ScheduledThreadPoolExecutor适用于延时执行或周期性执行的任务调度，ScheduledThreadPoolExecutor实现上继承了ThreadPoolExecutor，所以你依然可以将ScheduledThreadPoolExecutor当成ThreadPoolExecutor来使用，但是ScheduledThreadPoolExecutor的功能要强大得多，因为ScheduledThreadPoolExecutor可以根据设定的参数来周期性调度运行，下面展示四个和周期性相关的方法：
● 如果你想延时一段时间之后运行一个Runnable，那么使用第一个方法
● 如果你想延时一段时间然后运行一个Callable，那么使用的第二个方法
● 如果你想要延时一段时间，然后根据设定的参数周期执行Runnable，那么可以选择第三个和第四个方法，第三个方法和第四个方法的区别在于：第三个方法严格按照规划的时间路径来执行，比如周期为2，延时为0，那么执行的序列为0，2，4，6，8....，而第四个方法将基于上次执行时间来规划下次的执行，也就是在上次执行完成之后再次执行。比如上面的执行序列0，2，4，6，8...，如果第2秒没有被调度执行，而在第三秒的时候才被调度，那么下次执行的时间不是4，而是5，以此类推。
下面来看一下这四个方法的一些细节：
public <V> ScheduledFuture<V> schedule(Callable<V> callable, long delay, TimeUnit unit) {
if (callable == null || unit == null)
throw new NullPointerException();
RunnableScheduledFuture<V> t = decorateTask(callable, new ScheduledFutureTask<V>(callable,
triggerTime(delay, unit)));
delayedExecute(t);
return t;
}
public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
long initialDelay,
long period,
TimeUnit unit) {
if (command == null || unit == null)
throw new NullPointerException();
if (period <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
ScheduledFutureTask<Void> sft =
new ScheduledFutureTask<Void>(command,
null,
triggerTime(initialDelay, unit),
unit.toNanos(period));
RunnableScheduledFuture<Void> t = decorateTask(command, sft);
sft.outerTask = t;
delayedExecute(t);
return t;
}
public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
long initialDelay,
long period,
TimeUnit unit) {
if (command == null || unit == null)
throw new NullPointerException();
if (period <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
ScheduledFutureTask<Void> sft =
new ScheduledFutureTask<Void>(command,
null,
triggerTime(initialDelay, unit),
unit.toNanos(period));
RunnableScheduledFuture<Void> t = decorateTask(command, sft);
sft.outerTask = t;
delayedExecute(t);
return t;
}
public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
long initialDelay,
long delay,
TimeUnit unit) {
if (command == null || unit == null)
throw new NullPointerException();
if (delay <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
ScheduledFutureTask<Void> sft =
new ScheduledFutureTask<Void>(command,
null,
triggerTime(initialDelay, unit),
unit.toNanos(-delay));
RunnableScheduledFuture<Void> t = decorateTask(command, sft);
sft.outerTask = t;
delayedExecute(t);
return t;
}
AI 代码解读
通过上面的代码我们可以发现，前两个方法是类似的，后两个方法也是类似的。前两个方法属于一次性调度，所以period都为0，区别在于参数不同，一个是Runnable，而一个是Callable，可笑的是，最后都变为了Callable了，见下面的构造函数：
public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
this.callable = Executors.callable(runnable, result);
this.state = NEW; // ensure visibility of callable
}
AI 代码解读
对于后两个方法，区别仅仅在于period的，scheduleWithFixedDelay对参数进行了操作，将原来的时间变为负数了，而后面在计算下次被调度的时间的时候会根据这个参数的正负值来分别处理，正数代表scheduleAtFixedRate，而负数代表了scheduleWithFixedDelay。
一个需要被我们注意的细节是，以上四个方法最后都会调用一个方法: delayedExecute(t)，下面看一下这个方法：
private void delayedExecute(RunnableScheduledFuture<?> task) {
if (isShutdown())
reject(task);
else {
super.getQueue().add(task);
if (isShutdown() && !canRunInCurrentRunState(task.isPeriodic()) && remove(task))
task.cancel(false);
else
ensurePrestart();
}
}
AI 代码解读
大概的意思就是先判断线程池是否被关闭了，如果被关闭了，则拒绝任务的提交，否则将任务加入到任务队列中去等待被调度执行。最后的ensurePrestart的意思是需要确保线程池已经被启动起来了。下面是这个方法：
void ensurePrestart() {
int wc = workerCountOf(ctl.get());
if (wc < corePoolSize)
addWorker(null, true);
else if (wc == 0)
addWorker(null, false);
}
AI 代码解读
