一、背景
很多人都知道或者用过线程池，线程池构造方法的参数中有一个参数为拒绝策略。
那么，通过拒绝策略我们可以学到哪些思想？
下面简单讲讲自己的理解。
二、可以学到什么?
2.1 为什么提供多种拒绝策略？
不知道你有没有思考过，为什么会有那么多编程语言？为什么会有那么多算法？为什么会有那么多设计模式？为什么会有那么多存储方式？为什么会有那么多线程池拒绝策略？
如果你稍微思考，就会发现不同的编程语言、算法、设计模式、存储方式、线程池拒绝策略等适用不同的场景。
（图片来源：美团技术）
启发：没有最好的选择，只有最适合的选择
我们要做的是在某个特定场景下选择最适合的技术，而不是最新、最热的技术。
2.2 如果我来设计拒绝策略，我能想到几个？
如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务。
如果由你来设计线程池经典的处理策略你会提供怎样的策略？
如果我们从来没学过这一块，可能就想不出这么多经典的处理策略。
JDK 源码提供的拒绝策略应该是经过深思熟虑，能够覆盖到常见业务场景。
启发：当我们面临大数据量处理时，也可以参考这些策略根据其适用的场景去灵活处理。
2.3 为什么默认策略是 AbortPolicy?
不知道你是否思考过，为什么默认的策略是 AbortPolicy?
如果默认是 DiscardPolicy 或者 DiscardOldestPolicy，真正触发拒绝策略时，使用者不容易感知。
使用者对源码理解不深入很容易出现不符合预期的运行效果。
显然超出“承载能力” 丢弃任务并抛出异常是一个更适合的选择。不提供服务，没啥好说的，已经超过能力了，没法提供服务。抛出异常为了让上游感知到并做出相应处理。
另外我们可以看下 Redis 缓存淘汰策略：
1.noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
2.allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰
3.volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
4.allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据
5.volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰
6.volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，淘汰过期时间剩余最短的
我们会发现两者也有“惊人”的相似性，都是不提供服务，返回错误。
启发1：当我们遇到超过承载量的场景时，需要提供不同的选择，可以借鉴上述思想，并且默认需要考虑报错，保护自身的同事，让上游感知到。
启发2：可以通过对比经典技术对相似问题的处理来得到比较靠谱的方案 or 思考方向。
2.4 如果提供的策略无法满足需求怎么办？
作为一个严谨的设计者，就应该预料到自己提供的策略不可能涵盖所有场景。
因此需要支持用户自定义才行。
比如 Dubbo 中提供了 AbortPolicyWithReport 拒绝策略，在触发拒绝策略时可以报告一些信息。
public class AbortPolicyWithReport extends AbortPolicy { protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbortPolicyWithReport.class); private final String threadName; private final URL url; private static volatile long lastPrintTime = 0L; private static Semaphore guard = new Semaphore(1); public AbortPolicyWithReport(String threadName, URL url) { this.threadName = threadName; this.url = url; } public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: %s, Pool Size: %d (active: %d, core: %d, max: %d, largest: %d), Task: %d (completed: %d), Executor status:(isShutdown:%s, isTerminated:%s, isTerminating:%s), in %s://%s:%d!", this.threadName, e.getPoolSize(), e.getActiveCount(), e.getCorePoolSize(), e.getMaximumPoolSize(), e.getLargestPoolSize(), e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount(), e.isShutdown(), e.isTerminated(), e.isTerminating(), this.url.getProtocol(), this.url.getIp(), this.url.getPort()); logger.warn(msg); this.dumpJStack(); throw new RejectedExecutionException(msg); } private void dumpJStack() { long now = System.currentTimeMillis(); if (now - lastPrintTime >= 600000L) { if (guard.tryAcquire()) { Executors.newSingleThreadExecutor().execute(new Runnable() { public void run() { String dumpPath = AbortPolicyWithReport.this.url.getParameter("dump.directory", System.getProperty("user.home")); String OS = System.getProperty("os.name").toLowerCase(); SimpleDateFormat sdf; if (OS.contains("win")) { sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH-mm-ss"); } else { sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH:mm:ss"); } String dateStr = sdf.format(new Date()); FileOutputStream jstackStream = null; try { jstackStream = new FileOutputStream(new File(dumpPath, "Dubbo_JStack.log." + dateStr)); JVMUtil.jstack(jstackStream); } catch (Throwable var15) { AbortPolicyWithReport.logger.error("dump jstack error", var15); } finally { AbortPolicyWithReport.guard.release(); if (jstackStream != null) { try { jstackStream.flush(); jstackStream.close(); } catch (IOException var14) { } } } AbortPolicyWithReport.lastPrintTime = System.currentTimeMillis(); } }); } } } }
PS: 这也是我们学习和理解 volatile、Semaphore 的一个机会。
再比如 Netty 中就提供了通过新建线程执行的策略：NewThreadRunsPolicy
private static final class NewThreadRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
try {
final Thread t = new Thread(r, "Temporary task executor");
t.start();
} catch (Throwable e) {
throw new RejectedExecutionException(
"Failed to start a new thread", e);
}
}
}
这些开源项目的拒绝策略都为我们开了不少脑洞。
我们也可以根据具体业务，扔到消息队列里再消费等方式处理。
启发1：面向未来编程。
当我们设计一些通用工具时，也要留一些拓展性给别人。
启发1: 带着问题学技术或者把技术放在特定场景里学习，更有兴趣，也更容易掌握。
三、总结
本文简单谈下自己从线程池拒绝策略中学到的一点知识，希望能够对大家有启发。
希望大家在读源码时能多一些思考，多思考为什么，而不是记忆结论。
多问几个问题，如：
这是为了解决什么问题？
作者为什么这么设计？ 这么设计的优点是什么？
这么设计的核心原理是什么（作者是怎么设计的） ？
如果是我会怎么设计？
别人是如何设计的？
我能从中学到什么，得到什么对未来技术成长有帮助的启发？
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推荐：如果想深入了解如何更高效地阅读源码，可以看我的 GitChat 文章：《你真的知道该怎么读源码吗？》
