纯干货,面试重灾区--多线程源码解析,你该这样回答

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全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 面试中,多线程是重灾区,而再日常工作中,多线程又是容易被忽略的地方,准备一下去面试吧公众号:Java架构师联盟文章已经上传git:https://gitee.com/biwangsheng/mxq

ThreadPoolExecutor源码解析
今天为了给一个朋友做一份文档,从源码层级解析一下ThreadPoolExecutor。然后就直接在源码上写备注的形式解析,看这篇文章的朋友,就和看源码一样,一步步的跟着向下执行的看就好

1、常用变量的解释
// 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_BITSInteger.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;

}
纯干货,面试重灾区--多线程源码解析,你该这样回答
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
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
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、线程池worker任务单元
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...

}
6、核心线程执行逻辑-runworker
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);
}

}
怎么样,不知道大家看明白了没有,可能对于有一些朋友来说有那么一点点的困难,但是没关系啊
既然已经说道thread了,咱也别落下什么

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