深入理解 JUC：ThreadPoolExecutor

Executors 类提供了多种静态方法以简化线程池的创建，典型的应用场景如下：

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int nCpu = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(nCpu + 1);

上述示例中通过调用 Executors#newFixedThreadPool 方法，我们创建了一个大小为 CPU 核心数加 1 的线程池。此外，Executors 还定义了 Executors#newSingleThreadExecutor 和 Executors#newCachedThreadPool 方法分别创建固定大小为 1 和非固定大小的线程池。这些方法本质上都是对 ThreadPoolExecutor 类的封装，以简化线程池的使用，例如 Executors#newCachedThreadPool 方法的内部实现如下：

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public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

可以看到方法 Executors#newCachedThreadPool 封装了一个大小在 [0, Integer.MAX_VALUE] 之间，线程最大存活为时间为 60 秒的 ThreadPoolExecutor 实例，并以 SynchronousQueue 作为工作队列。

所以 ThreadPoolExecutor 可以视为 java 线程池的核心实现类，下面我们将一起来分析 ThreadPoolExecutor 的实现机制。

注意 ：实际开发中一般不推荐使用 Executors 创建线程池，而应该通过 ThreadPoolExecutor 显式创建，这样能够让开发人员更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。Executors 返回的线程池对象主要存在以下弊端：

在 ThreadPoolExecutor 类实现的开头有几个特殊的常量字段定义和相应的位运算（如下），而这正是整个线程池运行的基础支撑，理解这几个常量的含义是理解整个 ThreadPoolExecutor 实现的关键所在。

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// control，高 3 位表示线程池的运行状态 runState，低 29 位表示线程池内工作线程数 workerCount
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3; // 29
private static final int CAPACITY   = (1 << COUNT_BITS) - 1;  // 00011111111111111111111111111111

// 线程池的五种运行状态
private static final int RUNNING    = -1 << COUNT_BITS; // 11100000000000000000000000000000
private static final int SHUTDOWN   =  0 << COUNT_BITS; // 00000000000000000000000000000000
private static final int STOP       =  1 << COUNT_BITS; // 00100000000000000000000000000000
private static final int TIDYING    =  2 << COUNT_BITS; // 01000000000000000000000000000000
private static final int TERMINATED =  3 << COUNT_BITS; // 01100000000000000000000000000000

首先来看一下 ThreadPoolExecutor#ctl 常量，对应 AtomicInteger 类型。第一眼看到这个变量可能会一头雾水，但是随着对源码的深入阅读，逐渐能够理解其命名的灵感来源。作者应该是希望通过该变量来表达控制（control）的意思，因为整个线程池的运行状态和工作线程数量都通过该变量进行记录。这是一个 32 位的整型变量，其中 高 3 位用表示线程的运行状态（runState） ，而 低 29 位则用来记录当前工作线程的数量（workerCount） ，也就是说按照现有的能力，ThreadPoolExecutor 最多允许创建 2 ²⁹ - 1 个工作线程，约 5 亿多。这里我们将 workerCount 翻译为工作线程数量可能不太恰当，但是线程池会为每个 Worker 对象绑定一个线程（下文会进一步说明），所以 workerCount 理解为工作线程数量也不无道理。

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// 获取 ctl 中的 runState 值
private static int runStateOf(int c)     { return c & ~CAPACITY; }  // ～CAPACITY=11100000000000000000000000000000
// 获取 ctl 中的 workerCount 值
private static int workerCountOf(int c)  { return c & CAPACITY; }
// 由 runState 和 workerCount 计算得到 ctl
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

类中定义了上述 3 个方法分别用来从 ThreadPoolExecutor#ctl 中获取线程池的运行状态 runState、工作线程数 workerCount，以及由 runState 和 workerCount 计算得到 ctl 值。ThreadPoolExecutor 中针对这 3 个变量的变量命名有个规律，一般 c 表示 ctl，rs 表示 runState，而 wc 则表示 workerCount，所以在阅读源码时如果遇到相应变量名，不妨联想一下，或许能够茅塞顿开。

