让天下没有难学的技术
Java并发编程【1.2时代】
Java并发编程【1.2时代】
本文介绍了Java原生的多线程技术（1.2），通过详细介绍wait和notify相关的机制、基础的多线程技术以及基于这些技术的等待超时、线程间的通信技术和线程池高阶技术，最后通过一个基于线程池的简单文本web服务器—MollyServer，来阐明多线程带来好处。通过介绍这些技术，展示了在没有使用Java并发包的时代（1.5-）是如何完成Java的多线程编程，为理解Java5提供了良好帮助。
Java从诞生开始就明智的选择内置对多线程的支持，这将Java语言同其他同一时期的语言相比，具有明显优势。线程作为操作系统最小的调度单元，多个线程同时执行，将会改善我们的代码，在多核环境中具有更加明显的好处，但是过多的创建线程和对线程的不当管理也容易造成问题。
Java中启动线程必须要先行的构造一个Thread对象，然后调用这个对象的start方法。
this.group =
this.daemon = parent.isDaemon();
this.priority = parent.getPriority();
this.name = name.toCharArray();
if (security == null || isCCLOverridden(parent.getClass()))
this.contextClassLoader = parent.getContextClassLoader();
this.contextClassLoader = parent.contextClassL
this.inheritedAccessControlContext = AccessController.getContext();
this.target =
setPriority(priority);
if (parent.inheritableThreadLocals != null)
this.inheritableThreadLocals =
ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
/* Stash the specified stack size in case the VM cares */
this.stackSize = stackS
/* Set thread ID */
tid = nextThreadID();
线程的构造，最主要或者说也就是线程对象的初始化过程，在上述过程中，一个新构造的线程对象是由其parent线程来进行分配空间的，而child线程继承了parent的是否Daemon，优先级和加载资源的classloader，栈空间的大小并且还会分配一个唯一的ID来标识这个child线程，至此一个能够运行的线程对象就初始化好了，在堆内存中等待着运行。
调用Thread对象的start方法，就可启动一个新的线程，parent线程同步告知Java VM，只要线程规划器空闲，应立即启动这个线程。
而启动线程，也是交给操作系统来完成，这里就是一个本地方法了。
启动一个线程时，最好设置名称，这样在jstack分析时，就会好很多，自定义的线程最好能够起个名字。
* @author weipeng
public class ThreadName {
* @param args
public static void main(String[] args) {
Thread t = new Thread(new Job());
t.setName(&ThreadNameJob&);
t.start();
static class Job implements Runnable {
public void run() {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
上述代码直接运行，可以通过jstack pid来观察栈信息，结果如下：
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (20.1-b02 mixed mode):
&Attach Listener& daemon prio=10 tid=0x01000 nid=0x30b5 waiting on condition [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&DestroyJavaVM& prio=10 tid=0x07800 nid=0x3086 waiting on condition [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&ThreadNameJob& prio=10 tid=0xa2800 nid=0x3097 waiting on condition [0xcfb000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
at com.murdock.books.multithread.example.ThreadName$Job.run(ThreadName.java:26)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)
&Low Memory Detector& daemon prio=10 tid=0x91800 nid=0x3095 runnable [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&C2 CompilerThread1& daemon prio=10 tid=0x8f000 nid=0x3094 waiting on condition [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&C2 CompilerThread0& daemon prio=10 tid=0x8c000 nid=0x3093 waiting on condition [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&Signal Dispatcher& daemon prio=10 tid=0x8a000 nid=0x3092 runnable [0x0000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
&Finalizer& daemon prio=10 tid=0x6e000 nid=0x3091 in Object.wait() [0xc860000]
java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on &0xb1300& (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)
at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:118)
- locked &0xb1300& (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)
at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:134)
at java.lang.ref.Finalizer$FinalizerThread.run(Finalizer.java:159)
&Reference Handler& daemon prio=10 tid=0x6c000 nid=0x3090 in Object.wait() [0xc961000]
java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on &0xb11d8& (a java.lang.ref.Reference$Lock)
at java.lang.Object.wait(Object.java:485)
at java.lang.ref.Reference$ReferenceHandler.run(Reference.java:116)
- locked &0xb11d8& (a java.lang.ref.Reference$Lock)
&VM Thread& prio=10 tid=0x65800 nid=0x308f runnable
&GC task thread#0 (ParallelGC)& prio=10 tid=0x1a800 nid=0x3087 runnable
&GC task thread#1 (ParallelGC)& prio=10 tid=0x1c800 nid=0x3088 runnable
