首先介绍一下ThreadPoolExecutor构造方法：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;}

构造方法中的字段含义如下

corePoolSize：核心线程数量，当有新任务在execute()方法提交时，会执行以下判断：
- 如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理任务，即使线程池中的其他线程是空闲的；
- 如果线程池中的线程数量大于等于 corePoolSize 且小于 maximumPoolSize，则只有当workQueue满时才创建新的线程去处理任务；
- 如果设置的corePoolSize 和 maximumPoolSize相同，则创建的线程池的大小是固定的，这时如果有新任务提交，若workQueue未满，则将请求放入workQueue中，等待有空闲的线程去从workQueue中取任务并处理；
- 如果运行的线程数量大于等于maximumPoolSize，这时如果workQueue已经满了，则通过handler所指定的策略来处理任务
- 所以，任务提交时，判断的顺序为 corePoolSize –> workQueue –> maximumPoolSize。
maximumPoolSize：最大线程数量
workQueue：等待队列，当任务提交时，如果线程池中的线程数量大于等于corePoolSize的时候，把该任务封装成一个Worker对象放入等待队列；
keepAliveTime：线程池维护线程所允许的空闲时间。当线程池中的线程数量大于corePoolSize的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了keepAliveTime；
threadFactory：它是ThreadFactory类型的变量，用来创建新线程。默认使用Executors.defaultThreadFactory() 来创建线程。使用默认的ThreadFactory来创建线程时，会使新创建的线程具有相同的NORM_PRIORITY优先级并且是非守护线程，同时也设置了线程的名称。
handler：它是RejectedExecutionHandler类型的变量，表示线程池的饱和策略。如果阻塞队列满了并且没有空闲的线程，这时如果继续提交任务，就需要采取一种策略处理该任务。线程池提供了4种策略：
- AbortPolicy：直接抛出异常，这是默认策略；
- CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
- DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
- DiscardPolicy：直接丢弃任务；

简单来说，在执行execute()方法时如果状态一直是RUNNING时，的执行过程如下：

如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中；
如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务；
如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。

实验：拒绝策略CallerRunsPolicy

测试当拒绝策略是CallerRunsPolicy时，用调用者所在的线程来执行任务，是什么现象。

实验环境

jdk 1.8
postman模拟并发
mysql5.7
intellj
springboot 2.1.4.RELEASE

实验代码

本实验代码，在https://github.com/vincentduan/mavenProject 下的threadManagement目录下。

实验步骤

1. 首先配置maven pom.xml文件内容，关键内容如下：

<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>2.1.4.RELEASE</version><scope>import</scope><type>pom</type></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.6</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.6</version></dependency>

2. 配置数据库连接池：

@SpringBootConfiguration
public class DBConfiguration {@Autowiredprivate Environment environment;@Beanpublic DataSource createDataSource() {DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();druidDataSource.setUrl(environment.getProperty("spring.datasource.url"));druidDataSource.setUsername(environment.getProperty("spring.datasource.username"));druidDataSource.setPassword(environment.getProperty("spring.datasource.password"));druidDataSource.setDriverClassName(environment.getProperty("spring.datasource.driver-class-name"));return druidDataSource;}}

3. 配置线程池：

@Configuration
@EnableAsync
@Slf4j
public class ExecutorConfig {@AutowiredVisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;@Beanpublic Executor asyncServiceExecutor() {log.info("start asyncServiceExecutor");ThreadPoolTaskExecutor executor = visiableThreadPoolTaskExecutor;//配置核心线程数executor.setCorePoolSize(5);//配置最大线程数executor.setMaxPoolSize(5);//配置队列大小executor.setQueueCapacity(5);//配置线程池中的线程的名称前缀executor.setThreadNamePrefix("async-service-");// rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何处理新任务// CALLER_RUNS：不在新线程中执行任务，而是有调用者所在的线程来执行executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//执行初始化executor.initialize();return executor;}
}

VisiableThreadPoolTaskExecutor类作为一个bean，并且继承了ThreadPoolTaskExecutor；

4. 接下来创建一个service，为了模拟并发，我们将方法执行sleep了30秒。如下：

@Service
@Slf4j
public class UserThreadServiceImpl implements UserThreadService {@AutowiredUserThreadDao userThreadDao;@Override@Async("asyncServiceExecutor")public void serviceTest(String username) {log.info("开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());userThreadDao.add(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "started");try {Thread.sleep(30000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.info("执行完成一个Service, threadId:{}",Thread.currentThread().getId());userThreadDao.update(username, Integer.parseInt(Thread.currentThread().getId() +""), "ended");}@Overridepublic void update(String username, int threadId, String status) {userThreadDao.update(username, threadId, status);}
}

5. 其中的dao很简单，就是往数据库插入数据和更新数据。

6. 创建web Controller：

@RestController
@RequestMapping("/serviceTest")
public class TestController {@AutowiredUserThreadService userThreadService;@Autowiredprivate VisiableThreadPoolTaskExecutor visiableThreadPoolTaskExecutor;@GetMapping("test/{username}")public Object test(@PathVariable("username") String username) {userThreadService.serviceTest(username);JSONObject jsonObject = new JSONObject();ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadPoolExecutor();jsonObject.put("ThreadNamePrefix", visiableThreadPoolTaskExecutor.getThreadNamePrefix());jsonObject.put("TaskCount", threadPoolExecutor.getTaskCount());jsonObject.put("completedTaskCount", threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount());jsonObject.put("activeCount", threadPoolExecutor.getActiveCount());jsonObject.put("queueSize", threadPoolExecutor.getQueue().size());return jsonObject;}}

执行测试

因为CorePoolSize数量是5，MaxPoolSize也是5，因此线程池的大小是固定的。而QueueCapacity数量也是5。因此当请求前5次时，返回响应：

当前线程数达到CorePoolSize时，新来的请求就会进入到workQueue中，如下所示：

而QueueCapacity的数量也是5，因此达到QueueCapacity的最大限制后，同时也达到了MaxPoolSize的最大限制，将会根据拒绝策略来处理该任务，这里的策略是CallerRunsPolicy时，用调用者所在的线程来执行任务，表现为当前页面被阻塞住了，直到当前调用者所在的线程执行完毕。如下所示：

从控制台的输出也能看出CallerRunsPolicy策略执行线程是调用者线程：

2019-08-19 21:06:50.255  INFO 1302 --- [async-service-4] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl       : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:51
2019-08-19 21:06:50.271  INFO 1302 --- [async-service-4] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao              : threadId:51, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
2019-08-19 21:06:50.751  INFO 1302 --- [async-service-5] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl       : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:52
2019-08-19 21:06:50.771  INFO 1302 --- [async-service-5] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao              : threadId:52, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c
2019-08-19 21:06:55.028  INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] c.a.i.s.impl.UserThreadServiceImpl       : 开启执行一个Service, 这个Service执行时间为30s, threadId:24
2019-08-19 21:06:55.036  INFO 1302 --- [nio-8080-exec-1] cn.ac.iie.dao.UserThreadDao              : threadId:24, jdbcTemplate:org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate@5d83694c

其中[nio-8080-exec-1]表示就是调用者的线程。而其他线程都是[async-service-]

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