {
      List<Integer> results = new ArrayList<>();
      for(int i=start; i<=end; i++) {
         if(isPrime(i)) results.add(i);
      }
      return results;
   }
}

十二、ScheduledPool

ScheduledPool定时任务线程池，就是我们原来学过一个定时器任务，隔一段时间之后这个任务会执行。这个就是我们专门用来执行定时任务的一个线程池。看源码，我们newScheduledThreadPool的时候他返回的是ScheduledThreadPoolExecutor，然后在ScheduledThreadPoolExecutor里面他调用了super，他的super又是ThreadPoolExecutor，它本质上还是ThreadPoolExecutor，所以并不是别的，参数还是ThreadPool的七个参数。这是专门给定时任务用的这样的一个线程池，了解就可以了。

看程序，newScheduledThreadPool核心线程是4，其实他这里面有一些好用的方法比如是scheduleAtFixedRate间隔多长时间在一个固定的频率上来执行一次这个任务，可以通过这样的方式灵活的对于时间上的一个控制，第一个参数（Delay）第一个任务执行之前需要往后面推多长时间；第二个（period）间隔多长时间；第三个参数是时间单位;

//源码
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

package com.mashibing.juc.c_026_01_ThreadPool;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class T10_ScheduledPool {
   public static void main(String[] args) {
      ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);
      service.scheduleAtFixedRate(()->{
         try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));
         } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
         }
         System.out.println(Thread.currentThread().getName());
      }, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
   }
}

十三、ForkJoinPool

ForkJoinPool是这样一种线程池，它适合把大任务切分成一个一个的小任务去运行，小任务还是觉得比较大，再切，不一定是两个，也可以切成三个四个。切完这个任务执行完了要进行一个汇总，如下图所示，当然也有一些打印输出的任务不需要返回值的，只不过我们很多情况是需要进行一个结果的汇总，子任务汇总到父任务，父任务最终汇总到根任务，最后我们就得到了所有的结果，这个过程叫join，因此这个线程池就叫做ForkJoinPool。

那我们怎么样定义这个任务呢？我们原来定义任务的时候是从Runnable来继承，在这里我们一般实现ForkJoinPool的时候需要定义成为特定的他的类型 ，这个类型呢是必须得能进行分叉的任务，所以他定义成是一种特殊类型的任务，这个叫ForkJoinTask，但是实际当中这个ForkJoinTask比较原始，我们可以用这个RecursiveAction，这里面有两种，第一种叫RecursiveAction递归，为什么叫递归，是因为我们大任务可以切成小任务，小任务还可以切成小任务，一直可以切到满足我的条件为止，这其中隐含了一个递归的过程，因此叫RecursiveAction，是不带返回值的任务。

来看不带返回值的任务这个小程序，我new了一个数组，这个数组长度为100万，这个数组里面装了很多数，这些数都是通过Random来new出来的，下面我要对一堆数进行总和的计算，如果我用单线程来计算可以这样来计算：Arrays.stream(nums).sum() 搞定，这是单线程，这个时间会比较长，我们可以进行多线程的计算，就像之前我们写过的FixedThreadPool，现在我们可以用ForkJoinPool来做计算，在计算的时候我要去最小的任务片这个数是不超过5万个数，你就不用在分了。 RecursiveAction是我们的任务，是用来做总和的，由于这里面是把数组进行了分片，所以定义了一个起始的位置和一个结束的位置，然后来进行compute。如果说我们这个数组里面的分片数量要比那个我们定义最小数量少了就是5万个数少了就直接进行计算就行，否则的话中间在砍掉一半，砍完了之后把当前任务在分成两个子任务，然后在让两个子任务进行分叉进行fork。这些任务有自己的一些特点，就是背后的后台线程 ，所以我需要通过一个阻塞操作让当前的main函数不退出，不然的话他一退出所有线程全退出了，ok，这个是叫做没有返回值的任务。