线程池定义了 5 种运行状态（状态转移关系如上图所示），即 RUNNING、SHUTDOWN、STOP、TIDYING，以及 TERMINATED，各状态的释义如下：

线程池状态转换关系如下表：

ThreadPoolExecutor 利用 ThreadPoolExecutor#ctl 的高 3 位记录线程池的运行状态，并利用整型数值对每个状态进行标识，所以可以通过对整型数值的比较运算来判定当前的线程状态。ThreadPoolExecutor 提供了如下 3 个方法以对线程状态进行判定：

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private static boolean runStateLessThan(int c, int s) {
    return c < s;
}

private static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {
    return c >= s;
}

private static boolean isRunning(int c) {
    return c < SHUTDOWN;
}

各方法的作用可以通过方法名直观理解。

ThreadPoolExecutor 中主要定义了如下基本字段，用于控制工作队列和线程池大小，以及线程池的运行，下面逐个解释说明。

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private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
private volatile ThreadFactory threadFactory;
private volatile RejectedExecutionHandler handler;
private volatile long keepAliveTime;
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut;
private volatile int corePoolSize;
private volatile int maximumPoolSize;

继续来看一下 ThreadPoolExecutor 的构造方法定义，ThreadPoolExecutor 提供了多种构造方法的重载版本，但都是对如下构造方法的各种定制：

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public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime, TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

方法中所有的参数已在上面进行了专门的说明，需要注意的一点就是参数中的 keepAliveTime 是有单位的，但最终还是将其转换成了微秒记录在 keepAliveTime 字段中。此外，构造方法还允许我们自定义工作队列的实现类型、线程工厂，以及饱和策略等。

本小节来分析一下 ThreadPoolExecutor 的任务调度过程。下面的代码块展示了 ThreadPoolExecutor 的基本使用方式，通常我们会调用 ThreadPoolExecutor#submit 或 ThreadPoolExecutor#execute 方法往线程池提交任务。方法 submit 本质上还是对 execute 的封装，该方法的实现位于 AbstractExecutorService 类中，ThreadPoolExecutor 继承了该抽象类。对于我们提交的任务，线程池会基于当前线程池的负载决定是否执行饱和策略，如果我们提交的任务被线程池接受，那么何时调度执行该任务则完全由线程池来控制，这其中的运行原理（调度策略）就是接下来我们主要分析的对象。

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ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 8, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>());
executor.submit(new Callable<Boolean>() {
    @Override
    public Boolean call() throws Exception {
        // do something here
        return null;
    }
});
executor.shutdown();

AbstractExecutorService 为 AbstractExecutorService#submit 方法提供了多种重载版本，这里我们以 AbstractExecutorService#submit(Callable<T> task) 方法为例进行说明：

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public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
    execute(ftask);
    return ftask;
}

该方法首先通过 FutureTask 对 task 进行了封装，然后交给 ThreadPoolExecutor#execute 进行调度。方法 ThreadPoolExecutor#execute 的实现如下：

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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.
     */

    // 获取 ctl 变量
    int c = ctl.get();
    // 1. 当前工作线程数小于 corePoolSize，正常情况下会新建一个线程，并将当前 command 绑定为该线程的第一个任务
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true)) {
            return;
        }
        c = ctl.get();
    }

    /* 工作线程数量大于等于 corePoolSize */

    // 2. 当前线程池处于运行态，且工作队列能够容纳当前任务
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 如果当前线程池处于非运行态，移除之前提交的任务
        if (!isRunning(recheck) && remove(command)) {
            // 触发饱和策略
            reject(command);
        }
        // 当前工作线程数量为 0，新建线程执行之前累积的任务（包括刚刚提交的任务）
        else if (workerCountOf(recheck) == 0) {
            addWorker(null, false);
        }
        // 工作线程数量大于 0，不会新建线程，会先将任务记录到 workQueue 中由这些工作线程进行调度
    }
    // 3. 线程池处于非运行态，或工作队列已满
    else if (!addWorker(command, false)) {
        // 尝试创建新的线程失败，触发饱和策略
        reject(command);
    }
}

