面试必问的线程池，你懂了吗？-阿里云开发者社区

前言

在上次和二狗的“HashMap最强者”PK后，二狗一直耿耿于怀，经常缠着我要复仇，甚至愿意出卖自己的屁股？？？我破口大骂：“这个死基佬”，然后答应了他...

于是“单身狗大厦11楼11室”又是一场血雨腥风。

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正文

二狗：为什么要使用线程池？直接new个线程不是很舒服？

如果我们在方法中直接new一个线程来处理，当这个方法被调用频繁时就会创建很多线程，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，一不小心把系统搞崩了，就可以直接

去财务那结帐了。

如果我们合理的使用线程池，则可以避免把系统搞崩的窘境。总得来说，使用线程池可以带来以下几个好处：

1. 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗。

2. 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。

3. 增加线程的可管理型。线程是稀缺资源，使用线程池可以进行统一分配，调优和监控。

二狗：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阻塞队列。

maximumPoolSize（最大线程数）：线程池允许开启的最大线程数。

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 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，则多余的线程空闲时间超过 keepAliveTime 时会被终止。

二狗：说下线程池的运作流程

我给你画张图吧。

二狗：（尼玛，这图也太香了，收藏收藏）线程池中的各个状态分别代表什么含义？

线程池目前有5个状态：

· RUNNING：接受新任务并处理排队的任务。

· SHUTDOWN：不接受新任务，但处理排队的任务。

· STOP：不接受新任务，不处理排队的任务，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。

· TERMINATED：terminated() 已完成。

二狗：这几个状态之间是怎么流转的？

我再给你画个图，看好了！

二狗：（这图也不错，收藏就对了）线程池有哪些队列？

常见的阻塞队列有以下几种：

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。

二狗：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。

二狗：线程池有哪些拒绝策略？

常见的有以下几种：

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。

二狗：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。

二狗：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，如下表。

	抛出异常	返回特殊值	一直阻塞	超时退出
插入	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e,time,unit)
移除	remove()	poll()	take()	poll(time,unit)
检查	element()	peek()	不可用	不可用

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）。

二狗：非核心线程如何实现在 keepAliveTime 后死亡？

原理同上，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。

二狗：非核心线程能成为核心线程吗？

虽然我们一直讲着核心线程和非核心线程，但是其实线程池内部是不区分核心线程和非核心线程的。只是根据当前线程池的工作线程数来进行调整，因此看起来像是有核心线程于非核心线程。

二狗：如何终止线程池？

终止线程池主要有两种方式：

shutdown：“温柔”的关闭线程池。不接受新任务，但是在关闭前会将之前提交的任务处理完毕。

shutdownNow：“粗暴”的关闭线程池，也就是直接关闭线程池，通过 Thread#interrupt() 方法终止所有线程，不会等待之前提交的任务执行完毕。但是会返回队列中未处理的任务。

二狗：（粗暴？实在是太刺激了，不过我喜欢）那我再问问你，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。

二狗：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

二狗：（这小子看来由偷偷准备了，看来得拿出压箱底的题目了）ctl 为什么这么设计？有什么好处吗？

个人认为，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。