从源码角度解析线程池中顶层接口和抽象类

摘要:我们就来看看线程池中那些非常重要的接口和抽象类,深度分析下线程池中是如何将抽象这一思想运用的淋漓尽致的。

本文分享自华为云社区《【高并发】深度解析线程池中那些重要的顶层接口和抽象类》,作者:冰 河。

通过对线程池中接口和抽象类的分析,你会发现,整个线程池设计的是如此的优雅和强大,从线程池的代码设计中,我们学到的不只是代码而已!!

题外话:膜拜Java大神Doug Lea,Java中的并发包正是这位老爷子写的,他是这个世界上对Java影响力最大的一个人。

一、接口和抽象类总览

说起线程池中提供的重要的接口和抽象类,基本上就是如下图所示的接口和类。

接口与类的简单说明:

  • Executor接口:这个接口也是整个线程池中最顶层的接口,提供了一个无返回值的提交任务的方法。
  • ExecutorService接口:派生自Executor接口,扩展了很过功能,例如关闭线程池,提交任务并返回结果数据、唤醒线程池中的任务等。
  • AbstractExecutorService抽象类:派生自ExecutorService接口,实现了几个非常实现的方法,供子类进行调用。
  • ScheduledExecutorService定时任务接口,派生自ExecutorService接口,拥有ExecutorService接口定义的全部方法,并扩展了定时任务相关的方法。

接下来,我们就分别从源码角度来看下这些接口和抽象类从顶层设计上提供了哪些功能。

二、Executor接口

Executor接口的源码如下所示。

public interface Executor {
	//提交运行任务,参数为Runnable接口对象,无返回值
    void execute(Runnable command);
}

从源码可以看出,Executor接口非常简单,只提供了一个无返回值的提交任务的execute(Runnable)方法。

由于这个接口过于简单,我们无法得知线程池的执行结果数据,如果我们不再使用线程池,也无法通过Executor接口来关闭线程池。此时,我们就需要ExecutorService接口的支持了。

三、ExecutorService接口

ExecutorService接口是非定时任务类线程池的核心接口,通过ExecutorService接口能够向线程池中提交任务(支持有返回结果和无返回结果两种方式)、关闭线程池、唤醒线程池中的任务等。ExecutorService接口的源码如下所示。

package java.util.concurrent;
import java.util.List;
import java.util.Collection;
public interface ExecutorService extends Executor {

	//关闭线程池,线程池中不再接受新提交的任务,但是之前提交的任务继续运行,直到完成
    void shutdown();
 
	//关闭线程池,线程池中不再接受新提交的任务,会尝试停止线程池中正在执行的任务。
    List<Runnable> shutdownNow();
 
	//判断线程池是否已经关闭
    boolean isShutdown();
 
	//判断线程池中的所有任务是否结束,只有在调用shutdown或者shutdownNow方法之后调用此方法才会返回true。
    boolean isTerminated();

	//等待线程池中的所有任务执行结束,并设置超时时间
    boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException;
 
	//提交一个Callable接口类型的任务,返回一个Future类型的结果
    <T> Future<T> submit(Callable<T> task);
 
	//提交一个Callable接口类型的任务,并且给定一个泛型类型的接收结果数据参数,返回一个Future类型的结果
    <T> Future<T> submit(Runnable task, T result);

	//提交一个Runnable接口类型的任务,返回一个Future类型的结果
    Future<?> submit(Runnable task);

	//批量提交任务并获得他们的future,Task列表与Future列表一一对应
    <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
        throws InterruptedException;
 
	//批量提交任务并获得他们的future,并限定处理所有任务的时间
    <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                                  long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
 
	//批量提交任务并获得一个已经成功执行的任务的结果
    <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
        throws InterruptedException, ExecutionException; 
 
	//批量提交任务并获得一个已经成功执行的任务的结果,并限定处理任务的时间
    <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
                    long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