上述方法所执行的逻辑可以分为 3 部分，每一部分都会调用 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法，如下（注意调用参数设置）：

下面先对 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法进行分析，理解了该方法的作用和实现细节，我们再回过头来看 ThreadPoolExecutor#execute 方法会显得比较直观。

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private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {

    /* 1. 判断是否允许创建新的线程 */

    retry:
    for (; ; ) {
        // 获取 ctl 变量
        int c = ctl.get();
        // 获取线程池的工作状态
        int rs = runStateOf(c);

        // Check if queue empty only if necessary.
        /*
         * 如果线程池满足下列状态之一，则立即返回 false：
         * 1. 当前为除 SHUTDOWN 以外的其它非运行态
         * 2. 当前为 SHUTDOWN，但是 firstTask != null，即尝试往线程池提交新任务
         * 3. 当前为 SHUTDOWN，但是工作队列为空，累积的任务已被执行完
         */
        if (rs >= SHUTDOWN &&
                !(rs == SHUTDOWN && firstTask == null && !workQueue.isEmpty())) {
            return false;
        }

        /*
         * 1. 当前线程池处于运行状态
         * 2. 当前线程池处于 SHUTDOWN 状态，但是还有累积的任务未执行完
         */

        for (; ; ) {
            // 获取工作线程数
            int wc = workerCountOf(c);
            // 如果当前工作线程数已经达到实际允许的最大工作线程上限，则直接返回 false
            if (wc >= CAPACITY ||
                    // core = true 表明调用 addWorker 方法时工作线程数小于 corePoolSize
                    wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) {
                return false;
            }
            // 工作线程数加 1，退出多重循环
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c)) {
                break retry;
            }
            // 如果过程中工作线程数已变更，则再次尝试
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            // 线程池的工作状态已改变
            if (runStateOf(c) != rs) {
                continue retry;
            }
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
    }

    /* 2. 创建 Worker 对象，并启动与之绑定的线程 */

    boolean workerStarted = false;
    boolean




    
 workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        // 新建一个 Worker 对象，每个 Worker 绑定一个线程
        w = new Worker(firstTask);
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                // Recheck while holding lock.
                // Back out on ThreadFactory failure or if shut down before lock acquired.
                int rs = runStateOf(ctl.get());

                // 再次检测线程池工作状态
                if (rs < SHUTDOWN || // 线程池处于运行态
                        // 线程池处于 SHUTDOWN 状态，但是还有累积未完成的任务
                        (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    // 绑定的线程已被启动，这显然不符合逻辑
                    if (t.isAlive()) {
                        // precheck that t is startable
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    }
                    // 记录新建的 Worker 对象
                    workers.add(w);
                    int s = workers.size();
                    if (s > largestPoolSize) {
                        largestPoolSize = s;
                    }
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            // 启动线程
            if (workerAdded) {
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        if (!workerStarted) {
            addWorkerFailed(w);
        }
    }
    return workerStarted;
}

整个 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法的执行逻辑可以分为两个步骤：

首先来看 步骤 1 ，实现层面通过一个忙循环来执行判定的过程，第一次返回 false 的条件如下：

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if (rs >= SHUTDOWN &&
        !(rs == SHUTDOWN && firstTask == null && !workQueue.isEmpty())) {
    return false;
}

满足这一行语句的所有条件可以概括为：

回忆一下我们在最开始总结线程池的运行态时，在哪些情况下线程池会继续执行我们提交的任务？实际上可以分为 RUNNING 和 SHUTDOWN 两类运行态，这两类运行态的含义分别如下：