有返回值的任务你可以从RecursiveTask继承，看下面的AddTaskRet方法。

public class T12_ForkJoinPool {
	static int[] nums = new int[1000000];
	static final int MAX_NUM = 50000;
	static Random r = new Random();
	
	static {
		for(int i=0; i<nums.length; i++) {
			nums[i] = r.nextInt(100);
		}
		System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api
	}
	
	static class AddTask extends RecursiveAction {
		int start, end;
		AddTask(int s, int e) {
			start = s;
			end = e;
		}

		@Override
		protected void compute() {
			if(end-start <= MAX_NUM) {
				long sum = 0L;
				for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];
				System.out.println("from:" + start + " to:" + end + " = " + sum);
			} else {

				int middle = start + (end-start)/2;

				AddTask subTask1 = new AddTask(start, middle);
				AddTask subTask2 = new AddTask(middle, end);
				subTask1.fork();
				subTask2.fork();
			}
		}
	}

	
	static class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {
		private static final long serialVersionUID = 1L;
		int start, end;
		
		AddTaskRet(int s, int e) {
			start = s;
			end = e;
		}

		@Override
		protected Long compute() {
			if(end-start <= MAX_NUM) {
				long sum = 0L;
				for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];
				return sum;
			} 
			
			int middle = start + (end-start)/2;
			
			AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);
			AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);
			subTask1.fork();
			subTask2.fork();
			
			return subTask1.join() + subTask2.join();
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		/*ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();
		AddTask task = new AddTask(0, nums.length);
		fjp.execute(task);*/

		T12_ForkJoinPool temp = new T12_ForkJoinPool();

		ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();
		AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);
		fjp.execute(task);
		long result = task.join();
		System.out.println(result);
		//System.in.read();
	}
}

十四、worker

（一）、概述

这后面是worker类的一个简单的解释，他的里面包了一个线程，包了一个任务，然后记录着我这个worker干过多少个任务了等等。

private final class Worker
    extends AbstractQueuedSynchronizer
    implements Runnable
{
    /**
     * This class will never be serialized, but we provide a
     * serialVersionUID to suppress a javac warning.
     */
    private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;

    /** Thread this worker is running in.  Null if factory fails. */
    final Thread thread;
    /** Initial task to run.  Possibly null. */
    Runnable firstTask;
    /** Per-thread task counter */
    volatile long completedTasks;

    /**
     * Creates with given first task and thread from ThreadFactory.
     * @param firstTask the first task (null if none)
     */
    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
        this.firstTask = firstTask;
        // 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前worker
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }

    /** Delegates main run loop to outer runWorker  */
    public void run() {
        runWorker(this);
    }

    // 省略代码...
}

（二）、核心线程执行逻辑-runworker

runwork是真真正正启动线程之后是怎么样去执行这个任务的，同样的，加锁。这个比较好玩的是这个worker是从AbstractQueuedSynchronizer继承出来的同时实现了Runnable，说明worker可以放在线程里运行，与此同时他本身就是一把锁，就可以做同步，另外，他是可以被线程执行的一个任务 ，为什么它本身就是一把锁啊，这个worker可以认为是等着执行的一个工人，是好多个任务都可以往里面去扔内容的，也就是说会有多线程去访问这个对象的，多线程访问这个对象的时候他干脆就给自己做成了一把锁，就不要自己去定义一个lock了，所以你需要往这个worker里面扔任务的时候，指定我这个线程就是你执行的这个线程的时候，好，通过worker自己去lock就可以了，完全没必要再去new别的lock，所以运行worker的时候就先lock住，你要run他就得lock住才能执行，不然别的线程有可能把这个worker给占了, 下面又是一堆的执行，执行完了之后unlock出来，执行完了之后++ 。