&GC task thread#2 (ParallelGC)& prio=10 tid=0x1e800 nid=0x3089 runnable
&GC task thread#3 (ParallelGC)& prio=10 tid=0x20000 nid=0x308a runnable
&VM Periodic Task Thread& prio=10 tid=0x9c000 nid=0x3096 waiting on condition
JNI global references: 882
可以看到一个Java程序在运行时，后台创建了很多的线程，所以一个Java程序，纵使只有main，它也是多线程的，其中可以看到ThreadNameJob这个线程，也可以看到本地以吞吐量优先的ParallelGC的线程，它的数量默认是和CPU相同的，其中有4个对新生代进行GC的线程。
线程从执行Runnalbe开始到结束。
中断是一种状态，它使一个运行中的线程能够感知到其他线程对自身作出了中断操作，也就是影响到了自己。线程工作检查自身是否被中断来作出响应的行为。而该状态并没有维护在Thread中，是通过native方法获得。
可以通过当前线程对象的isInterrupted来判断是否被中断了。
* @author weipeng
public class Interrupted {
* @param args
public static void main(String[] args) throws Exception {
InterruptedJob ij = new InterruptedJob();
ij.setName(&InterruptedJobThread &);
ij.start();
Thread.sleep(2000);
ij.interrupt();
System.out.println(&INTERRUPTED IJ&);
Thread.sleep(2000);
static class InterruptedJob extends Thread {
public void run() {
while (true) {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println(&CURRENT INTERRUPT STATUS IS &
+ Thread.currentThread().getName()
+ Thread.currentThread().isInterrupted());
// 再次进行中断
Thread.currentThread().interrupt();
System.out.println(&CURRENT INTERRUPT STATUS IS &
+ Thread.currentThread().getName()
+ Thread.currentThread().isInterrupted());
上述程序输出：
INTERRUPTED IJ
CURRENT INTERRUPT STATUS IS InterruptedJobThread false
CURRENT INTERRUPT STATUS IS InterruptedJobThread true
可以看出一旦抛出InterruptedException，当前线程的中断状态就被清除，但是也可以调用Thread.interrupted()来清除当前的中断状态。
Java中创建的线程均会映射为操作系统层面的线程，在Java线程对象中有部分属性可以提供访问。线程状态是理解线程运行的关键。
线程优先级
class Thread implements Runnable {
/* Make sure registerNatives is the first thing &clinit& does. */
private static native void registerNatives();
registerNatives();
private char name[];
可以看到priority，这个代表着优先级，优先级的范围从1到10，优先级高的线程占有CPU时间长一些，这当然是在长时间运行时体现出来的，但是不能做为程序执行的依据。
对priority可以通过对线程对象进行设置，使用setPriority来完成对线程优先级的设定。
下面的例子中，构建了三个不同的线程，它们的优先级不一样，从1到10，然后运行，优先级高的线程对times++执行的会多一些。
* @author weipeng
public class Priority {
private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch();
private static CountDownLatch start = new CountDownLatch(1);
public static void main(String[] args) {
CountJob job1 = new CountJob();
Thread lingdao = new Thread(job1);
lingdao.setPriority(10);
lingdao.start();
CountJob job2 = new CountJob();
Thread pming = new Thread(job2);
pming.setPriority(1);
pming.start();
CountJob job3 = new CountJob();
Thread zhongchan = new Thread(job3);
zhongchan.setPriority(5);
zhongchan.start();
start.countDown();
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println(&lingdao : have & + job1.getTimes());
System.out.println(&pming : have& + job2.getTimes());
System.out.println(&zhongchan : have& + job3.getTimes());
static class CountJob implements Runnable {
private int times = 0;
public void run() {
// 等待开始
start.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
while (countDownLatch.getCount() & 0) {
synchronized (CountJob.class) {
if (countDownLatch.getCount() & 0) {
countDownLatch.countDown();
public int getTimes() {
执行结果如下：
lingdao : have 4347635
pming : have2661562
zhongchan : have2990803
每次执行的可能都不一样，但是总的趋势是高优先级的线程对CPU的占用时间会多一些。
线程在运行的生命周期中可能处于下面的6种不同的状态，在一个时刻，线程可能处于CPU上处于运行，或者暂时的没有分配到CPU资源而处于就绪（准备运行），或者处于阻塞的状态。具体内容如下面的表格所示：
正在CPU上进行执行
准备运行（就绪）
暂时的失去CPU资源处于就绪队列中，可能随时被线程调度器调度执行
让出CPU资源的就绪队列，等待一段时间后再次被放入队列，可以被中断提前进入就绪队列
接受到通知或者等待超时会进入到就绪队列，可以被中断
I/O条件满足后，例如读入了一些字符，准备运行
阻塞于同步
当获得同步锁后准备运行
可以使用如下状态迁移来描述线程的状态：
线程在一个时刻将会处于上述的三种状态之一，这个模型将有效的理解Java线程对象，但是其中处于等待状态的线程可能会在等待I/O和等待同步时无法被中断，虽然运行的线程已经被中断标识，但是不会像休眠和等待一样通过InterruptedException来直接返回。
* 处于同步读取的线程被中断，不会抛出异常
* @author weipeng
public class ReadInterrupted {
* @param args
public static void main(String[] args) {
// 使用父线程，也就是main-thread
Thread thread = new Thread(new InterruptedJob(Thread.currentThread()));
thread.start();
InputStream is = System.
