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Java并发编程第6讲——线程池（万字详解）

news 2026/2/11 0:18:31

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池，本篇文章就详细介绍一下。

一、什么是线程池

定义：线程池是一种用于管理和重用线程的技术（池化技术），它主要用于提高多线程应用程序的性能和效率。

ps：线程池、连接池、内存池和对象池等都是编程领域中典型的池化技术。

首先有关线程的使用会出现两个问题：

线程是宝贵的内存资源、单个线程约占1MB空间，过多分配易造成内存溢出。
频繁的创建及销毁线程会增加虚拟机回收频率、资源开销，造成性能下降。

基于如上问题，出现了线程池：

线程容器，可设定线程分配的数量。
将预先创建的线程对象存入池中，并重用线程池中的线程对象。
避免频繁的创建和销毁。

Java中线程池的继承关系如下：

二、ThreadPoolExecutor

Executor框架最核心的类是ThreadPoolExecutor，我们可以通过ThreadPoolExecutor类来创建一个线程池。

2.1 ThreadPoolExecutor构造函数

ThreadPoolExecutor继承自AbstractExecutorService，而AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口。

2.2 线程池的7个核心参数

从ThreadPoolExecutor的构造函数可以看出，创建一个线程池需要7个核心参数，下面我们介绍一下这7个参数的含义：

核心线程数数量（corePoolSize）：当线程池被创建时，在你池子中初始化多少个线程。

最大线程数（maximumPoolSize）：当我的所有核心线程数都去干活时，又来了一个任务，如果我的当前线程数小于我最大线程数，这时候可以再帮你创建一个线程去指定你的任务。

线程闲置时间（keepAliveTime）：额外线程完成任务后，存活的时间。

限制时间的单位（unit)：存活时间单位。

工作队列（workQueue）：当没核心线程去处理任务时，会把任务放在工作队列中，当有闲下来的线程时再去执行队列的任务，常见的工作队列有以下几种，前三种用的最多：

ArrayBlockingQueue：列表形式的工作队列，必须要有初始队列大小，有界队列，先进先出（FIFO）。

LinkedBlockingQueue：链表形式的工作队列，可以选择设置初始队列大小，有界（设置了初始大小）/无界队列（没设置） ，先进先出（FIFO）。

SynchronousQueue：这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ThreadPoolExecutor将创建一个线程，否则根据拒绝策略，这个任务将被拒绝。使用直接移交更高效，因为任务会直接移交给执行它的线程，而不是被首先放在队列中，然后由工作者线程从队列中提取任务。只有当线程是无界的或者可以拒绝任务时，SynchronousQueue才有价值。

PriorityBlockingQueue：优先级队列，有界队列，根据优先级来安排任务，任务的优先级是通过自然顺序或Comparator来定义的。

DelayedWorkQueue：延迟的工作队列，无界队列。

创建线程的工厂（threadFactory）：线程池不会帮你创建线程，这时候就要用到线程工厂：

DefaultThreadFactory：默认线程工厂，创建一个新的、非守护的线程，并且不包括特殊的配置信息。

PrivilegedThreadFactory：通过这种方式创建出来的线程，将与创建privilegedThreadFactory的线程拥有相同的访问权限、AccessControlContext、ContextClassLoader。如果不使用privilegedThreadFactory，线程池创建的线程将从在需要新线程时调用execute或submit的客户程序中继承访问权限。

自定义线程工厂：可以自己实现ThreadFactory接口来自定义线程工厂。

拒绝策略（handler）：当你的线程数达到最大，工作队列任务也满了，就执行拒绝策略：

AbortPolicy：抛出异常！（RejectedExecutionException），默认的拒绝策略。（调用者可以将异常进行捕获，然后根据需求处理代码）

CallerRunsPolicy：调用者自己处理任务！（要把任务派发给我的线程池，要有一个线程执行操作，如果没有闲置的线程，由调用者自己处理任务）

DiscardOldestPolicy：丢弃任务队列中最老的任务，把自己放进去！

DiscardPolicy：丢弃掉当前任务！

2.3 线程池Demo

我们可以使用ThreadExecutor创建一个线程池，然后调用execute()或submit()的方法来向线程池中提交任务。

2.3.1 execute()方法（自己的方法）

public void execute(Runnable command)

execute()方法没有返回值，所以它适用于不需要返回值的任务，当然也无法判断任务是否被线程池执行成功。

public class ThreadPoolExecutorTest {public static void main(String[] args) {//1.创建线程池ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(2,3, 60L, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());//2.创建任务Runnable runnable = () -> {try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "执行了。。。");};//3.提交任务for (int i = 0; i < 5; i++) {poolExecutor.execute(runnable);}//4.关闭线程池poolExecutor.shutdown();}
}