关于ExecutorService接口中每个方法的含义,直接上述接口源码中的注释即可,这些接口方法都比较简单,我就不一一重复列举描述了。这个接口也是我们在使用非定时任务类的线程池中最常使用的接口。

四、AbstractExecutorService抽象类

AbstractExecutorService类是一个抽象类,派生自ExecutorService接口,在其基础上实现了几个比较实用的方法,提供给子类进行调用。我们还是来看下AbstractExecutorService类的源码。

注意:大家可以到java.util.concurrent包下查看完整的AbstractExecutorService类的源码,这里,我将AbstractExecutorService源码进行拆解,详解每个方法的作用。

newTaskFor方法

protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) {
	return new FutureTask<T>(runnable, value);
}

protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Callable<T> callable) {
	return new FutureTask<T>(callable);
}

RunnableFuture类用于获取执行结果,在实际使用时,我们经常使用的是它的子类FutureTask,newTaskFor方法的作用就是将任务封装成FutureTask对象,后续将FutureTask对象提交到线程池。

doInvokeAny方法

private <T> T doInvokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
						  boolean timed, long nanos)
	throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
	//提交的任务为空,抛出空指针异常
	if (tasks == null)
		throw new NullPointerException();
	//记录待执行的任务的剩余数量
	int ntasks = tasks.size();
	//任务集合中的数据为空,抛出非法参数异常
	if (ntasks == 0)
		throw new IllegalArgumentException();
	ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(ntasks);
	//以当前实例对象作为参数构建ExecutorCompletionService对象
	// ExecutorCompletionService负责执行任务,后面调用用poll返回第一个执行结果
	ExecutorCompletionService<T> ecs =
		new ExecutorCompletionService<T>(this);

	try {
		// 记录可能抛出的执行异常
		ExecutionException ee = null;
		// 初始化超时时间
		final long deadline = timed ? System.nanoTime() + nanos : 0L;
		Iterator<? extends Callable<T>> it = tasks.iterator();
 
		//提交任务,并将返回的结果数据添加到futures集合中
		//提交一个任务主要是确保在进入循环之前开始一个任务
		futures.add(ecs.submit(it.next()));
		--ntasks;
		//记录正在执行的任务数量
		int active = 1;

		for (;;) {
			//从完成任务的BlockingQueue队列中获取并移除下一个将要完成的任务的结果。
			//如果BlockingQueue队列中中的数据为空,则返回null
			//这里的poll()方法是非阻塞方法
			Future<T> f = ecs.poll();
			//获取的结果为空
			if (f == null) {
				//集合中仍有未执行的任务数量
				if (ntasks > 0) {
					//未执行的任务数量减1
					--ntasks;
					//提交完成并将结果添加到futures集合中
					futures.add(ecs.submit(it.next()));
					//正在执行的任务数量加•1
					++active;
				}
				//所有任务执行完成,并且返回了结果数据,则退出循环
				//之所以处理active为0的情况,是因为poll()方法是非阻塞方法,可能导致未返回结果时active为0
				else if (active == 0)
					break;
				//如果timed为true,则执行获取结果数据时设置超时时间,也就是超时获取结果表示
				else if (timed) {	
					f = ecs.poll(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
					if (f == null)
						throw new TimeoutException();
					nanos = deadline - System.nanoTime();
				}
				//没有设置超时,并且所有任务都被提交了,则一直阻塞,直到返回一个执行结果
				else
					f = ecs.take();
			}
			//获取到执行结果,则将正在执行的任务减1,从Future中获取结果并返回
			if (f != null) {
				--active;
				try {
					return f.get();
				} catch (ExecutionException eex) {
					ee = eex;
				} catch (RuntimeException rex) {
					ee = new ExecutionException(rex);
				}
			}
		}

		if (ee == null)
			ee = new ExecutionException();
		throw ee;

