1.Java的线程线程析并行世界-3.0 线程池与拒绝策略
2.Java多线程——singleThreadExecutor
3.线程池的实现原理 Java线程池实现原理
4.Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
5.java线程池之ScheduledThreadPoolExecutor实现原理
6.Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

Java的并行世界-3.0 线程池与拒绝策略

       Jdk并发相关核心类：java.util.concurrent

       java.util.concurrent.Executors提供了一些静态工厂方法，用于创建不同类型的源码线程池，例如：

       ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

       ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

       ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

       ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool();

       可以通过new ThreadPoolExecutor()方法手动创建线程池，码深该方法需要传入四个参数，度解分别是线程线程析横版游戏辅助源码核心线程数、最大线程数、池的池源线程保活时间和任务队列。源码其中，码深核心线程数和最大线程数是度解必填参数，线程保活时间和任务队列是线程线程析可选参数。

       Java中的池的池源Executors共有四种创建方式，这些方式包括使用newFixedThreadPool、源码newCachedThreadPool、码深newSingleThreadExecutor和newScheduledThreadPool。度解在使用这些方法时，可以根据实际需求选择最适合的方式来创建线程池。无论哪种方式，线程池都可以有效地管理和控制线程，提高程序的执行效率。

       新FixedThreadPool创建一个固定大小的线程池。

       以下是一个Java中创建newFixedThreadPool的代码例子：

       新CachedThreadPool创建一个根据需要自动扩展的线程池，线程数根据任务数量动态调整。

       以下是一个newCachedThreadPool的Java代码示例：

       新SingleThreadExecutor创建一个只有一个线程的线程池。

       新ScheduledThreadPool创建一个支持定时任务的线程池。

       ForkJoinPool是一个用于执行分而治之任务的线程池，特别适用于递归分解的问题，例如并行归并排序、并行求和等。

       ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();

       ForkJoinPool在java.util.concurrent包下，从Java 7开始引入，专门用于处理需要递归分解的任务。它利用工作窃取（Work-Stealing）算法来实现高效的任务调度和线程利用，能够充分利用多核处理器的优势。

       ForkJoinPool的主要特点包括：

       下面是一个简单的使用ForkJoinPool的示例，计算斐波那契数列的值：

       虽然上面5个线程池看上去功能特点不同，但是其内部实现原理都调用了JDK的ThreadPoolExecutor线程池类。

       ThreadPoolExecutor的构造函数有多个参数，允许根据实际需求配置线程池的行为，主要包括：

       corePoolSize：线程池的核心线程数，即线程池中保持的最小线程数量。即使线程处于空闲状态，核心线程也不会被销毁。

       maximumPoolSize：线程池的最大线程数，即线程池中允许的最大线程数量。当任务数量超过核心线程数时，线程池会根据实际情况动态地创建新的线程，但不会超过最大线程数。

       keepAliveTime：非核心线程的主题源码和模板源码一样吗空闲时间超过这个时间后，会被销毁，从而控制线程池的大小。时间单位可以通过指定的TimeUnit来定义。

       workQueue：任务队列，用于存放等待执行的任务。ThreadPoolExecutor支持多种类型的任务队列，如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等。

       threadFactory：用于创建线程的工厂，可以自定义线程的创建方式。

       handler：拒绝策略，当线程池和队列都满了，无法继续接受新的任务时，会触发拒绝策略来处理新的任务。常见的拒绝策略包括AbortPolicy（默认策略，直接抛出异常）、CallerRunsPolicy（由调用线程来执行被拒绝的任务）、DiscardPolicy（丢弃被拒绝的任务）、DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）。

       ThreadPoolExecutor提供了submit()和execute()等方法来向线程池提交任务，其中：

       submit()方法可以接受Callable和Runnable类型的任务，并返回一个Future对象，通过这个对象可以获取任务的执行结果或者取消任务。

       execute()方法只能接受Runnable类型的任务，无法获取任务的返回结果。

       ThreadPoolExecutor还提供了一些方法来管理和监控线程池的状态，如getActiveCount()、getCompletedTaskCount()、getTaskCount()等。

       workQueue：任务队列，其中的任务是被提交但尚未执行的任务。其类型是：BlockingQueue接口，只能用于存放Runable对象。

       有界队列可以通过ArrayBlockingQueue实现，当有新任务到来时，如果线程池的实际线程数量小于corePoolSize，则会优先创建新的线程；如果大于corePoolSize，则会将新任务加入等待队列；若队列已满，无法加入，则在总线程数量不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程执行任务；若大于maximumPoolSize,则执行拒绝策略。