如果当前线程池的状态是 RUNNING，那么这时候是可以接受新提交的任务的，并且可以执行工作队列中堆积的任务，此时是不满足这里列举的 3 种情况的。如果当前是 SHUTDOWN 状态，那么线程池不会再接受新的任务，但是会继续执行工作队列中堆积的任务。所以说如果这个时候我们有提交新任务，那么就满足条件 2，当然是不允许创建新的线程执行的。此外，如果这个时候我们工作队列已没有待执行的任务，即满足条件 3，那么线程池也不会再允许创建新的线程。

第二次返回 false 的条件如下：

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if (wc >= CAPACITY ||
        wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) {
    return false;
}

这里的条件比较容易理解，如果当前线程池持有的线程数量已经达到理论上限 CAPACITY，当然不允许再创建新的线程，因为继续创建就溢出了。除了理论上限以外，线程池一般还存在实际容量上限，当达到该上限时同样不允许创建新的线程。这里的 core 参数是一个 boolean 类型，只有在当前工作线程数量小于 corePoolSize 时才为 true。对于线程池来说，如果当前工作线程数量小于 corePoolSize，则会直接创建新的工作线程去执行提交的任务，而不会将任务记录到工作队列中等待调度，所以在工作线程数量小于 corePoolSize 时是否创建新的线程应该以 corePoolSize 作为上限进行判断。因为过程中工作线程的数量是在变化的，如果走到这里说明工作线程的数量已经大于 corePoolSize，则不能直接创建新的线程，而是要先检查一下是否有空闲的工作线程可以复用。

再来看一下 步骤 2 ，这一部分涉及到 ThreadPoolExecutor 中定义的一个核心内部类 Worker：

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private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable {
    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;

    Worker(Runnable firstTask) {
        setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
        this.firstTask = firstTask;
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }

    /** Delegates main run loop to outer runWorker  */
    public void run() {
        runWorker(this);
    }

    // 省略加锁相关方法
}

Worker 继承自 AbstractQueuedSynchronizer 抽象类，基于 AQS 实现了一个简单的不可重入独占锁，并复用 AQS 的 state 字段以表示锁的状态，其中 state=0 表示锁未被获取的状态，而 state=1 表示锁已经被获取的状态。初始时，state 值为 -1，以防止在运行 ThreadPoolExecutor#runWorker 方法之前被中断。

此外，Worker 类还实现了 Runnable 接口。当我们新建一个 Worker 对象时，线程池会为其绑定一个新的线程对象。当我们启动该线程时，实际上调用的是 Worker#run 方法，该方法实现如下：

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public void run() {
    runWorker(this);
}

// ThreadPoolExecutor#runWorker
final void runWorker(Worker w) {
    // 获取当前线程对象
    Thread wt = Thread.currentThread();
    // 获取与当前 Worker 对象绑定的任务
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    w.unlock(); // allow interrupts
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 尝试先执行与当前 Worker 对象绑定的任务，如果没有则尝试从工作队列中获取待执行的任务
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            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
            if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                    (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                    !wt.isInterrupted()) {
                wt.interrupt();
            }
            try {
                // 模板方法
                beforeExecute(wt, task);
                Throwable thrown = null;
                try {
                    // 执行任务
                    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 {
                    // 模板方法
                    afterExecute(task, thrown);
                }
            } finally {
                // 防止任务被重复执行
                task = null;
                w.completedTasks++;
                w.unlock();
            }
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

方法 ThreadPoolExecutor#runWorker 描述了一个 Worker 不断执行任务的过程，任务可以是我们创建该 Worker 对象时绑定的，也可以是从工作队列中获取的。只要是存在待执行的任务，且当前线程池运行状态允许执行提交的任务，同时线程没有被中断，就可以循环的处理已提交的任务。当一个任务被执行完毕或因异常而退出，那么该任务会被标记为 null，从而防止任务被重复执行，同时可以让垃圾收集器回收任务对象，方法中在线程执行前后分别提供了模板方法方便扩展。