	} finally {
		//如果从所有执行的任务中获取到一个结果数据,则取消所有执行的任务,不再向下执行
		for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++)
			futures.get(i).cancel(true);
	}
}

这个方法是批量执行线程池的任务,最终返回一个结果数据的核心方法,通过源代码的分析,我们可以发现,这个方法只要获取到一个结果数据,就会取消线程池中所有运行的任务,并将结果数据返回。这就好比是很多要进入一个居民小区一样,只要有一个人有门禁卡,门卫就不再检查其他人是否有门禁卡,直接放行。

在上述代码中,我们看到提交任务使用的ExecutorCompletionService对象的submit方法,我们再来看下ExecutorCompletionService类中的submit方法,如下所示。

public Future<V> submit(Callable<V> task) {
	if (task == null) throw new NullPointerException();
	RunnableFuture<V> f = newTaskFor(task);
	executor.execute(new QueueingFuture(f));
	return f;
}

public Future<V> submit(Runnable task, V result) {
	if (task == null) throw new NullPointerException();
	RunnableFuture<V> f = newTaskFor(task, result);
	executor.execute(new QueueingFuture(f));
	return f;
}

可以看到,ExecutorCompletionService类中的submit方法本质上调用的还是Executor接口的execute方法。

invokeAny方法

public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
	throws InterruptedException, ExecutionException {
	try {
		return doInvokeAny(tasks, false, 0);
	} catch (TimeoutException cannotHappen) {
		assert false;
		return null;
	}
}

public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
					   long timeout, TimeUnit unit)
	throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
	return doInvokeAny(tasks, true, unit.toNanos(timeout));
}

这两个invokeAny方法本质上都是在调用doInvokeAny方法,在线程池中提交多个任务,只要返回一个结果数据即可。

直接看上面的代码,大家可能有点晕。这里,我举一个例子,我们在使用线程池的时候,可能会启动多个线程去执行各自的任务,比如线程A负责task_a,线程B负责task_b,这样可以大规模提升系统处理任务的速度。如果我们希望其中一个线程执行完成返回结果数据时立即返回,而不需要再让其他线程继续执行任务。此时,就可以使用invokeAny方法。

invokeAll方法

public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
	throws InterruptedException {
	if (tasks == null)
		throw new NullPointerException();
	ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
	//标识所有任务是否完成
	boolean done = false;
	try {
		//遍历所有任务
		for (Callable<T> t : tasks) {
			将每个任务封装成RunnableFuture对象提交任务
			RunnableFuture<T> f = newTaskFor(t);
			//将结果数据添加到futures集合中
			futures.add(f);
			//执行任务
			execute(f);
		}
		//遍历结果数据集合
		for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++) {
			Future<T> f = futures.get(i);
			//任务没有完成
			if (!f.isDone()) {
				try {
					//阻塞等待任务完成并返回结果
					f.get();
				} catch (CancellationException ignore) {
				} catch (ExecutionException ignore) {
				}
			}
		}
		//任务完成(不管是正常结束还是异常完成)
		done = true;
		//返回结果数据集合
		return futures;
	} finally {
		//如果发生中断异常InterruptedException 则取消已经提交的任务
		if (!done)
			for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++)
				futures.get(i).cancel(true);
	}
}

public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
									 long timeout, TimeUnit unit)
	throws InterruptedException {
	if (tasks == null)
		throw new NullPointerException();
	long nanos = unit.toNanos(timeout);
	ArrayList<Future<T>> futures = new ArrayList<Future<T>>(tasks.size());
	boolean done = false;
	try {
		for (Callable<T> t : tasks)
			futures.add(newTaskFor(t));

		final long deadline = System.nanoTime() + nanos;
		final int size = futures.size();