       无界队列可以通过LinkedBlockingQueue实现，与有界队列相比，除非系统资源耗尽，不然当有新的任务到来，并且线程数量小于corePoolSize时，线程池就会创建新的线程执行任务。但当线程数量大于corePoolSize后，有源码和没源码有什么区别就不会继续创建了。若还有任务进来，系统CPU没那么忙，还有线程资源，则任务直接进入队列等待。

       优先任务队列可以通过PriorityBlockingQueue实现，可以根据任务的优先级执行任务，这是一种特殊的无界队列。

       有界队列和无界队列需要做demo测试。新CachedThreadPool内部使用的是SynchronousQueue队列，这是一个直接提交队列，系统会增加新的线程执行任务，当任务执行完毕后，线程会被回收；如果开启大量任务提交，每个任务执行慢，系统会开启等量的线程处理，直到系统资源耗尽。

       ThreadPoolExecutor的核心调度代码包括workerCountOf(c)来获取当前工作线程池的总数，addWorker（command）用于提交任务或创建线程池，以及reject（command）来执行拒绝策略。

       Handler是RejectedExecutionHandler接口类型，代表了不同的拒绝策略。常见的拒绝策略包括：

       CallerRunsPolicy：如果线程池未关闭，会直接在调用者当前线程执行等待队列放不下的任务。

       AbortPolicy：会直接抛出异常，阻止系统正常运行。

       DiscardPolicy：直接丢失无法放入等待队列的任务，不做异常抛出。

       DiscardOldestPolicy：丢弃最老的一个请求，然后尝试把当前请求任务加入到等待队列。

       注意：在创建ThreadPoolExecutor时需要指定拒绝策略，如果以上拒绝策略无法满足，可以继承RejectedExecutionHandler接口来实现自定义的拒绝策略。

       最常用的是升级DiscardPolicy策略，但需要在放弃前记录请求；示例如下：

       以下是RejectedExecutionHandler接口代码，可以重新实现该方法以满足自定义需求。

       熟悉拒绝策略后，在线程池中还有重要参数ThreadFactory，用于控制线程的创建。通过ThreadFactory，可以实现以下功能：

       命名线程：通过为线程指定有意义的名称，便于跟踪日志和调试信息。

       设置线程属性：根据需要设置线程的优先级、守护状态、异常处理器等。

       定制化线程创建逻辑：添加自定义逻辑来创建线程，如记录线程的创建次数、设置线程组等。租花网站源码绿植租摆源码

       以下是简单的ThreadFactory示例：

Java多线程——singleThreadExecutor

       singleThreadExecutor，Java中Executors类的一个静态方法，创建了一个线程池，该线程池仅包含一个核心线程。这意味着所有任务将由这一单一线程执行，形成单线程执行模式。若核心线程因异常停止，则将启动新的线程替代，确保服务不中断。此线程池特别设计确保任务执行顺序与提交顺序一致，提升程序执行流程的可预测性与稳定性。

       创建singleThreadExecutor的代码示例如下：

       在这个例子中，ThreadPoolExecutor的corePoolSize和maximumPoolSize的值均为1，明确指出线程池仅包含一个核心线程，且最大线程数同样为1，保证了线程的高效利用。缓冲队列采用的是LinkedBlockingQueue，这是一个无边界队列，用于存储等待执行的任务。

线程池的实现原理 Java线程池实现原理

       1、java线程池的实现原理很简单，说白了就是一个线程集合workerSet和一个阻塞队列workQueue。当用户向线程池提交一个任务(也就是线程)时，线程池会先将任务放入workQueue中。workerSet中的线程会不断的从workQueue中获取线程然后执行。当workQueue中没有任务的时候，worker就会阻塞，直到队列中有任务了就取出来继续执行。