上述例子我们创建了一个核心线程数为2、最大线程数为3的线程池，然后通过execute方法提交了5个线程给线程池执行。

2.3.2 submit()方法（AbstractExecutorService父类的方法）

public Future<?> submit(Runnable task)

public <T> Future<T> submit(Runnable task,T result)

public <T> Future<T> submit(Callable<T> task)

sublmit()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过get()方法以阻塞的方式来获取返回值。

public class ThreadPoolExecutorTest {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//1.创建线程池ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1,1, 60L, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());//2.提交任务，Future标识将要执行任务的结果，submit可以传入一个Callable<T>对象Future<Integer> future = poolExecutor.submit(new Callable<Integer>() {private int sum = 0;@Overridepublic Integer call() throws Exception {for (int i = 0; i < 100; i++) {sum += i;Thread.sleep(10);}return sum;}});//3.获取任务的结果（等待任务执行完毕才返回，阻塞）System.out.println(future.get());//4.关闭线程池poolExecutor.shutdown();}
}

2.4 当一个任务提交到线程池后

首先查看核心线程数是否达到最大

否：利用线程工厂创建核心线程直接执行任务

是：尝试将任务放到工作队列中

查看工作队列是否已满

否：将任务放入到工作队列。

是：尝试创建非核心线程（最大线程数-核心线程数）。

查看非核心线程数是否达到最大

否：利用线程工厂创建非核心线程执行任务

是：执行拒绝策略

2.5 常用方法

除了在创建线程池时指定上述参数值外，还可在线程池创建后通过如下方法进行设置：

此外还有一些方法：

getCorePoolSize()：返回线程池的核心线程数，这个值是一直不变的，返回在构造函数中设置的coreSize大小；
getMaximumPoolSize()：返回线程池的最大线程数，这个值是一直不变的，返回在构造函数中设置的coreSize大小；
getLargestPoolSize()：记录了曾经出现的最大线程个数（水位线）；
getPoolSize()：线程池中当前线程的数量；
getActiveCount()：Returns the approximate（近似） number of threads that are actively executing tasks；
prestartAllCoreThreads()：会启动所有核心线程，无论是否有待执行的任务，线程池都会创建新的线程，直到池中线程数量达到 corePoolSize；
prestartCoreThread()：会启动一个核心线程（同上）；
allowCoreThreadTimeOut(true)：允许核心线程在KeepAliveTime时间后，退出；

2.6 线程数设定多少合适

这个是个高频的面试点，至于设定多少，流传最多的就是“公式”，所谓的公式，一般情况下，需要根据你的任务情况来设置线程数，任务可能分为两种类型——CPU密集型和IO密集型：

CPU密集型：则线程池大小设置为N+1。
IO密集型：则线程池大小设置为2N+1。

上面的N为CPU总核数，但在实际场景下，公式只能是当作一个参考。

很多时候，我们应用部署在云服务器上，有时候我们的机器显示是8核的，但实际上适用的只是虚拟机而已，并不是物理机，这就导致大多数情况下发挥不出8核的作用来。

而且，上面的公式中，前提要求是知道你的应用是IO密集型还是CPU密集型，那么，评判一个应用是CPU密集型还是IO密集型的标准是什么？真的能明确区分出来吗？

还有一点就是，现在很多CPU都采用了超线程技术，也就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能适用线程级并行计算。所以我们可以看到“4核8线程的CPU”，也就是物理内核有4个，逻辑内核有8个，如果用上述的公式，貌似按照4和8配置都不合理，因为超线程技术的性能提升也并不是100%的。

所以在设定线程数的时候，要考虑什么业务场景、什么机器配置、多大的并发量、一次业务处理整体耗时是多少，最后在上线的时候可以根据公式大致设置一个数值，然后再根据你自己的实际业务情况，以及不断的压测结果，再不断调整，最终达到一个相对合理的值。