		for (int i = 0; i < size; i++) {
			execute((Runnable)futures.get(i));
			// 在添加执行任务时超时判断,如果超时则立刻返回futures集合
			nanos = deadline - System.nanoTime();
			if (nanos <= 0L)
				return futures;
		}
		 // 遍历所有任务
		for (int i = 0; i < size; i++) {
			Future<T> f = futures.get(i);
			if (!f.isDone()) {
				//对结果进行判断时进行超时判断
				if (nanos <= 0L)
					return futures;
				try {
					f.get(nanos, TimeUnit.NANOSECONDS);
				} catch (CancellationException ignore) {
				} catch (ExecutionException ignore) {
				} catch (TimeoutException toe) {
					return futures;
				}
				//重置任务的超时时间
				nanos = deadline - System.nanoTime();
			}
		}
		done = true;
		return futures;
	} finally {
		if (!done)
			for (int i = 0, size = futures.size(); i < size; i++)
				futures.get(i).cancel(true);
	}
}

invokeAll方法同样实现了无超时时间设置和有超时时间设置的逻辑。

无超时时间设置的invokeAll方法总体逻辑为:将所有任务封装成RunnableFuture对象,调用execute方法执行任务,将返回的结果数据添加到futures集合,之后对futures集合进行遍历判断,检测任务是否完成,如果没有完成,则调用get方法阻塞任务,直到返回结果数据,此时会忽略异常。最终在finally代码块中对所有任务是否完成的标识进行判断,如果存在未完成的任务,则取消已经提交的任务。

有超时设置的invokeAll方法总体逻辑与无超时时间设置的invokeAll方法总体逻辑基本相同,只是在两个地方添加了超时的逻辑判断。一个是在添加执行任务时进行超时判断,如果超时,则立刻返回futures集合;另一个是每次对结果数据进行判断时添加了超时处理逻辑。

invokeAll方法中本质上还是调用Executor接口的execute方法来提交任务。

submit方法

submit方法的逻辑比较简单,就是将任务封装成RunnableFuture对象并提交,执行任务后返回Future结果数据。如下所示。

public Future<?> submit(Runnable task) {
	if (task == null) throw new NullPointerException();
	RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
	execute(ftask);
	return ftask;
}

public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
	if (task == null) throw new NullPointerException();
	RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
	execute(ftask);
	return ftask;
}

public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
	if (task == null) throw new NullPointerException();
	RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
	execute(ftask);
	return ftask;
}

从源码中可以看出submit方法提交任务时,本质上还是调用的Executor接口的execute方法。

综上所述,在非定时任务类的线程池中提交任务时,本质上都是调用的Executor接口的execute方法。至于调用的是哪个具体实现类的execute方法,我们在后面的文章中深入分析。

五、ScheduledExecutorService接口

ScheduledExecutorService接口派生自ExecutorService接口,继承了ExecutorService接口的所有功能,并提供了定时处理任务的能力,ScheduledExecutorService接口的源代码比较简单,如下所示。

package java.util.concurrent;

public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {

    //延时delay时间来执行command任务,只执行一次
    public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,
                                       long delay, TimeUnit unit);

	//延时delay时间来执行callable任务,只执行一次
    public <V> ScheduledFuture<V> schedule(Callable<V> callable,
                                           long delay, TimeUnit unit);

	//延时initialDelay时间首次执行command任务,之后每隔period时间执行一次
    public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
                                                  long initialDelay,
                                                  long period,
                                                  TimeUnit unit);
 
	//延时initialDelay时间首次执行command任务,之后每延时delay时间执行一次
    public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
                                                     long initialDelay,
                                                     long delay,
                                                     TimeUnit unit);

}

至此,我们分析了线程池体系中重要的顶层接口和抽象类。

通过对这些顶层接口和抽象类的分析,我们需要从中感悟并体会软件开发中的抽象思维,深入理解抽象思维在具体编码中的实现,最终,形成自己的编程思维,运用到实际的项目中,这也是我们能够从源码中所能学到的众多细节之一。这也是高级或资深工程师和架构师必须了解源码细节的原因之一。

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西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 664

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

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华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 291

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 576

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

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【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 464

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

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