       2、线程池的几个主要参数的作用

       corePoolSize: 规定线程池有几个线程(worker)在运行。

       maximumPoolSize: 当workQueue满了,不能添加任务的时候，这个参数才会生效。规定线程池最多只能有多少个线程(worker)在执行。

       keepAliveTime: 超出corePoolSize大小的那些线程的生存时间,这些线程如果长时间没有执行任务并且超过了keepAliveTime设定的时间，就会消亡。

       unit: 生存时间对于的单位

       workQueue: 存放任务的队列

       threadFactory: 创建线程的工厂

       handler: 当workQueue已经满了，并且线程池线程数已经达到maximumPoolSize，将执行拒绝策略。

Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践

       随着计算机行业的飞速发展，摩尔定律逐渐失效，多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池ThreadPoolExecutor类，帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池，是一个开发人员必修的基本功。本文开篇简述了线程池概念和用途，接着结合线程池的米粉溯源码和没有溯源码的区别源码，帮助大家领略线程池的设计思路，最后回归实践，通过案例讲述使用线程池遇到的问题，并给出了一种动态化线程池解决方案。

       一、写在前面

1.1 线程池是什么

       线程池（Thread Pool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL。线程过多会带来额外的开销，包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等，同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程，等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。本文描述的线程池是JDK中提供的ThreadPoolExecutor类。

1.2 线程池解决的问题是什么

       线程池解决的核心问题就是资源管理问题。在并发环境下，系统不能确定在任意时刻有多少任务需要执行，有多少资源需要投入。这种不确定性将带来以下问题：资源分配问题、线程调度问题等。线程池采用了“池化”思想来解决这些问题。Pooling是将资源统一管理的一种思想，不仅能应用在计算机领域，还在金融、设备、人员管理、工作管理等领域有相关应用。在计算机领域，表现为统一管理IT资源，包括服务器、存储、网络等，通过共享资源在低投入中获益。

       二、线程池核心设计与实现

       Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor，本文基于JDK 1.8的源码来分析线程池的核心设计与实现。首先，我们通过ThreadPoolExecutor的UML类图了解其继承关系，然后深入探讨其设计与实现。

2.1 总体设计

       ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor，提供了一种思想：将任务提交和任务执行进行解耦。用户只需提供Runnable对象，将任务的运行逻辑提交到执行器(Executor)中，由Executor框架完成线程的调配和任务的执行。ExecutorService接口增加了能力，如补充可以为一个或一批异步任务生成Future的方法以及提供管控线程池的方法，如停止线程池运行。

       AbstractExecutorService是上层的抽象类，将执行任务的流程串联起来，保证下层实现只需关注执行任务的方法。ThreadPoolExecutor作为最下层的实现类，实现最复杂的运行部分，负责维护自身的生命周期和管理线程与任务，使两者结合执行并行任务。

       ThreadPoolExecutor运行机制分为任务管理和线程管理两部分。任务管理充当生产者的角色，线程池会根据任务的流转决定执行流程。线程管理是消费者，维护线程池内的线程，根据任务请求进行线程分配。

2.2 生命周期管理

       线程池运行状态由内部维护，使用变量控制线程池的运行状态和有效线程数量。线程池内部使用AtomicInteger存储关键参数，实现线程池运行状态和线程数量的高效管理。线程池提供方法供用户获取当前运行状态和线程数量，通过位运算实现快速计算。

       ThreadPoolExecutor的运行状态有五种，包含生命周期转换。

2.3 任务执行机制

2.3.1 任务调度

       任务调度是线程池核心入口，用户提交任务后，决定任务执行流程。通过execute方法完成检查线程池状态、运行线程数和运行策略，决定执行流程，如直接申请线程执行或缓冲到队列执行，或直接拒绝任务。执行流程如下。

2.3.2 任务缓冲

       任务缓冲模块实现任务和线程的管理，通过生产者消费者模式和阻塞队列实现。阻塞队列缓存任务，工作线程从队列中获取任务。

2.3.3 任务申请

       任务执行有两种可能：直接由新创建的线程执行或从队列中获取任务执行。线程从任务缓存模块不断获取任务，通过getTask方法实现线程管理和任务管理之间的通信。

2.3.4 任务拒绝

       任务拒绝策略保护线程池，实现拒绝策略接口定制策略或选择JDK提供的四种已有策略。拒绝策略特点如下。

2.4 Worker线程管理

2.4.1 Worker线程

       Worker线程实现Runnable接口，持有线程和任务，通过构造方法创建。Worker线程执行任务模型如下，线程池通过AQS实现独占锁，控制线程生命周期，回收线程。