final void runWorker(Worker w) {
    Thread wt = Thread.currentThread();
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    // 调用unlock()是为了让外部可以中断
    w.unlock(); // allow interrupts
    // 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 这儿是自旋
        // 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；
        // 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。
        // 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            // 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的
            // 1. 降低锁范围，提升性能
            // 2. 保证每个worker执行的任务是串行的
            w.lock();
            // If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
            // if not, ensure thread is not interrupted.  This
            // requires a recheck in second case to deal with
            // shutdownNow race while clearing interrupt
            // 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                 (Thread.interrupted() &&
                  runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                !wt.isInterrupted())
                wt.interrupt();
            // 执行任务，且在执行前后通过`beforeExecute()`和`afterExecute()`来扩展其功能。
            // 这两个方法在当前类里面为空实现。
            try {
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    task.run();
                } catch (RuntimeException x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Error x) {
                    thrown = x; throw x;
                } catch (Throwable x) {
                    thrown = x; throw new Error(x);
                } finally {
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                // 帮助gc
                task = null;
                // 已完成任务数加一 
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        // 自旋操作被退出，说明线程池正在结束
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

（三）、WorkStealingPool

这个WorkStealingPool是另外一种线程池，核心非常简单，原来我们讲的线程池，一个线程的集合然后去另外一个任务的队列里头取任务，取了执行。WorkStealing指的是和原来线程池的区别每一个线程都有自己单独队列，所以任务不断往里扔的时候它会在每一个线程的队列上不断的累积，让某一个线程执行完自己的任务之后就回去另外一个线程上面偷，你给我一个拿来我用，所以这个叫WorkStealing。

那到底这种这种线程池的方式和我们原来讲的共享同一个任务队列，他们之间有什么好的地方和不好的地方呢？就原来这种方式呢如果有某一个线程被占了好长好长时间，然后这个任务特别重，一个特别大的任务，其他线程只能空着，他没有办法帮到任务特别重的线程。但是这种就更加灵活一些，我要是任务特别重的时候，有另外一个任务要清的，没关系，我可以分一点儿任务给你，所以呢这个就是 WorkStealing这种Pool。

看这个源码，他实际上new了一个ForkJoinPool，所以本质上他是一个ForkJoinPool，所以我们只要说清楚这个ForkJoinPool之后这个WorkStealing就大概知道什么意思了，往下看。

//源码
public static ExecutorService newWorkStealingPool() {
  return new ForkJoinPool
    (Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
     ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
     null, true);
}

package com.mashibing.juc.c_026_01_ThreadPool;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class T11_WorkStealingPool {
   public static void main(String[] args) throws IOException {
      ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();
      System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

      service.execute(new R(1000));
      service.execute(new R(2000));
      service.execute(new R(2000));
      service.execute(new R(2000)); //daemon
      service.execute(new R(2000));
      
      //由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出
      System.in.read(); 
   }

   static class R implements Runnable {

      int time;

      R(int t) {
         this.time = t;
      }

      @Override
      public void run() {
         
         try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);
         } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
         }
         System.out.println(time  + " " + Thread.currentThread().getName());  
      }
   }
}

（四）、总结

worker类

这个work他本身是Runnable同时又是AQS，关于AQS这块儿你可以先忽略无所谓，因为用别的方式也能实现。本身是一个Runnable你进来的任务他又用这个Runnable给你包装了一下，为什么又要包装呢，因为它里面有好多的状态需要记录，你原来这个任务里是没有的，另外这个东西必须得在线程里运行，所以呢他用Runnable又给你包装了一次。然后这个work类里面会记录着一个成员变量，这个成员变量是thread。是哪个thread正在执行我这个对象呢，很多个线程会抢，所以这个就是为什么要用AQS的原因。另外呢，在你整个执行的过程之中你也需要加锁，不然的话你别的线程进来，要求你这个work执行其他的任务也是很有可能的 ，这个时候也需要加锁，因此AQS是需要的。这是这个work类，简单的你就可以把它当成线程类，然后这个线程类执行的是你自己的任务就行了。

execute

后面是execute方法，三步

第一步：核心线程数不够，启动核心的；

第二步：核心线程够了加队列；

第三部：核心线程和队列这两个都满了，非核心线程；

addWorker

第一：count先加1；

第二：才是真正的加进任务去并且start；