三、线程池的实现原理（源码分析）

下面我们通过源码来分析一下ThreadPoolExecutor类中三个比较核心的方法。

3.1 添加一个任务（execute()方法）

首先我们看一下线程池中的execute()方法，该方法用于向线程池中添加一个任务。

源码：

分析：

第一个红框：先检查是否有空闲的核心线程

workCountOf(c)方法根据ctl的低29位来得到有效的线程数。

判断有效的线程数是否小于核心线程数。

如果是是。则创建一个线程来处理任务（核心线程）。

第二个红框：走到这，说明核心线程数已满了

isRunning(c)方法判断当前是否是运行状态，如果是，则尝试能否将任务放入工作队列(work.offer(command)方法）。

如果也添加成功了。则再次拿到ctl值，再次检查状态，如果不再运行，并且移除添加的任务成功，则抛出拒绝策略。

如果在运行，则检查有效线程数是否为0，如果是，则新建一个线程（非核心线程）。

第三个红框：这里说明工作队列也满了

addwork(command,flase)方法尝试新建一个线程来处理任务（非核心）。

如果失败，则调用拒绝策略。

3.2 添加work线程（addworker()）

从方法execute的实现可以看出：addWorker主要负责创建新的线程并执行任务。

这块代码比较长，所以我们把它分成两段来介绍，先看第一段。

源码：

分析：

第一个红框：做是否能够添加工作线程条件过滤，这里的情况比较多，仅进行关键代码的解释

rs为运行状态，源码中频繁适用大小关系来作为条件判断，大小关系：RUNNING（运行）<SHUTDOWN（关闭）<STOP（停止）<TIDYING（整理）<TERMINATED（终止）。

firstTask判断提交的任务是否为空。

return false表示不处理提交的任务，直接返回。

第二个红框：做自旋，更新创建线程数量

第一个if：校验有效线程数是否超过阈值，如果超过则不处理提交的任务。

第二个if：适用CAS讲workerCount+1，修改成功则跳出循环。

第三个if：重新读取ctl，判断当前运行状态，如果不等于上面获取的运行状态rs，说明rs被其它线程修改了，跳到retry重新校验线程池的状态。

ps：retry是java中的goto语法，只能运行在break和cotinue后面。

接着看后面的代码。

源码：

分析：先说下两个变量 workerStarted——Worker线程是否启动，workerAdded——Worker线程是否成功增加。

第一个红框：获取线程池主锁

用firstTask和当前线程创建一个Worker。

拿到Worker对应的线程t。

如果t不为空，获取线程池主锁，通过ReentrantLock锁来保证线程安全。

第二个红框：添加线程到workers中（线程池中）。

第三个红框：如果woker添加成功，则启动新建的线程执行。

我们看看这个wokers是什么：

一个HashSet，所以，线程池的存储结构其实就是一个HashSet。

3.3 worker线程处理队列任务（runWorker（））

上文addWorker()方法里提到，当Worker里的线程启动时，就会调用该方法。

源码：

分析：

第一个红框：取任务执行（如果是第一次执行任务或者能从队列中取到任务）。

第二个红框：获取到任务后，执行任务开始前操作钩子。

第三个红框：执行任务。

第四个红框：执行任务后钩子

ps：这两个钩子（beforeExecute、afterExecute）允许我们自己继承线程池，也就是我们自己可以重写这两个方法，做任务执行前、后的处理。

四、Java中自带的5种线程池

这五种线程池都是由Executors工具类提供，该类看起来功能还是比较强大的，又用到了工厂模式，扩展性很强，重要的是用起来还特别方便，如：

//创建一个固定大小的线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);

接下来我们详细分析一下Java自带的五种线程池。

4.1 newFixedThreadPool

FixedThreadPool被称为可重用固定线程数的线程池，源码如下：

可以看到，核心线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）都是传进来的nThreads，这就意味着这个数量在其生命周期内不会变化，当线程池中的线程都在工作时，新提交的任务会被放置到一个无界队列中（没有设置初始大小）等待被执行。

4.2 newWorkStealingPool

用来执行大任务的线程池，WorkStealingPool可以自适应地调整线程池大小，它会根据处理器核数创建相应数量的线程池。源码如下：

可以看出，ForkJoinPool的构造函数被调用来创建WorkStealingPool线程池，Runtime.getRuntime().availableProcessors()来获取处理器的核心数量，来作为线程池的大小：

为什么说它是执行大任务的线程池呢？因为它本质是一个ForkJoinPool，而ForkJoinPool有一个工作窃取的概念：

工作窃取：当我去执行一个特别大的任务时，感觉我用一个线程去执行的时候周期会很长，那么我可以通过自己的业务去把他拆分成很多很多个小的业务，比如我的任务需要5分钟，那么我把它拆分成10个，可能就半分种就搞定了，然后再把这10个任务交给newWorkStealingPool线程池，找一些没事干的线程去帮我干这个任务

