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作者 | 磊哥

来源 | Java面试真题解析（ID：aimianshi666）

聊到线程池就一定会聊到线程池的执行流程，也就是当有一个任务进入线程池之后，线程池是如何执行的？我们今天就来聊聊这个话题。线程池是如何执行的？线程池的拒绝策略有哪些？

线程池执行流程

想要真正的了解线程池的执行流程，就得先从线程池的执行方法 execute() 说起，execute() 实现源码如下：

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    int c = ctl.get();
    // 当前工作的线程数小于核心线程数
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 创建新的线程执行此任务
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 检查线程池是否处于运行状态，如果是则把任务添加到队列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 再次检线程池是否处于运行状态，防止在第一次校验通过后线程池关闭
        // 如果是非运行状态，则将刚加入队列的任务移除
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果线程池的线程数为 0 时（当 corePoolSize 设置为 0 时会发生）
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false); // 新建线程执行任务
    }
    // 核心线程都在忙且队列都已爆满，尝试新启动一个线程执行失败
    else if (!addWorker(command, false)) 
        // 执行拒绝策略
        reject(command);
}

从上述源码我们可以看出，当任务来了之后，线程池的执行流程是：先判断当前线程数是否大于核心线程数？如果结果为 false，则新建线程并执行任务；如果结果为 true，则判断任务队列是否已满？如果结果为 false，则把任务添加到任务队列中等待线程执行，否则则判断当前线程数量是否超过最大线程数？如果结果为 false，则新建线程执行此任务，否则将执行线程池的拒绝策略，如下图所示：

线程池拒绝策略

当任务过多且线程池的任务队列已满时，此时就会执行线程池的拒绝策略，线程池的拒绝策略默认有以下 4 种：

1. AbortPolicy：中止策略，线程池会抛出异常并中止执行此任务；
2. CallerRunsPolicy：把任务交给添加此任务的（main）线程来执行；
3. DiscardPolicy：忽略此任务，忽略最新的一个任务；
4. DiscardOldestPolicy：忽略最早的任务，最先加入队列的任务。

默认的拒绝策略为 AbortPolicy 中止策略。

DiscardPolicy拒绝策略

接下来我们以 DiscardPolicy 忽略此任务，忽略最新的一个任务为例，演示一下拒绝策略的具体使用，实现代码如下：

public static void main(String[] args) {
    // 任务的具体方法
    Runnable runnable = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() +
                               " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName());
            try {
                // 等待 1s
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    };
    // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1
    ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                                           100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1),
                                                           new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
    // 添加并执行 4 个任务
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    // 线程池执行完任务，关闭线程池
    threadPool.shutdown();
}

以上程序的执行结果如下：从上述执行结果可以看出，给线程池添加了 4 个任务，而线程池只执行了 2 个任务就结束了，其他两个任务执行了拒绝策略 DiscardPolicy 被忽略了，这就是拒绝策略的作用。

AbortPolicy拒绝策略

为了和 DiscardPolicy 拒绝策略对比，我们来演示一下 JDK 默认的拒绝策略 AbortPolicy 中止策略，线程池会抛出异常并中止执行此任务，示例代码如下：

public static void main(String[] args) {
    // 任务的具体方法
    Runnable runnable = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() +
                               " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName());
            try {
                // 等待 1s
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    };
    // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1
    ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                                           100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1),
                                                           new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); // 显式指定拒绝策略，也可以忽略此设置，它为默认拒绝策略
    // 添加并执行 4 个任务
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    // 线程池执行完任务，关闭线程池
    threadPool.shutdown();
}

以上程序的执行结果如下：从结果可以看出，给线程池添加了 4 个任务，线程池正常执行了 2 个任务，其他两个任务执行了中止策略，并抛出了拒绝执行的异常 RejectedExecutionException。

自定义拒绝策略

当然除了 JDK 提供的四种拒绝策略之外，我们还可以实现通过 new RejectedExecutionHandler，并重写 rejectedExecution 方法来实现自定义拒绝策略，实现代码如下：

public static void main(String[] args) {
    // 任务的具体方法
    Runnable runnable = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() +
                               " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName());
            try {
                // 等待 1s
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    };
    // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1
    ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                                           100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1),
                                                           new RejectedExecutionHandler() {
                                                               @Override
                                                               public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
                                                                   // 执行自定义拒绝策略的相关操作
                                                                   System.out.println("我是自定义拒绝策略~");
                                                               }
                                                           });
    // 添加并执行 4 个任务
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
    threadPool.execute(runnable);
}

以上程序的执行结果如下：

总结

线程池的执行流程有 3 个重要的判断点（判断顺序依次往后）：判断当前线程数和核心线程数、判断当前任务队列是否已满、判断当前线程数是否已达到最大线程数。如果经过以上 3 个判断，得到的结果都会 true，则会执行线程池的拒绝策略。JDK 提供了 4 种拒绝策略，我们还可以通过 new RejectedExecutionHandler 并重写 rejectedExecution 方法来实现自定义拒绝策略。

<END>

                
                  
                  
                

                 
                   
                   
                 
 
                   
                 
                
                  
                  
                
                
                  
                  
                

                 
                   
                   
                 
 
                  
 
                   
 
                    
 
                     
 
                      
 
                       
 
                        
 
                         
 
                          
 
                           
 
                            
 
                             
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