继续回到 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法，当我们创建完 Worker 对象之后，线程并没有马上启动工作，而是会再次检测一下线程池的运行状态确保允许启动当前线程。如果允许则会记录当前 Worker 对象到 workers 全局集合中，该集合主要用来让线程池管理池中的线程对象，比如当前线程池的大小、检查各个线程的状态等等。如果一个 Worker 对象被成功注册，那么接下去就会启动与之绑定的线程对象，开始处理提交的任务。

介绍完了 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法的作用和实现， 我们回过头来继续分析最开始的 ThreadPoolExecutor#execute 方法，有了对 Worker 对象的创建，以及任务调度过程的理解，再回过头来看该方法的运行逻辑会清晰许多。前面我们说了 ThreadPoolExecutor#execute 方法主要分为 3 个部分，更准确来说是 4 种场景，先简单概括一下：

如上图描绘了线程池的任务调度执行流程。

先来看一下 步骤 1 ，这一步描述第 1 种场景（实现如下）。线程池判断当前工作线程数小于 corePoolSize，则执行 ThreadPoolExecutor#addWorker(command, true) 。由于第 2 个参数为 true，所以会依据 corePoolSize 判断是否直接创建新的线程并执行提交的任务，因为这中间工作线程数量可能会发生变化，一旦工作线程数达到 corePoolSize，则需要执行其它的策略。

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// 1. 当前工作线程数小于 corePoolSize，正常情况下会新建一个线程，并将当前 command 绑定为该线程的第一个任务
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
    if (addWorker(command, true)) {
        return;
    }
    c = ctl.get();
}

再来看 步骤 2 ，这一步描述了第 2 种场景（实现如下）。能够执行到这里说明工作线程数量已经大于或等于 corePoolSize，同时线程池处于运行态。此时，会尝试先将提交的任务记录到工作队列中，如果过程中线程池的状态发生变更，切换为非运行态，则会从工作队列中移除刚刚提交的任务，并触发饱和策略；否则判断当前的工作线程数，如果为 0 则需要新建工作线程，因为工作队列中还有累积待执行的任务。

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// 2. 当前线程池处于运行态，且工作队列能够容纳当前任务
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
    int recheck = ctl.get();
    // 如果当前线程池处于非运行态，移除之前提交的任务
    if (!isRunning(recheck) && remove(command)) {
        // 触发饱和策略
        reject(command);
    }
    // 当前工作线程数量为 0，新建线程执行之前累积的任务（包括刚刚提交的任务）
    else if (workerCountOf(recheck) == 0) {
        addWorker(null, false);
    }
    // 工作线程数量大于 0，不会新建线程，会先将任务记录到 workQueue 中由这些工作线程进行调度
}

最后来看一下 步骤 3 ，这一步描述了第 3 和第 4 两种场景（实现如下）。能够运行到这一步需要满足两种情况之一：

如果线程池当前处于非运行状态，按照之前对于 ThreadPoolExecutor#addWorker 方法的分析可知，如果提交的任务不为 null，势必触发饱和策略。如果是因为工作队列已满的原因，则需要依据当前线程池是否还允许创建新的线程来决定是否触发饱和策略。

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// 3. 线程池处于非运行态，或工作队列已满
else if (!addWorker(command, false)) {
    // 尝试创建新的线程失败，触发饱和策略
    reject(command);
}

本小节的最后，我们来思考两个问题：

首先来看 问题 1 ，ThreadPoolExecutor 采取的策略有点反直觉，直观的我们会认为线程池会在线程数达到上限时才会将后续的任务缓存到队列，那么为什么 ThreadPoolExecutor 要这么做呢？

应用程序广义上可以分为 CPU 密集型和 IO 密集型两大类。对于 CPU 密集型应用而言应该控制线程数尽量接近 CPU 核心数，以避免频繁切换线程上下文所带来的开销；对于 IO 密集型应用而言可以多创建一些线程，因为这一类应用大部分时间都在等待 IO 时间，CPU 相对较空闲。ThreadPoolExecutor 所采取的策略更加适用于 CPU 密集型应用，这应该也是考虑大部分的 java 应用程序都是 CPU 密集型。然而，对于 IO 密集型应用，如果直接使用 ThreadPoolExecutor 就显得有些呆滞，这也是像 Tomcat、Jetty，以及 Dubbo 一类应用需要自己实现线程池的动因。