4.3 newSingleThreadExecutor

这是一个使用单个worker线程的Executor，下面是它的源码：

可以看到它的核心线程数和最大线程数都是1，其它参数都和FixedThreadPool相同，既然它是单线程，那么就可以保证任务的顺序执行。

4.4 newCachedThreadPool

这是一个会根据需要创建新线程的线程池，也就是大小可变的线程池，下面是它的源码：

可以看到，核心线程数为0，最大线程数为Integer的最大值（可以理解为无界），CachedThreadPool使用没有容量的SynchronousQueue（上面有提到过）作为线程池的工作队列，但最大线程数是无界的，这就意味着：如果主线程提交任务的速度高于CachedThreadPool线程处理任务的速度时，CachedThreadPool会不断地创建新线程。

ps：极端情况下，Cached会因为创建过多的线程而耗尽CPU和内存资源。

4.5 newScheduledThreadPool

它是可以执行定时任务的线程池，用ScheduledThreadPoolExecutor的构造函数来创建，而ScheduledThreadPoolExecutor继承自ThreadPoolExecutor，源码如下：

可以看到核心线程数是传进来的，最大线程数为Integer的最大值，工作队列用的是DelayWorkQueue延迟队列、无界。

ScheduledThreadPoolExecutor的实现：

ScheduledThreadPoolExecutor会把待调度的任务（ScheduledFutureTask：下面都简化为task）放到一个DelayQueue中。

task主要包含3个变量：

long time：表示这个任务将要被执行的具体时间。

long sequenceNumber：表示这个任务被添加到ScheduledThreadPoolExecutor中的序号。

long period：表示任务执行的间隔周期。

DelayQueue封装了一个PriorityQueue，这个PriorityQueue会对队列中的task进行排序。排序时，time小的排在前面（时间早的任务先执行），如果两个time相同，就比较sequenceNumber，小的排在前面。

代码Demo：

public class ScheduleDemo {public static void main(String[] args) {//创建ScheduledExecutorService线程池ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(5);//延迟5秒执行任务executor.schedule(() -> {//要执行的任务}, 5, TimeUnit.SECONDS);
//定时执行任务（延迟5秒开始，每隔10秒执行一次）executor.schedule(() -> {//要执行的任务}, 5, 10, TimeUnit.SECONDS);
// 定时执行任务（延迟 5 秒开始，每隔10秒执行一次，上一次任务执行完成后再延迟 10 秒）executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {// 要执行的任务}, 5, 10, TimeUnit.SECONDS);}
}

4.6 为什么不推荐通过Executors构建线程池

上述五种线程池，都可以通过Executors工具类来创建出来，使用起来也很方便，但是在阿里巴巴开发手册中也明确指出，不允许使用Executors创建线程池，并且指出了存在的弊端：

还有一点就是当你通过Executors创建线程池的时候，它创建的线程池大多都是已经帮你设置好了的参数，很多选项是没办法自定义的，在特殊的业务场景下，Executors工具类下的线程池也并不是“万能的”。

正确的做法就是通过ThreadPoolExecutor的构造函数来自己定义线程池。

除此之外，还可以通过一些开源类库，比如apache和guava等，笔者推荐使用guava提供的ThreadFactoryBuilder来创建线程池：

public class ThreadFactoryDemo {public static void main(String[] args) {//线程工厂ThreadFactory factory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 0L,TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(2048),factory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
for (int i = 0; i < 100; i++) {executor.execute(() -> {//业务代码});}}
}

上述方式可以自定义线程名称，更方便出错时的溯源。

五、总结

线程池是一种用于管理和复用线程的机制。通过线程池，我们可以创建一组可用的线程，并且可以根据需要执行任务，避免频繁地创建和销毁线程，提高系统的性能和稳定性。
使用ThreadPoolExcutor类可以自定义线程池（也是创建线程池的正确做法），通过构造函数的7个核心参数，我们可以找到自己合适的线程池。
任务提交有两种方式，一种是execute()：适用于没有返回值的情况，ThreadPoolExecutor自己的方法，第二种是submit()：适用于需要返回值的情况，ThreadPoolExecutor父类的方法。
ThreadPoolExecutor类的三个核心方法：execute()、addWorker()和runWorker()，了解其源码，才更有助于我们使用和调优线程池。
Java中自带的5种线程池，通过Executors工具类创建，虽说用起来很方便，但并不推荐使用此方法来创建线程池。

End：希望对大家有所帮助，如果有纰漏或者更好的想法，请您一定不要吝啬你的赐教🙋。