目录

• 概述
• 线程池框架设计
• 代码实现
• 阻塞队列的实现
• 线程池消费端实现
• 获取任务超时设计
• 拒绝策略设计

概述

线程池技术想必大家都不陌生把，相信在平时的工作中没有少用，而且这也是面试频率非常高的一个知识点，那么大家知道它的实现原理和细节吗？如果直接去看jdk源码的话，可能有一定的难度，那么我们可以先通过手写一个简单的线程池框架，去掌握线程池的基本原理后，再去看jdk的线程池源码就会相对容易，而且不容易忘记。

线程池框架设计

我们都知道，线程资源的创建和销毁并不是没有代价的，甚至开销是非常高的。同时，线程也不是任意多创建的，因为活跃的线程会消耗系统资源，特别是内存，在一定的范围内，增加线程可以提高系统的吞吐率，如果超过了这个范围，反而会降低程序的执行速度。

因此，设计一个容纳多个线程的容器，容器中的线程可以重复使用，省去了频繁创建和销毁线程对象的操作, 达到下面的目标：

• 降低资源消耗，减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务
• 提高响应速度，当任务到达时，如果有线程可以直接用，不会出现系统僵死
• 提高线程的可管理性，如果无限制的创建线程，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控

线程池的核心思想： 线程复用，同一个线程可以被重复使用，来处理多个任务。

为了实现线程池功能，需要考虑下面几个设计要点：

• 线程池可以接口外部提交的任务执行
• 线程池有工作线程的数量，有任务执行，没有任务也空闲在那，等待任务过来，这样既避免线程频繁创建销毁带来的开销，同时也可以避免线程池无限制的创建线程
• 如果线程池接受提交的任务超过工作线程的数量了，该怎么办？可以用一个队列把任务存下来，等工作线程完成任务后去队列中获取任务，执行
• 那如果任务实在是太多太多了，达到了我们认为的队列最大值，怎么办，我们可以设计一种任务太多的策略，可以进行切换，比如直接丢弃任务、报错等等

看了上面的设计目标和要点，是不是能立刻想到一个非常经典的设计模型——生产者消费者模型。

• 阻塞队列存储执行任务，比如外部main函数作为生产者向队列生产任务。
• 线程池中的工作线程作为消费者获取任务执行。

现在我们将我们的设计思路转换为代码。

代码实现

阻塞队列的实现

• 阻塞队列主要存放任务，有容量限制
• 阻塞队列提供添加和删除任务的API, 如果超过容量，阻塞不能添加任务，如果没有任务，阻塞无法获取任务。

/**
 * <p>自定义任务队列, 用来存放任务 </p>
 *
 * @author: cxw (332059317@qq.com)
 * @date: 2022/10/18  10:15
 * @version: 1.0.0
 */
@Slf4j(topic = "c.BlockingQueue")
public class BlockingQueue<T> {
    // 容量
    private int capcity;
    // 双端任务队列容器
    private Deque<T> deque = new ArrayDeque<>();
    // 重入锁
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    // 生产者条件变量
    private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
    // 生产者条件变量
    private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();

    public BlockingQueue(int capcity) {
        this.capcity = capcity;
    }

    // 阻塞的方式添加任务
    public void put(T task) {
        lock.lock();
        try {
            // 通过while的方式
            while (deque.size() >= capcity) {
                log.debug("wait to add queue");
                try {
                    fullWaitSet.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            deque.offer(task);
            log.debug("task add successfully");
            emptyWaitSet.signal();
        }  finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 阻塞获取任务
    public T take() {
        lock.lock();
        try {
            // 通过while的方式
            while (deque.isEmpty()) {
                try {
                    log.debug("wait to take task");
                    emptyWaitSet.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            fullWaitSet.signal();
            T task = deque.poll();
            log.debug("take task successfully");
            // 从队列中获取元素
            return task;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

• put()方法是向阻塞队列中添加任务
• take()方法是向阻塞队列中获取任务

线程池消费端实现

1.定义执行器接口

/**
 * <p>定义一个执行器的接口：</p>
 *
 * @author: cxw (332059317@qq.com)
 * @date: 2022/10/18  12:31
 * @version: 1.0.0
 */
public interface Executor {

    /**
     * 提交任务执行
     * @param task 任务
     */
    void execute(Runnable task);
}

2.定义线程池类实现该接口

@Slf4j(topic = "c.ThreadPool")
public class ThreadPool implements Executor {

    /**
     * 任务队列
     */
    private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;

    /**
     * 核心工作线程数
     */
    private int coreSize;

    /**
     * 工作线程集合
     */
    private Set<Worker> workers = new HashSet<>();

    /**
     *  创建线程池
     * @param coreSize 工作线程数量
     * @param capcity 阻塞队列容量
     */
    public ThreadPool(int coreSize, int capcity) {
        this.coreSize = coreSize;
        this.taskQueue = new BlockingQueue<>(capcity);
    }

    /**
     * 提交任务执行
     */
    @Override
    public void execute(Runnable task) {
        synchronized (workers) {
            // 如果工作线程数小于阈值，直接开始任务执行
            if(workers.size() < coreSize) {
                Worker worker = new Worker(task);
                workers.add(worker);
                worker.start();
            } else {
                // 如果超过了阈值，加入到队列中
                taskQueue.put(task);
            }
        }
    }