is.read();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println(&Main Thread is interrupted ? & + Thread.currentThread().isInterrupted());
static class InterruptedJob implements Runnable {
Thread interruptedT
public InterruptedJob(Thread thread) {
this.interruptedThread =
public void run() {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
interruptedThread.interrupt();
运行的结果是：
这时整个线程挂在is.read上，这时随意从控制台输入一个字符，主线程退出：
Main Thread is interrupted ? true
可以看出对阻塞于同步I/O的线程被中断后，中断标识被打上，但是不会抛出异常退出。
对高I/O的线程尽量给予高优先级的设定，对于低I/O以CPU运算为主的线程尽量降低优先级，避免过多的占用CPU。因此，不能依据线程优先级的高低来运行程序，需要保证每个线程都有运行的机会。
并发访问对象
Java支持多个线程同时的访问一个对象，或者对象的变量，由于每个线程可以拥有这个变量的拷贝（这么做的目的是能够快速的执行，虽然变量分配的内存在共享内存中，但是每个执行的线程还是可以拥有一份拷贝，这样做的目的是加速程序的执行，这是现代多核处理器的一个显著特性）。因此，程序在执行过程中，可能一个线程看到的变量并不一定是最新的。
Volatile关键字，就是告知任何对该变量的访问均需要从共享内存中获取，而对它的改变必须同步刷新会共享内存。
比如，表示一个程序是否运行的变量，boolean on = true，那么可能是另一个线程来对它进行关闭动作，因此将其设置成为volatile boolean on，这样就会再其他线程对它进行改变时，能够让原有的线程立刻感知到。
但是过多的使用volatile是不必要的，相反它会降低程序执行的效率。
Synchronized
同步，在带来可见性的同时，它主要是对多个线程在同一个时刻，只能有一个处于方法或者块中。
可以通过将synchronized关键字加在方法前面或者采用同步快的方式来进行表现：
static synchronized void m() {
System.out.println(&T&);
public static void main(String[] args) {
synchronized(Synchronized.class) {
Java同步是针对普通的Java对象而言的，每个Java对象均有一把“锁”，这个锁在一个线程进入时会排斥其他线程进入，是一个排他锁。通过javap来观察字节码，可以看到：
public static void main(java.lang.String[]);
Stack=2, Locals=2, Args_size=1
0: invokestatic #31; //Method m:()V
3: ldc #1; //class com/murdock/books/multithread/example/Synchronized
6: astore_1
7: monitorenter
8: invokestatic #31; //Method m:()V
11: aload_1
12: monitorexit
13: goto 19
16: aload_1
17: monitorexit
18: athrow
19: return
当出现命令monitorenter时代获得了该对象的锁，当运行命令monitorexit时代表释放了该对象的锁。
同步化集合
同步化访问
在Java的集合api中有非常多的同步集合，比如：Vector和Hashtable，这些集合的所有方法都是synchronized，也就是说对这些集合的访问是同步的，但是如果每个接口都有一个专属的同步集合实现是非常不现实的，因此用过使用Collections.synchronizedXxx方法，可以包装一个同步的集合对象进行使用。
比如，摘自Collections
public static &T& List&T& synchronizedList(List&T& list) {
return (list instanceof RandomAccess ?