2.4.2 Worker线程增加

       Worker线程增加通过addWorker方法实现，增加线程时考虑线程池状态，策略在上一步完成，仅完成增加线程并运行，最后返回成功结果。方法参数包括firstTask和core，用于指定任务和线程策略。

2.4.3 Worker线程回收

       Worker线程回收依赖JVM自动回收，线程池维护线程引用，通过添加和移除引用控制线程生命周期。Worker被创建后，不断获取任务执行，核心线程无限等待，非核心线程限时获取。当无法获取任务时，循环结束，Worker主动移除自身引用。

2.4.4 Worker线程执行任务

       Worker线程执行任务通过runWorker方法实现，执行流程如下。

三、线程池在业务中的实践

       业务实践中，线程池用于获取并发性，提供典型场景和问题解决方案。

3.1 业务背景

       互联网业界追求CPU多核性能，通过线程池管理线程获取并发性。常见场景包括快速响应用户请求和快速处理批量任务。

3.2 实际问题及方案思考

       线程池使用面临核心问题：参数配置困难。调研替代方案、参数设置合理性以及线程池参数动态化，动态化线程池提供简单有效的方法解决参数修改成本问题。

3.3 动态化线程池

       动态化线程池设计包括整体设计、功能架构，提供参数动态化、监控和告警能力。动态化线程池允许用户在管理平台上修改参数，实时生效，并监控线程池负载、任务执行情况，提供任务级别监控和运行时状态查看。

3.4 实践总结

       面对使用线程池的实际问题，动态化线程池提供成本效益平衡的解决方案，降低故障发生的概率，适用于业务需求。

       四、参考资料

       1. JDK 1.8 源码

       2. 维基百科-线程池

       3. 更好的使用Java线程池

       4. 维基百科Pooling(Resource Management)

       5. 深入理解Java线程池：ThreadPoolExecutor

       6. 《Java并发编程实践》

java线程池之ScheduledThreadPoolExecutor实现原理

       java中异步周期任务调度有Timer，ScheduledThreadPoolExecutor等实现，目前单机版的定时调度都是使用ScheduledThreadPoolExecutor去实现，那么它是如何实现周期执行任务的呢？其实它还是利用ThreadPoolExecutor线程池去执行任务，这一点从它是继承自ThreadPoolExecutor救可以看的出来，其实关键在于如何实现任务的周期性调度，

ScheduledThreadPoolExecutor类以及核心函数

       首先ScheduledThreadPoolExecutor是实现ScheduledExecutorService接口，它主要定义了四个方法:

       周期调度一个Runnable的对象

       周期调度一个Callable的对象

       固定周期调度Runnable对象 （不管上一次Runnable执行结束的时间，总是以固定延迟时间执行 即 上一个Runnable执行开始时候 + 延时时间 = 下一个Runnable执行的时间点）

       以固定延迟调度unnable对象(当上一个Runnable执行结束后+固定延迟 = 下一个Runnable执行的时间点)

publicinterfaceScheduledExecutorServiceextendsExecutorService{ publicScheduledFuture<?>schedule(Runnablecommand,longdelay,TimeUnitunit);public<V>ScheduledFuture<V>schedule(Callable<V>callable,longdelay,TimeUnitunit);publicScheduledFuture<?>scheduleAtFixedRate(Runnablecommand,longinitialDelay,longperiod,TimeUnitunit);publicScheduledFuture<?>scheduleWithFixedDelay(Runnablecommand,longinitialDelay,longdelay,TimeUnitunit);}

       其次,ScheduledThreadPoolExecutor是继承ThreadPoolExecutor,所以它是借助线程池的能力去执行任务，然后自身去实现周期性调度。从构造方法调用父类的线程池的构造方法，核心线程数是构造方法传入，这里可以看到最大线程数是Integer的最大值即, 还有等待队列是DelayedWorkQueue，它是实现延时的关键.

