并发编程已完结，章节如下：
Java 并发编程上篇 -（Synchronized 原理、LockSupport 原理、ReentrantLock 原理）
Java 并发编程中篇 -（JMM、CAS 原理、Volatile 原理）
Java 并发编程下篇 -（线程池）
Java 并发编程下篇 -（JUC、AQS 源码、ReentrantLock 源码）
七、共享模型之工具
1、线程池
池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。
线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。
这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：
- 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
- 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。
- 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，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。
2、自定义线程池
上图就是一个线程池的实现，先初始化线程池、阻塞队列大小，然后开几个线程通过线程池对象调用方法执行任务，线程池中的线程会执行任务，如果任务过多，会添加到阻塞队列中，执行完任务再从阻塞队列中取值继续执行。当执行的线程数大于线程池和阻塞队列的大小，我们可以定义拒绝策略，类似 jdk 线程池那样。代码实现如下：
/**
* 自定义线程池
*/
@Slf4j(topic = "c.Code_01_TestPool")
public class Code_01_ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
ThreadPool threadPool = new ThreadPool(1, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 1,
(queue, task) -> {
// 1. 阻塞等待。
// queue.put(task);
// 2. 带超时的等待
// queue.offer(task, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 3. 调用者放弃
// log.info("放弃 {}", task);
// 4. 调用者抛出异常
// throw new RuntimeException("任务执行失败" + task);
// 5. 调用者自己执行任务
task.run();
});
for(int i = 0; i < 4; i++) {
int j = i;
threadPool.executor(() ->{
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("{}", j);
});
}
}
}
@FunctionalInterface // 拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}
// 实现线程池
@Slf4j(topic = "c.ThreadPool")
class ThreadPool {
// 线程集合
private Set<Worker> works = new HashSet<Worker>();
// 任务队列
private BlockingQueue<Runnable> taskQueue;
// 线程池的核心数
private int coreSize;
// 获取任务的超时时间
private long timeout;
private TimeUnit unit;
// 使用策略模式。
private RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy;
public ThreadPool(int coreSize, long timeout, TimeUnit unit, int queueCapacity,
RejectPolicy<Runnable> rejectPolicy) {
this.coreSize = coreSize;
this.timeout = timeout;
this.unit = unit;
taskQueue = new BlockingQueue<>(queueCapacity);
this.rejectPolicy = rejectPolicy;
}
// 执行任务
public void executor(Runnable task) {
// 如果线程池满了. 就将任务加入到任务队列, 否则执行任务
synchronized (works) {
if(works.size() < coreSize) {
Worker worker = new Worker(task);
log.info("新增 worker {} ，任务 {}", worker, task);
works.add(worker);
worker.start();
} else {
// taskQueue.put(task);
// 1）死等
// 2）带超时等待
// 3）让调用者放弃任务执行
// 4）让调用者抛出异常
// 5）让调用者自己执行任务
taskQueue.tryPut(rejectPolicy, task);
}
}
}
class Worker extends Thread {
private Runnable task;
public Worker(Runnable task) {
this.task = task;
}
// 执行任务
// 1）当 task 不为空，执行任务
// 2）当 task 执行完毕，再接着从任务队列获取任务并执行
@Override
public void run() {
// while (task != null || (task = taskQueue.take()) != null) {
while (task != null || (task = taskQueue.poll(timeout, unit)) != null) {
try {
log.info("正在执行 {}", task);
task.run();
}catch (Exception e) {
} finally {
task = null;
}
}
synchronized (works) {
log.info("worker 被移除 {}", this);
works.remove(this);
}
}
}
}
// 实现阻塞队列
@Slf4j(topic = "c.BlockingQueue")
class BlockingQueue<T> {
// 阻塞队列的容量
private int capacity;
// 双端链表, 从头取, 从尾加
private Deque<T> queue;
// 定义锁
private ReentrantLock lock;
// 当阻塞队列满了时候, 去 fullWaitSet 休息, 生产者条件变量
private Condition fullWaitSet;
// 当阻塞队列空了时候，去 emptyWaitSet 休息, 消费者小件变量
private Condition emptyWaitSet;
public BlockingQueue(int capacity) {
queue = new ArrayDeque<>(capacity);
lock = new ReentrantLock();
fullWaitSet = lock.newCondition();
emptyWaitSet = lock.newCondition();
this.capacity = capacity;
}
// 带有超时时间的获取
public T poll(long timeout, TimeUnit unit) {
lock.lock();
try {
// 同一时间单位
long nanos = unit.toNanos(timeout);
while (queue.isEmpty()) {
try {
if(nanos <= 0) {
return null;
}
// 防止虚假唤醒, 返回的是所剩时间
nanos = emptyWaitSet.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T t = queue.removeFirst();
fullWaitSet.signal();
return t;
}finally {
lock.unlock();
}
}
// 获取
public T take() {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
try {
emptyWaitSet.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
T t = queue.removeFirst();
fullWaitSet.signal();
return t;
}finally {
lock.unlock();
}
}
// 添加
public void put(T task) {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
try {
log.info("等待加入任务队列 {}", task);
fullWaitSet.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.info("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
}finally {
lock.unlock();
}
}
// 带有超时时间的添加
public boolean offer(T task, long timeout, TimeUnit unit) {
lock.lock();
try {
long nanos = unit.toNanos(timeout);
while (queue.size() == capacity) {
try {
if(nanos <= 0) {
return false;
}
log.info("等待加入任务队列 {}", task);
nanos = fullWaitSet.awaitNanos(nanos);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.info("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
return true;
}finally {
lock.unlock();
}
}
public void tryPut(RejectPolicy<T> rejectPolicy, T task) {
lock.lock();
try {
// 判断判断是否满
if(queue.size() == capacity) {
rejectPolicy.reject(this, task);
} else { // 有空闲
log.info("加入任务队列 {}", task);
queue.addLast(task);
emptyWaitSet.signal();
}
}finally {
lock.unlock();
}
}
public int getSize() {
lock.lock();
try {
return queue.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
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Executor 线程池配置如下：
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