Java线程池深度揭秘( 二 ) _Java线程池

上面注释截图来源于 ThreadPoolExecutor 的源码，别懵圈，仔细看差不多都能懂，能够看出线程池的五种状态以及对应的状态流转。
不知道你能看懂多少，看不懂也没关系，接下来把上面的注释用图呈现给大家。通过源码中的注释，能够勾勒出如下线程池的状态流转图（好的注释是多么的重要啊，感叹号！）。

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源码解读：部分成员变量及方法

/** * ctl 是一个 AtomicInteger 类型的原子对象 。* 其实设计很有意思：ctl 共包括 32 位（高 3 位表示"线程池状态"，低 29 位表示"线程池中的线程数量"） 。* 个人感觉：线程池状态与线程数量合二为一，用一个变量来表示，来减少锁竞争，提高并发效率 。*/private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));/** 表示线程池线程数的位数：32 - 3 = 29 位 */private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;/** 表示最大线程容量（000,11111111111111111111111111111）*/private static final int CAPACITY= (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits（运行状态保存在 int 值的高 3 位）/** 111,00000000000000000000000000000 */private static final int RUNNING= -1 << COUNT_BITS;/** 000,00000000000000000000000000000 */private static final int SHUTDOWN=0 << COUNT_BITS;/** 001,00000000000000000000000000000 */private static final int STOP=1 << COUNT_BITS;/** 010,00000000000000000000000000000 */private static final int TIDYING=2 << COUNT_BITS;/** 011,00000000000000000000000000000 */private static final int TERMINATED =3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl/** 获取线程池的运行状态 */private static int runStateOf(int c){ return c & ~CAPACITY; }/** 线程池内有效线程的数量 (workerCount) */private static int workerCountOf(int c){ return c & CAPACITY; }/** 线程池的状态和线程的数量组装，成为 ctl */private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

仔细去看上面的代码，注释已经很清晰啦。重点关注 ctl 变量，这个变量将线程池自身状态和线程数量，融合在这一个变量中，其中高 3 位表示线程池状态，低 29 位表示线程池中的线程数量，这样在多线程环境下更易保证线程池自身状态和线程数量的统一，不得不佩服源代码作者 Doug Lea，可谓是设计甚妙！
源码解读：任务提交 submit 方法背后疑问？当调用 submit() 方法，把一个任务提交给线程池去处理的时候，线程池的处理过程是什么样的呢？
通过开篇对 Executor 的家族简介，能够看到 submit() 方法最终会调用 ThreadPoolExecutor 的 execute 方法，走进源码好好看看 execute 方法都做了啥？

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重点关注源码中的注释（红框圈住部分），若看懂注释，提交任务时线程池对应的处理，也就懂了一半啦（感触：好的编码规范真的好重要，业务开发时，核心代码一定要有注释）。
若依然很懵逼，一图胜千言，那就继续上图吧。

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了解上图的整体流程，再去看看源码就彻悟啦。

public void execute(Runnable command) {//【Step 0. 如果任务为空则抛出 NPE 异常】if (command == null)throw new NullPointerException();int c = ctl.get();//【Step 1. 判断核心线程是否已满】// 1.1. 判断当前线程数是否已经达到核心线程数的限制if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {// 1.2. 如果未达到核心线程数的限制，则会直接添加一个核心线程，并指定首次执行的任务，进行任务处理if (addWorker(command, true))return;// 1.3. 如果添加失败，则刷新线程池的状态和线程的数量对应的变量 ctlc = ctl.get();}//【Step 2. 判断阻塞队列是否已满】// 2.1. 检查线程池是否是运行状态，然后将任务添加到等待队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {// 2.2. 任务成功添加到等待队列，再次刷新 ctlint recheck = ctl.get();// 2.3. 添加任务到等待队列成功后，如果线程池不是运行状态，则将刚添加的任务从队列移除并执行拒绝策略if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 2.4. 判断当前线程数量，如果线程数量为 0，则添加一个非核心线程，并且不指定首次执行任务else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}//【Step 3. 判断最大线程数量是否已经达到】// 3.1. 添加非核心线程，指定首次执行任务，如果添加失败，执行异常策略else if (!addWorker(command, false))reject(command);}

结合注释去读代码，应该都能搞懂。很显然 execute 方法中，多处都调用了 addWorker 方法，接下来简单剖析一下 addWorker 方法。