再来看 问题 2 ，既然有应用场景，那么如何实现呢？

直观的思路就是将核心线程数与最大线程数设置相同，实现如下：

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ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
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        60, TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(32),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

// 允许核心线程空闲时被回收
executor.allowCoreThreadTimeOut(true);

这是一种比较讨巧的做法，即所有的线程都是核心线程，虽然从表象上能够满足需求，但并不完全符合题意。

换一种思路，我们可以继承 ThreadPoolExecutor 类，重写 ThreadPoolExecutor#execute 方法，这也是面向对象编程比较直观的思路。不过，很可惜这条路走不通，因为 ThreadPoolExecutor 中一些状态属性的访问权限是 private，无法被继承。

既然无法通过继承访问 ThreadPoolExecutor 中的 private 状态属性，另外一种思路就是拷贝一份 ThreadPoolExecutor 类，然后修改 ThreadPoolExecutor#execute 方法。这条路确实能够走通，但是缺点也是显而易见的，因为自定义的 ThreadPoolExecutor 类只能在自己的应用程序内部使用，无法输出给其它第三方依赖库。

最后，我们来看看开源厂商的做法，这里以 Dubbo 为例。Dubbo 内部通过继承 ThreadPoolExecutor 实现了一个叫 EagerThreadPoolExecutor 的线程池类，其 解决思路的核心在于在工作队列的 offer 方法上做文章 。我们知道 ThreadPoolExecutor 在工作队列已满时会创建新的工作线程，而判断工作队列已满的方式就是调用工作队列的 offer 方法，如果该方法返回 false 则认为工作队列已满。

Dubbo 在实现层面继承 LinkedBlockingQueue 自定义实现了 TaskQueue 队列，其 TaskQueue#offer 方法实现如下：

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public boolean offer(Runnable runnable) {
    if (executor == null) {
        throw new RejectedExecutionException("The task queue does not have executor!");
    }

    int currentPoolThreadSize = executor.getPoolSize();
    // have free worker. put task into queue to let the worker deal with task.
    // 当前还有空闲的工作线程，缓存任务到工作队列
    if (executor.getSubmittedTaskCount() < currentPoolThreadSize) {
        return super.offer(runnable);
    }

    // return false to let executor create new worker.
    // 当前没有空闲的工作线程，且工作线程数未达到上限，返回 false 迫使线程池创建新的工作线程
    if (currentPoolThreadSize < executor.getMaximumPoolSize()) {
        return false;
    }

    // currentPoolThreadSize >= max
    // 工作线程数达到上限，将任务缓存到队列
    return super.offer(runnable);
}

上述方法也诠释了 Dubbo 解决问题 2 的核心思想。关于 EagerThreadPoolExecutor 的实现这里不再展开，有兴趣的读者可继续阅读 Dubbo 源码。

上面我们多次提及到“饱和策略”一词，所谓饱和策略是指线程池无法容纳新任务的一种拒绝手段。JUC 定义了 RejectedExecutionHandler 接口用于描述饱和策略，当执行 ThreadPoolExecutor#reject 方法时，线程池会应用具体的饱和策略，如下：

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final void reject(Runnable command) {
    handler.rejectedExecution(command, this);
}

JUC 针对 RejectedExecutionHandler 接口定义了 4 个实现类，包括：AbortPolicy、DiscardPolicy、DiscardOldestPolicy，以及 CallerRunsPolicy。其中，AbortPolicy 是 ThreadPoolExecutor 的默认饱和策略。关于这 4 种饱和策略的释义如下：

上述策略执行当前提交的任务的前提是线程池处于运行态，否则仍然会静默忽略当前提交的任务。