编程语言线程的增长/回收策略

public static ExecutorService newThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor( 30, 60, 60L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());}

我们今天就来借这个问题，聊聊线程池中维护的线程，它增长和回收的策略是什么样的?

二、线程池的策略

2.1 线程池的各项参数

当我们聊到线程池中线程的增长策略的时候，最抓眼球的就是它的核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)，但是仅看这两个参数是不够全面的，线程数量的增长，还与任务等待队列有关系。

我们先来看看 ThreadPoolExecutor 最全参数的构造方法：

1. public ThreadPoolExecutor( 
2.   int corePoolSize, 
3.   int maximumPoolSize, 
4.   long keepAliveTime, 
5.   TimeUnit unit, 
6.   BlockingQueue workQueue, 
7.   ThreadFactory threadFactory, 
8.   RejectedExecutionHandler handler) { 
9.   // ... 
10. } 

简单解释一下各个参数是什么意思：

• corePoolSize：核心线程数;
• maximumPoolSize：线程池的最大线程数;
• keepAliveTime：核心线程数之外的线程，最大空闲存活的时长;
• unit：keepAliveTime 的时间单位;
• workQueue：线程池的任务等待队列;
• threadFractory：线程工厂，用来为线程池创建线程;
• handler：拒绝策略，当线程池无法处理任务时的拒绝方式;

这其中很多参数的配置，都是相互影响的。例如任务等待队列 workQueue 配置不当，可能导致线程池中的线程，永远无法增长到核心线程数(maximumPoolSize)配置的线程数。

2.2 线程池中线程的增长策略

看到这里你应该就清楚了，线程池线程的增长策略，和 3 个参数有关系：

• corePoolSize：核心线程数
• maximumPoolSize：最大线程数;
• workQueue：等待任务队列;

它们之前的关系是这样的：

接下来我们看看理想情况下，线程池中线程的增长策略。

默认情况下，初始时线程池是空的，当有新任务来了时，线程池开始通过线程工厂(threadFractory)创建线程来处理任务。

新的任务会不断的触发线程池中线程的创建，直到线程数量达到核心线程数(corePoolSize)，接下来会停止线程的创建，而是将这个新任务放入任务等待队列(workQueue)。

新任务不断进入任务等待队列，当该队列满了时，开始重新创建线程处理任务，直到线程池中线程的数量，到达 maximumPoolSize 配置的数量。

到这一步时，线程池的线程数达到最大值，并且没有空闲的线程，任务队列也存满了任务，这时如果还有新的任务进来，就会触发线程池的拒绝策略(handler)，如果没有配置拒绝策略就会抛出 RejectedExecutionException 异常。

到这里线程的增长策略就说清楚了，我们可以通过下图来了解完整的流程。

其中比较关键的就是任务的等待队列，无论等待队列的实现结构是什么样的，只有在它满的时候，线程池中的线程才会向最大线程数增长。但是一个能够满的队列，它的前提是必须是一个有界队列。

这就是文章开头举的例子暗藏的坑，我们回顾一下前面构造的线程池。

 

1. public static ExecutorService newThreadPool() { 
2.   return new ThreadPoolExecutor( 
3.     30, 60, 
4.     60L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
5.     new LinkedBlockingQueue()); 
6. } 

可以看到，这里虽然最大线程数是大于核心线程数的，但是它的等待队列配置的是一个 LinkedBlockingQueue，从名字上可以看出这是一个基于链表实现的阻塞队列，而用它的默认构造方法构造时，其容量设定为 Integer.MAX_VALUE，可以简单理解它是一个无界队列。

 

1. public LinkedBlockingQueue() { 
2.   this(Integer.MAX_VALUE); 
3. } 
4.  
5. public LinkedBlockingQueue(int capacity) { 
6.   if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException(); 
7.   this.capacity = capacity; 
8.   last = head = new Node(null); 
9. } 

这也就是为什么说，这样构造的线程池，核心线程数的配置参数，永远都用不到，因为它的等待队列永远没有满的时候。

2.3 线程池中线程的收缩策略

线程池中执行的任务，总有执行结束的时候。那么线程池当线程池中存在大量空闲线程时，也会有一定的收缩策略，来回收线程池中多余的线程。

线程池中线程的收缩策略，和以下几个参数相关：

• corePoolSize：核心线程数;
• maximumPoolSize：线程池的最大线程数;
• keepAliveTime：核心线程数之外的线程，空闲存活的时长;
• unit：keepAliveTime 的时间单位;

corePoolSize 和 maximumPoolSize 我们比较熟悉了，另外能够控制它的就是 keepAliveTime 空闲存活时长，以及这个时长的单位。

