Java 面试不可能不问线程池，无论是大厂还是小厂。这不，前几天面试阿里时也被问到了这个问题，虽不难，但这里也系统复盘一下。
要搞懂线程池的执行流程，最好的方式是去看它的源码，它的源码如下：
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); int c = ctl.get(); // 当前工作的线程数小于核心线程数 if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { // 创建新的线程执行此任务 if (addWorker(command, true)) return; c = ctl.get(); } // 检查线程池是否处于运行状态，如果是则把任务添加到队列 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); // 再次检线程池是否处于运行状态，防止在第一次校验通过后线程池关闭 // 如果是非运行状态，则将刚加入队列的任务移除 if (! isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); // 如果线程池的线程数为 0 时（当 corePoolSize 设置为 0 时会发生） else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); // 新建线程执行任务 } // 核心线程都在忙且队列都已爆满，尝试新启动一个线程执行失败 else if (!addWorker(command, false)) // 执行拒绝策略 reject(command);}
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从上述源码我们可以看出，当任务来了之后，线程池的执行流程是：先判断当前线程数是否大于核心线程数？如果结果为 false，则新建线程并执行任务；如果结果为 true，则判断任务队列是否已满？如果结果为 false，则把任务添加到任务队列中等待线程执行，否则则判断当前线程数量是否超过最大线程数？如果结果为 false，则新建线程执行此任务，否则将执行线程池的拒绝策略，如下图所示：
线程池拒绝策略
当任务过多且线程池的任务队列已满时，此时就会执行线程池的拒绝策略，线程池的拒绝策略默认有以下 4 种：
AbortPolicy：中止策略，线程池会抛出异常并中止执行此任务；
CallerRunsPolicy：把任务交给添加此任务的（main）线程来执行；
DiscardPolicy：忽略此任务，忽略最新的一个任务；
DiscardOldestPolicy：忽略最早的任务，最先加入队列的任务。
默认的拒绝策略为 AbortPolicy 中止策略。
DiscardPolicy 拒绝策略
接下来我们以 DiscardPolicy 忽略此任务，忽略最新的一个任务为例，演示一下拒绝策略的具体使用，实现代码如下：
public static void main(String[] args) { // 任务的具体方法 Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() + " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName()); try { // 等待 1s TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }; // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()); // 添加并执行 4 个任务 threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); // 线程池执行完任务，关闭线程池 threadPool.shutdown();}
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以上程序的执行结果如下：
从上述执行结果可以看出，给线程池添加了 4 个任务，而线程池只执行了 2 个任务就结束了，其他两个任务执行了拒绝策略 DiscardPolicy 被忽略了，这就是拒绝策略的作用。
AbortPolicy 拒绝策略
为了和 DiscardPolicy 拒绝策略对比，我们来演示一下 JDK 默认的拒绝策略 AbortPolicy 中止策略，线程池会抛出异常并中止执行此任务，示例代码如下：
public static void main(String[] args) { // 任务的具体方法 Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() + " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName()); try { // 等待 1s TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }; // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); // 显式指定拒绝策略，也可以忽略此设置，它为默认拒绝策略 // 添加并执行 4 个任务 threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); // 线程池执行完任务，关闭线程池 threadPool.shutdown();}
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以上程序的执行结果如下：
从结果可以看出，给线程池添加了 4 个任务，线程池正常执行了 2 个任务，其他两个任务执行了中止策略，并抛出了拒绝执行的异常 RejectedExecutionException。
自定义拒绝策略
当然除了 JDK 提供的四种拒绝策略之外，我们还可以实现通过 new RejectedExecutionHandler，并重写 rejectedExecution 方法来实现自定义拒绝策略，实现代码如下：
public static void main(String[] args) { // 任务的具体方法 Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("当前任务被执行,执行时间:" + new Date() + " 执行线程:" + Thread.currentThread().getName()); try { // 等待 1s TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }; // 创建线程,线程的任务队列的长度为 1 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 100, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1), new RejectedExecutionHandler() { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { // 执行自定义拒绝策略的相关操作 System.out.println("我是自定义拒绝策略~"); } }); // 添加并执行 4 个任务 threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable); threadPool.execute(runnable);}
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以上程序的执行结果如下：
小结
线程池的执行流程有 3 个重要的判断点（判断顺序依次往后）：判断当前线程数和核心线程数、判断当前任务队列是否已满、判断当前线程数是否已达到最大线程数。如果经过以上 3 个判断，得到的结果都会 true，则会执行线程池的拒绝策略。JDK 提供了 4 种拒绝策略，我们还可以通过 new RejectedExecutionHandler 并重写 rejectedExecution 方法来实现自定义拒绝策略。
作者：javacn
链接：https://juejin.cn/post/7238199999733186617
来源：稀土掘金
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