主要是增加了一个没有任务的worker，有什么用呢？我们还记得Worker的逻辑吗？addWorker方法的执行，会触发Worker的run方法的执行，然后runWorker方法就会被执行，而runWorker方法是循环从workQueue中取任务执行的，所以确保线程池被启动起来是重要的，而只需要简单的执行addWorker便会触发线程池的启动流程。
对于调度线程池来说，只要执行了addWorker方法，那么线程池就会一直在后台周期性的调度执行任务。到此，似乎我们还是没有闹明白ScheduledThreadPoolExecutor是如何实现周期性的，上面讲到四个scheduled方法时，我们没有提一个重要的类：ScheduledFutureTask，下面来分析一下这个类。
看上面的类图，貌似这个类非常复杂，还好，我们发现他实现了Runnable接口，那么必然会有一个run方法，而这个run方法必然是整个类的核心，下面来看一下这个run方法的内容：
public void run() {
boolean periodic = isPeriodic();
if (!canRunInCurrentRunState(periodic))
cancel(false);
else if (!periodic)
ScheduledFutureTask.super.run();
else if (ScheduledFutureTask.super.runAndReset()) {
setNextRunTime();
reExecutePeriodic(outerTask);
}
}
AI 代码解读
首先，判断是否是周期性的任务，如果不是，则直接执行（一次性），否则执行，然后设置下次执行的时间，然后重新调度，等待下次执行。这里有一个方法需要注意，也就是setNextRunTime，上面我们提到scheduleAtFixedRate和scheduleWithFixedDelay在传递参数时不一样，后者将delay值变为了负数，所以下面的处理正好印证了前文所述。
private void setNextRunTime() {
long p = period;
if (p > 0)
time += p;
else
time = triggerTime(-p);
}
AI 代码解读
下面来看一下reExecutePeriodic方法是如何做的，他的目标是将任务再次被调度执行，下面的代码展示了这个功能的实现：
void reExecutePeriodic(RunnableScheduledFuture<?> task) {
if (canRunInCurrentRunState(true)) {
super.getQueue().add(task);
if (!canRunInCurrentRunState(true) && remove(task))
task.cancel(false);
else
ensurePrestart();
}
}
AI 代码解读
可以看到，这个方法就是将我们的任务再次放到了workQueue里面，那这个参数是什么？在上面的run方法中我们调用了reExecutePeriodic方法，参数为outerTask，而这个变量是什么？看下面的代码：
/** The actual task to be re-enqueued by reExecutePeriodic */
RunnableScheduledFuture<V> outerTask = this;
AI 代码解读
这个变量指向了自己，而this的类型是什么？是ScheduledFutureTask，也就是可以被调度的task，这样就实现了循环执行任务了。
上面的分析已经到了循环执行，但是ScheduledThreadPoolExecutor的功能是周期性执行，所以我们接着分析ScheduledThreadPoolExecutor是如何根据我们的参数走走停停的。这个时候，是应该看一下ScheduledThreadPoolExecutor的构造函数了，我们来看一个最简单的构造函数：
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS, new DelayedWorkQueue());
}
AI 代码解读
我们知道ScheduledThreadPoolExecutor的父类是ThreadPoolExecutor，所以这里的super其实是ThreadPoolExecutor的构造函数，我们发现其中有一个参数DelayedWorkQueue，看名字貌似是一个延迟队列的样子，进一步跟踪代码，发现了下面的一行代码（构造函数中）：
this.workQueue = workQueue;
AI 代码解读
所以在ScheduledThreadPoolExecutor中，workQueue是一个DelayedWorkQueue类型的队列，我们暂且认为DelayedWorkQueue是一种具备延迟功能的队列吧，那么，到此我们便可以想明白了，上面的分析我们明白了ScheduledThreadPoolExecutor是如何循环执行任务的，而这里我们明白了ScheduledThreadPoolExecutor使用DelayedWorkQueue来达到延迟的目标，所以组合起来，就可以实现ScheduledThreadPoolExecutor周期性执行的目标。下面我们来看一下DelayedWorkQueue是如何做到延迟的吧，上文中提到一个方法:getTask，这个方法的作用是从workQueue中取出任务来执行，而在ScheduledThreadPoolExecutor里面，getTask方法是从DelayedWorkQueue中取任务的，而取任务无非两个方法:poll或者take，下面我们对DelayedWorkQueue的take方法来分析一下：
public RunnableScheduledFuture<?> take() throws InterruptedException {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lockInterruptibly();
try {
for (;;) {
RunnableScheduledFuture<?> first = queue[0];
if (first == null)
available.await();
else {
long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
if (delay <= 0)
return finishPoll(first);
first = null; // don't retain ref while waiting
if (leader != null)
available.await();
else {
Thread thisThread = Thread.currentThread();
leader = thisThread;
try {
available.awaitNanos(delay);
} finally {
if (leader == thisThread)
leader = null;
}
}
}
}
} finally {
if (leader == null && queue[0] != null)
available.signal();
lock.unlock();
}
}
AI 代码解读
在for循环里面，首先从queue中获取第一个任务，然后从任务中取出延迟时间，而后使用available变量来实现延迟效果。这里面需要几个点需要探索一下：
● 这个queue是什么东西？
● 延迟时间的来龙去脉？
● available变量的来龙去脉？
对于第一个问题，看下面的代码：
private RunnableScheduledFuture<?>[] queue = new RunnableScheduledFuture<?>[INITIAL_CAPACITY];
AI 代码解读