当线程池中的线程数，超过核心线程数时。此时如果任务量下降，肯定会出现有一些线程处于无任务执行的空闲状态。那么如果这个线程的空闲时间超过了 keepAliveTime&unit 配置的时长后，就会被回收。

需要注意的是，对于线程池来说，它只负责管理线程，对于创建的线程是不区分所谓的「核心线程」和「非核心线程」的，它只对线程池中的线程总数进行管理，当回收的线程数达到 corePoolSize 时，回收的过程就会停止。

对于线程池的核心线程数中的线程，也有回收的办法，可以通过 allowCoreThreadTimeOut(true) 方法设置，在核心线程空闲的时候，一旦超过 keepAliveTime&unit 配置的时间，也将其回收掉。

1. public void allowCoreThreadTimeOut(boolean value) { 
2.   if (value && keepAliveTime <= 0) 
3.     throw new IllegalArgumentException("Core threads must have nonzero keep alive times"); 
4.   if (value != allowCoreThreadTimeOut) { 
5.     allowCoreThreadTimeOut = value; 
6.     if (value) 
7.       interruptIdleWorkers(); 
8.   } 
9. } 

allowCoreThreadTimeOut() 能被设置的前提是 keepAliveTime 不能为 0。

2.3 查缺补漏

1. 等待队列还会影响拒绝策略

等待队列如果配置成了无界队列，不光影响线程数量从核心线程数向最大线程数的增长，还会导致配置的拒绝策略永远得不到执行。

因为只有在线程池中的工作线程数量已经达到核心线程数，并且此时等待队列也满了的情况下，拒绝策略才能生效。

2. 核心线程数可以被「预热」

前面提到默认的情况下，线程池中的线程是根据任务来增长的。但如果有需要，我们也可以提前准备好线程池的核心线程，来应对突然的高并发任务，例如在抢购系统中就经常有这样的需要。

此时就可以利用 prestartCoreThread() 或者 prestartAllCoreThreads() 来提前创建核心线程，这种方式被我们称为「预热」。

3. 对于需要无界队列的场景，怎么办?

需求是多变的，我们肯定会碰到需要使用无界队列的场景，那么这种场景下配置的 maximumPoolSize 就是无效的。

此时就可以参考 Executors 中 newFixedThreadPool() 创建线程池的过程，将 corePoolSize 和 maximumPoolSize 保持一致即可。

 

1. public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { 
2.   return new ThreadPoolExecutor( 
3.     nThreads, nThreads, 
4.     0L, TimeUnit.MILLISECONDS, 
5.     new LinkedBlockingQueue()); 
6. } 

此时核心线程数就是最大线程数，只有增长到这个数量才会将任务放入等待队列，来保证我们配置的线程数量都得到了使用。

4. 线程池是公平的吗?

所谓的公平，就是先到的任务会被先执行。这在线程池中，显然是不公平的。

不提线程池中线程执行任务是通过系统去调度的，这一点就决定了任务的执行顺序是无法保证的，这就是是非公平的。另外只从线程池本身的角度来看，我们只看提交的任务顺序来看，它也是非公平的。

首先前面到的任务，如果线程池的核心线程已经分配出去了，此时这个任务就会进入任务队列，那么如果任务队列满了之后，新到的任务会直接由线程池新创建线程去处理，直到线程数达到最大线程数。

那么此时，任务队列中的任务，虽然先添加进线程池等待处理，但是这些任务的处理时机，是晚于后续新创建线程去处理的任务的，所以说仅从任务的角度，依然是非公平的。

三、小结时刻

本文我们聊到了线程池中，对于线程数量的增长和收缩策略。

在这里我们简单总结一下：

1. 增长策略。默认情况下，线程池是根据任务先创建足够核心线程数的线程去执行任务，当核心线程满了时将任务放入等待队列。待队列满了的时候，继续创建新线程执行任务直到到达最大线程数停止。再有新任务的话，那就只能执行拒绝策略或是抛出异常。

2. 收缩策略。当线程池线程数量大于核心线程数 && 当前有空闲线程 && 空闲线程的空闲时间大于 keepAliveTime 时，会对该空闲线程进行回收，直到线程数量等于核心线程数为止。

总之要谨记，慎用无界队列。

在过去的几十年间，大量的编程语言被发明、被取代、被修改或组合在一起。尽管人们多次试图创造一种通用的程序设计语言，却没有一次尝试是成功的。之所以有那么多种不同的编程语言存在的原因是，编写程序的初衷其实也各不相同；新手与老手之间技术的差距非常大，而且有许多语言对新手来说太难学；还有，不同程序之间的运行成本（runtime cost）各不相同。