new SynchronizedRandomAccessList&T&(list) :
new SynchronizedList&T&(list));
该方法返回的就是一个实现了List接口的同步数据结构，这个同步的数据结构每个方法均是同步的，但是如果需要对其进行额外的操作，需要将其加入到同步块中。
SynchronizedCollection(Collection&E& c) {
if (c==null)
throw new NullPointerException();
上面可以看到同步集合均是对自身进行同步。
public class Synchronized {
static synchronized void m() {
System.out.println(&T&);
public static void main(String[] args) throws Exception {
List&String& s = new ArrayList&String&();
s.add(&1&);
List&String& synchronizedList = Collections.synchronizedList(s);
Thread t = new Thread(new AccessSynchronizedCollections(
synchronizedList));
t.start();
synchronized (synchronizedList) {
Thread.sleep(5000);
System.out.println(&Main-thread& + synchronizedList.size());
* 这个线程将会首先休息2000ms，然后唤醒后去请求锁，并执行操作
static class AccessSynchronizedCollections implements Runnable {
List&String&
public AccessSynchronizedCollections(List&String& list) {
this.list =
public void run() {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println(&AccessSynchronizedCollections& + list.size());
list.add(&2&);
上述执行的结果：
Main-thread1
AccessSynchronizedCollections1
可以看到，在自定义对集合操作，比如缺少就添加，就需要将集合进行同步，然后在进行操作，否则很容易在判定过程中加入了其他线程对集合的操作。
安全复制集合
有时一个集合对象是进程内共享的，可能会发生一些变化，因此在作出一些操作的时候，希望能够拿到一份瞬时的拷贝，这个拷贝可能和执行中的这一时刻的集合有了变化，但是能够保证是稳定的。就像我们出门买了一份报纸，我们回家阅读报纸的时候，上面的新闻可能随时会发生变化，但是这并不妨碍我们去阅读它。
第一种复制的方式：
List&String& synchronizedList = Collections.synchronizedList(list);
long currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i & 10000; i++) {
String[] array = synchronizedList.toArray(new String[0]);
System.out.println(System.currentTimeMillis() - currentTime);
第二种复制的方式：
for (int i = 0; i & 10000; i++) {
synchronized (synchronizedList) {
int size = synchronizedList.size();
String[] array = new String[size];
synchronizedList.toArray(array);
第一种比较简单，第二种对于new String[0]没有做过多的浪费，但是时间测算，第二种没有第一种好，因为主要比拼的是toArray的实现，在给定的数组大于等于列表时，将会使用给定的数组，否则将会通过反射构造一个数组，而这个还是很高效的。
因此对于集合的数组复制，使用第一种方式是比较适合的。
两个线程或者多个线程在请求其永远无法获取资源的锁时，就是死锁状态。这里不演示死锁产生的范例。
避免死锁的主要原则：
首先，对于资源的加锁时间必须足够短，也就是必要时进行锁；
其次，访问资源过程中的锁需要按照一致的顺序进行获取，否则需要提升出一个更大的锁来确保资源的获取；
最后，尽量通过封装的形式，避免将锁暴露给外部，从而造成不必要的资源死锁。
线程间通信
线程开始运行，就如同一个脚本一样，有自己的栈空间，按照既定的代码一步一步的执行，直到最后的终结。但是每个运作中的线程，如果仅仅是孤立的运作，那么没有一点用处，或者说用处很少，但是多个运作的线程能够相互配合，各司其职将会带来巨大的好处。
线程间通信的必要性
一个运作的脚本（线程）修改了一个对象的值，另一个线程捕获到这个对象的变化，然后进行对应的操作，这个过程事件的触发启于一个线程，而最终的执行又是一个线程。因此前者好比生产者，后者就是消费者，这样的模式隔开了生产和消费，在功能上和架构上具有良好的伸缩性。但是在Java语言中怎样能够做到上述的过程呢？
当然，简单的办法是不断的循环去查看，比如：
while (value != desire) {
Thread.sleep(1000);
这段伪码就是相当与如果值不是这个消费线程所要的，那么就睡眠一段时间，这样的方式看似能够解决这个问题，但是有两个矛盾的问题。
第一个，在睡眠时，基本不消耗CPU，但是如果睡得久，那么就不能及时的发现value已经变化，也就是及时性难以保证；
第二个，如果降低睡眠的时间，比如睡1毫秒，这样消费者能更加迅速的捕获出变化，但是它却占用了更多的CPU时间，造成了无端的浪费。
面对这个矛盾，Java通过固有的wait/notify机制能够很好的实现这个模式。
等待/通知机制
等待通知机制，是指一个线程调用了对象A上的wait方法，而另外的一个线程在进行了某些操作后，在对象A上的notify或者notifyAll方法，这样完成了两个线程之间的交互。而这个wait和notify之间的关系就像一个信号量一样来完成二者之间的交互工作。