它是一个RunnableScheduledFuture类型的数组，数组中保存了我们的RunnableScheduledFuture，对queue的操作，主要来看一下增加元素和消费元素的操作。首先，假设使用add方法来增加RunnableScheduledFuture到queue，调用的链路参考如下：
public boolean add(Runnable e) {
return offer(e);
}
public boolean offer(Runnable x) {
if (x == null)
throw new NullPointerException();
RunnableScheduledFuture<?> e = (RunnableScheduledFuture<?>)x;
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow();
size = i + 1;
if (i == 0) {
queue[0] = e;
setIndex(e, 0);
} else {
siftUp(i, e);
}
if (queue[0] == e) {
leader = null;
available.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}
AI 代码解读
add方法会直接转到了offer方法，该方法中，首先判断数组的容量是否足够，如果不够则grow，增长的策略参考如下：
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // grow 50%
AI 代码解读
每次增长50%，如此下去。增长完成后，如果这是第一个元素，则放在坐标为0的位置，否则，使用siftUp操作，下面是该方法的内容：
private void siftUp(int k, RunnableScheduledFuture<?> key) {
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;
RunnableScheduledFuture<?> e = queue[parent];
if (key.compareTo(e) >= 0)
break;
queue[k] = e;
setIndex(e, k);
k = parent;
}
queue[k] = key;
setIndex(key, k);
}
AI 代码解读
这个数组实现了堆这种数据结构，使用对象比较将最需要被调度执行的RunnableScheduledFuture放到数组的前面，而这得力于compareTo方法，下面是RunnableScheduledFuture类的compareTo方法的实现，主要是通过延迟时间来做比较。
public int compareTo(Delayed other) {
if (other == this) // compare zero if same object
return 0;
if (other instanceof ScheduledFutureTask) {
ScheduledFutureTask<?> x = (ScheduledFutureTask<?>)other;
long diff = time - x.time;
if (diff < 0)
return -1;
else if (diff > 0)
return 1;
else if (sequenceNumber < x.sequenceNumber)
return -1;
else
return 1;
}
long diff = getDelay(NANOSECONDS) - other.getDelay(NANOSECONDS);
return (diff < 0) ? -1 : (diff > 0) ? 1 : 0;
}
AI 代码解读
上面是生产元素，下面来看一下消费数据。在上面我们提到的take方法中，使用了一个方法如下：
private RunnableScheduledFuture<?> finishPoll(RunnableScheduledFuture<?> f) {
int s = --size;
RunnableScheduledFuture<?> x = queue[s];
queue[s] = null;
if (s != 0)
siftDown(0, x);
setIndex(f, -1);
return f;
}
AI 代码解读
这个方法中调用了一个方法siftDown，这个方法如下：
private void siftDown(int k, RunnableScheduledFuture<?> key) {
int half = size >>> 1;
while (k < half) {
int child = (k << 1) + 1;
RunnableScheduledFuture<?> c = queue[child];
int right = child + 1;
if (right < size && c.compareTo(queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
if (key.compareTo(c) <= 0)
break;
queue[k] = c;
setIndex(c, k);
k = child;
}
queue[k] = key;
setIndex(key, k);
}
AI 代码解读
总结一下，当我们向queue插入任务的时候，会发生siftUp方法的执行，这个时候会把任务尽量往根部移动，而当我们完成任务调度之后，会发生siftDown方法的执行，与siftUp相反，siftDown方法会将任务尽量移动到queue的末尾。总之，大概的意思就是queue通过compareTo实现了类似于优先级队列的功能。
下面我们来看一下第二个问题：延迟时间的来龙去脉。在上面的take方法里面，首先获取了delay，然后再使用available来做延迟效果，那这个delay从哪里来的呢？通过上面的类图RunnableScheduledFuture的类图我们知道，RunnableScheduledFuture类实现了Delayed接口，而Delayed接口里面的唯一方法是getDelay，我们到RunnableScheduledFuture里面看一下这个方法的具体实现：
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert(time - now(), NANOSECONDS);
}
AI 代码解读
time是我们设定的下次执行的时间，所以延迟就是(time - now())，没毛病！
第三个问题：available变量的来龙去脉，至于这个问题，我们看下面的代码：
/**
* Condition signalled when a newer task becomes available at the
* head of the queue or a new thread may need to become leader.
*/
private final Condition available = lock.newCondition();
AI 代码解读
这是一个条件变量，take方法里面使用这个变量来做延迟效果。Condition可以在多个线程间做同步协调工作。
到此为止，我们梳理了ScheduledThreadPoolExecutor是如何实现周期性调度的，首先分析了它的循环性，然后分析了它的延迟效果，对于线程池的学习现在才刚刚起步，需要更多更专业的知识类帮我理解更为底层的内容，当然，为了更进一步理解线程池的实现细节，首先需要对线程间通信有足够的把握，其次是要对各种数据结构有清晰的认识，比如队列、优先级队列、堆等高级的数据结构，以及java语言对于这些数据结构的实现，更为重要的是要结合实际情况分析问题，在工作和平时的学习中不断总结，不断迭代对于线程、线程池的认知