    /**
     * 工作线程，对执行的任务做了一层包装处理
     */
    class Worker extends Thread {
        private Runnable task;

        public Worker(Runnable task) {
            this.task = task;
        }

        @Override
        public void run() {
            // 如果任务不为空，或者可以从队列中获取任务
            while (task != null || (task = taskQueue.take()) != null) {
                try {
                    task.run();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 执行完后，设置任务为空
                    task = null;
                }
            }

              // 移除工作线程
            synchronized (workers){
                log.debug("remove worker successfully");
                workers.remove(this);
            }
        }
    }
}

• Worker类是工作线程类，包装了执行任务，里面实现了从队列获取任务，然后执行任务。
• execute方法的实现中，如果工作线程数量小于阈值的话，直接创建新的工作线程，否则将任务添加到队列中。

3.演示

@Test
    public void testThreadPool1() throws InterruptedException {
        Executor executor = new ThreadPool(2, 4);
        // 提交任务
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            final  int j = i;
            executor.execute(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(10);
                    log.info("run task {}", j);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
            Thread.sleep(10);
        }

        Thread.sleep(10000);
    }

运行结果：

获取任务超时设计

目前从队列中获取任务是永久阻塞等待的，可以改成阻塞一段时间没有获取任务，丢弃的策略。

@Slf4j(topic = "c.TimeoutBlockingQueue")
public class TimeoutBlockingQueue<T> {
    // 容量
    private int capcity;
    // 双端任务队列容器
    private Deque<T> deque = new ArrayDeque<>();
    // 重入锁
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    // 生产者条件变量
    private Condition fullWaitSet = lock.newCondition();
    // 生产者条件变量
    private Condition emptyWaitSet = lock.newCondition();

    public TimeoutBlockingQueue(int capcity) {
        this.capcity = capcity;
    }

    // 带超时时间的获取
    public T poll(long timeout, TimeUnit unit){
        lock.lock();
        try{
            // 将 timeout 统一转换为 纳秒
            long nanos = unit.toNanos(timeout);
            while (deque.isEmpty()){
                try {
                    if (nanos<=0){
                        return null;
                    }
                    // 返回的是剩余的等待时间，更改navos的值，使虚假唤醒的时候可以继续等待
                    nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            fullWaitSet.signal();
            return deque.getFirst();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 带超时时间的增加
    public boolean offer(T task , long timeout , TimeUnit unit){
        lock.lock();
        try{
            // 将 timeout 统一转换为 纳秒
            long nanos = unit.toNanos(timeout);
            while (deque.size() == capcity){
                try {
                    if (nanos<=0){
                        return false;
                    }
                    // 更新剩余需要等待的时间
                    nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            log.debug("加入任务队列 {}", task);
            deque.addLast(task);
            emptyWaitSet.signal();
            return true;
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

新加TimeoutBlockingQueue类，添加offer和poll待超时的添加和获取任务的方法。

拒绝策略设计

目前的实现还是有个漏洞，无法自定义任务超出阈值的一个拒绝策略，我们可以通过利用函数式编程+策略模式去实现。

1.定义策略模式的函数式接口

/**
 * <p>拒绝策略的函数式接口：</p>
 *
 * @author: cxw (332059317@qq.com)
 * @date: 2022/10/18  13:15
 * @version: 1.0.0
 */
@FunctionalInterface
public interface RejectPolicy<T> {

    /**
     * 拒绝策略的接口
     * @param queue
     * @param task
     */
    void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}

2.添加函数式接口的调用入口

我们可以在阻塞队列添加任务新加一个api, 添加任务如果超过容量，调用函数式接口。

@Slf4j(topic = "c.BlockingQueue")
public class BlockingQueue<T> {
    ........

    /**
     * 尝试添加任务
     * @param rejectPolicy
     * @param task
     */
    public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
        lock.lock();
        try{
            // 如果队列超过容量
            if (deque.size()> capcity){
                log.debug("task too much, do reject");
                rejectPolicy.reject(this, task);
            }else {
                deque.offer(task);
                emptyWaitSet.signal();
            }
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

3.修改ThreadPool类

@Slf4j(topic = "c.ThreadPool")
public class ThreadPool implements Executor {
    .....

    /**
     * 拒绝策略
     */
    private RejectPolicy rejectPolicy;

    // 通过构造方法传入执行的拒绝策略
    public ThreadPool(int coreSize, int capcity, RejectPolicy rejectPolicy) {
        this.coreSize = coreSize;
        this.taskQueue = new BlockingQueue<>(capcity);
        this.rejectPolicy = rejectPolicy;
    }

    /**
     * 提交任务执行
     */
    @Override
    public void execute(Runnable task) {
        synchronized (workers) {
            // 如果工作线程数小于阈值，直接开始任务执行
            if(workers.size() < coreSize) {
                Worker worker = new Worker(task);
                workers.add(worker);
                worker.start();
            } else {
                // 如果超过了阈值，加入到队列中
                //taskQueue.put(task);
                
                // 调用tryPut的方式
                taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
            }
        }
    }

   ....
}

通过构造方法的方式传入要执行的拒绝策略

调用tryPut方法添加任务

4.演示