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}

       scheduleAtFixedRate是实现周期性调度的方法，调度任务就是实现Runnable对象, 以及系统的开始延时时间，周期的调度的间隔时间。

       计算初始触发时间和执行周期，并和传入的Runnable对象作为参数封装成 ScheduledFutureTask,然后调用decorateTask装饰Tas(默认实现为空)。

       设置ScheduledFutureTask对象outerTask为t(默认就是它自己)。

       调用delayedExecute延迟执行任务。

publicScheduledFuture<?>scheduleAtFixedRate(Runnablecommand,longinitialDelay,longperiod,**TimeUnitunit){ if(command==null||unit==null)thrownewNullPointerException();if(period<=0)thrownewIllegalArgumentException();ScheduledFutureTask<Void>sft=newScheduledFutureTask<Void>(command,null,triggerTime(initialDelay,unit),unit.toNanos(period));RunnableScheduledFuture<Void>t=decorateTask(command,sft);sft.outerTask=t;delayedExecute(t);returnt;}

       判断线程池状态，如果不是处于running状态，则拒绝该任务。

       将该任务加入父类的延迟队列(实际为初始化的DelayedWorkQueue对象)

       再次判断线程池不是处于running状态，并且，判断是否是处于shutdown状态并且continueExistingPeriodicTasksAfterShutdown标志是否是true(默认是false，表示是否线程次处于shutdown状态下是否继续执行周期性任务),若果为true，则从队列删除任务，false，则确保启动线程来执行周期性任务

privatevoiddelayedExecute(RunnableScheduledFuture<?>task){ if(isShutdown())reject(task);else{ super.getQueue().add(task);if(isShutdown()&&!canRunInCurrentRunState(task.isPeriodic())&&remove(task))task.cancel(false);elseensurePrestart();}}

       获取线程池数量

       如果小于核心线程数，则启动核心线程执行任务，如果线程数为空,则启动非核心线程

voidensurePrestart(){ intwc=workerCountOf(ctl.get());if(wc<corePoolSize)addWorker(null,true);elseif(wc==0)addWorker(null,false);}ScheduledFutureTask的run函数

       获取是否是周期性任务

       判断是否线程池状态是否可以执行任务，如果为true，则取消任务 3 如果是非周期性任务，则直接调用父类FutureTask的run方法， 4 如果是周期性任务，则调用FutureTask的runAndReset函数， 如果该函数返回为true，则调用setNextRunTime设置下一次运行的时间， 并且还行reExecutePeriodic再次执行周期性任务。

publicvoidrun(){ booleanperiodic=isPeriodic();if(!canRunInCurrentRunState(periodic))cancel(false);elseif(!periodic)ScheduledFutureTask.super.run();elseif(ScheduledFutureTask.super.runAndReset()){ setNextRunTime();reExecutePeriodic(outerTask);}}

       判断线程池是否处于可执行任务的状态，如果为true，则重新将设置下一次运行时间的任务加入父类的等待队列，

       如果线程池处于不可运行任务的状态，则并且从等待队列中移除成功， 调用任务的取消操作，否则调用ensurePrestart确保启动线程执行任务

voidreExecutePeriodic(RunnableScheduledFuture<?>task){ if(canRunInCurrentRunState(true)){ super.getQueue().add(task);if(!canRunInCurrentRunState(true)&&remove(task))task.cancel(false);elseensurePrestart();}}DelayedWorkQueue类核心函数

       DelayedWorkQueue是继承AbstractQueue，并实现BlockingQueue接口

staticclassDelayedWorkQueueextendsAbstractQueue<Runnable>implementsBlockingQueue<Runnable>{

       核心字段

//初始容量为privatestaticfinalintINITIAL_CAPACITY=;//等待队列，只能保存RunnableScheduledFuture对象privateRunnableScheduledFuture<?>[]queue=newRunnableScheduledFuture<?>[INITIAL_CAPACITY];//锁privatefinalReentrantLocklock=newReentrantLock();//对俄大小privateintsize=0;//leader线程，表示最近需要执行的任务的线程。privateThreadleader=null;//条件锁privatefinalConditionavailable=lock.newCondition();

       offer函数:

       将添加的参数转换成RunnableScheduledFuture对象。

       加全局锁。

       获取当前队列的size，如果等于队列的长度，则嗲用grow扩容，增加%的数组长度。

       size加1。

       如果数组为0，则将加入的对象放在索引为0的位置，然后设置ScheduledFutureTask的heapIndex的索引(便于后续快速删除)。

       调用siftUp做堆的上浮操作，这里是小根堆的操作。

       如果队列中第一个元素是传入的对象，则将laader设置null

       释放锁

       返回true

publicbooleanoffer(Runnablex){ if(x==null)thrownewNullPointerException();RunnableScheduledFuture<?>e=(RunnableScheduledFuture<?>)x;finalReentrantLocklock=this.lock;lock.lock();try{ inti=size;if(i>=queue.length)grow();size=i+1;if(i==0){ queue[0]=e;setIndex(e,0);}else{ siftUp(i,e);}if(queue[0]==e){ leader=null;available.signal();}}finally{ lock.unlock();}returntrue;}

       siftUp主要就是做小根堆的上移操作，从if (key.compareTo(e) >= 0) 看出，如果key大于parent索引的元素，则停止。

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}0

       poll函数

       加锁

       获取队列中索引为0的云元素，若果为null或者第一个元素的执行时间戳时间大于当前时间则直接返回null,否则调用finishPoll将第一个元素返回.

       释放锁

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}1

       将队列size 减 1

       获取队列中队列中最后一个元素，并且设置队列最后一个为null

       最后一个元素不为null，则调用sfitdown进行，将最后一个元素设置到索引为0的位置，将下移操作，重新调整小根堆。

       ScheduledFutureTask的heapIndex为-1

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}2ScheduledFutureTask的compareTo函数

       ScheduledFutureTask实现compareTo方法逻辑

       首先比较是否是同一个对象

       若果是ScheduledFutureTask对象，则比较time的大小，time是下一次执行的任务的时间戳，如果不是，则比较 getDelay的时间大小

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}3

       ScheduledThreadPoolExecutor的take函数就是ThreadPoolExecutor的从任务队列中获取任务,没有任务则一直等待(这里是线程数小于核心线程数的情况)

       加可中断锁

       获取队列中第一个元素的任务，从前面可以知道此任务执行的时间戳最小的任务

       如果第一个任务为空，则再全局的锁的条件锁上等待，

       如果第一个任务不为空，则获取延迟时间，如果延时时间小于0，说明第一个任务已经到时间了，则返回第一个任务。

       如果leader线程不为空，则让线程在全局锁的条件锁上等待

       如果leader为空，则将获取第一个任务的当前线程赋值为leader变量。

       在全局锁的条件锁上等待delay纳秒, 等待结束后，如果当前线程还是等于leader线程，则重置leader为空

       最后判断 leader为空并且第一个任务不为空，则唤醒全局锁上条件锁的等待的线程。

       释放全局锁。

/***Createsanew{ @codeScheduledThreadPoolExecutor}withthe*givencorepoolsize.**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{ @codeallowCoreThreadTimeOut}isset*@throwsIllegalArgumentExceptionif{ @codecorePoolSize<0}*/publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){ super(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE,0,NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}4

       总结\ 综合前面所述，线程池从DelayedWorkQueue每次取出的任务就是延迟时间最小的任务, 若果到达时间的任务,则执行任务，否则则用条件锁Conditon的wait进行等待,执行完后，则用signal进行唤醒下一个任务的执行。

Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

       @Async注解的作用是异步处理任务。

       在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，默认线程池是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

       默认线程池的配置如下：

       从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制地创建线程。

       也可以通过yml重新配置：

       也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现@Async自定义线程池。

       二、代码实例

       导入POM

       配置类AsyncTaskConfig

       UserController

       UserService

       UserServiceImpl

       三、为什么在文件内执行异步任务，还是一个线程，没有实现@Async效果？

       在众多尝试中，找到了@Async失效的几个原因：

       四、配置中使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor，这两个有什么区别？

       ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的，而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。

       1、initialize()

       查看ThreadPoolTaskExecutor的initialize()方法

       2、initializeExecutor抽象方法

       再查看initializeExecutor抽象方法的具体实现类，其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类，查看它的initializeExecutor方法，使用的就是ThreadPoolExecutor。

       因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

       五、核心线程数

       配置文件中的线程池核心线程数为何配置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()？

       获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

       在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

       六、线程池执行流程