一个标准的wait和notify的例子，这个例子有两个线程，第一个等待共享的一个值为false，当为false时它进行print，另外一个在睡眠了一段时间后，将这个值由原有的true改为false并notify。
* @author weipeng
public class WaitNotify {
static boolean flag =
static Object OBJ = new Object();
public static void main(String[] args) {
Thread t1 = new Thread(new Waiter());
t1.start();
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread t2 = new Thread(new Notifier());
t2.start();
* 等待，如果flag为false则打印
static class Waiter implements Runnable {
public void run() {
// 加锁，拥有OBJ的Monitor
synchronized (OBJ) {
// 当条件不满足时，继续wait，同时释放了OBJ的锁
while (flag) {
System.out.println(Thread.currentThread()
+ & still true. wait......&);
OBJ.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
// 条件满足时，完成工作
System.out
.println(Thread.currentThread() + & is false. doXXX.&);
static class Notifier implements Runnable {
public void run() {
synchronized (OBJ) {
// 获取OBJ的锁，然后进行通知，通知时不会释放OBJ的锁
// 这也类似于过早通知
OBJ.notifyAll();
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
OBJ.notifyAll();
从上面的例子中能够提炼出经典的等待和通知机制，对于等待的一方，遵循如下的原则：
（1）获得对象的锁；
（2）如果条件不满足，那么调用对象的wait，释放锁，被通知后继续检查（2）
（3）条件已经满足，执行对应的逻辑。
synchronized(OBJ) {
while(Condition not hold) {
OBJ.wait();
// Condition hold
通知的一方，遵循如下原则：
（1）获得对象的锁；
（2）更新变量或者条件，然后通知。
synchronized(OBJ) {
OBJ.notifyAll();
等待/通知的API
等待和通知机制被深深植入了Java语言中，在Object方法中有5个final的方法，也就是子类不能复写的方法。
随机通知调用notify对象上正在等待的线程，注意这个通知没有放弃对对象的锁，仅在通知notify完成之后直到释放了对象的锁才在对方线程的wait方法处返回；
notifyAll()
这个方法会依次通知所有的正在等待在该对象上的线程，是一种比较保险的做法；
该方法会让调用线程进入休眠状态，只有等待另外线程的notify或者被中断才会返回，注意的是，调用wait后，会释放对象的锁；
wait(long)
等待，这里的参数时间是毫秒，也就是等待长达n毫秒，如果没有通知就超时返回，但是这里很难区分出是其他线程的notify还是超时返回；
wait(long, int)
对于超时更细粒度的控制，达到纳秒，但是这个方法用的不多。
这里要说明notify方法不会释放对象的锁，而也只有释放了对象的锁，另一个线程才能从wait中竞争获得对象的锁并从wait方法中返回。
* @author weipeng
public class WaitNotify {
static boolean flag =
static Object OBJ = new Object();
public static void main(String[] args) {
Thread t1 = new Thread(new Waiter());
t1.start();
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Thread t2 = new Thread(new Notifier());
t2.start();
* 等待，如果flag为false则打印
static class Waiter implements Runnable {
public void run() {
// 加锁，拥有OBJ的Monitor
synchronized (OBJ) {
// 当条件不满足时，继续wait，同时释放了OBJ的锁
while (flag) {
System.out.println(Thread.currentThread()
+ & still true. wait......& + new Date());
OBJ.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
// 条件满足时，完成工作
System.out
.println(Thread.currentThread() + & is false. doXXX.& + new Date());
static class Notifier implements Runnable {
public void run() {
synchronized (OBJ) {
// 获取OBJ的锁，然后进行通知，不会在notify调用中，释放OBJ的锁
// 这也类似于过早通知
// 直到当前线程释放了OBJ后，Waiter才能从wait方法中返回
OBJ.notifyAll();
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
程序的输出：
Thread[Thread-0,5,main] still true. wait……Sun Jun 24 20:53:03 CST 2012
Thread[Thread-0,5,main] is false. doXXX.Sun Jun 24 20:53:14 CST 2012
可以看到，二者之间相差了10秒，也就是Thread.sleep(10000)这段代码造成的，可以看出Notifier没有释放OBJ的锁，而Waiter在对方没有释放前是不会返回的。
PipedStream管道
Piped这个词就是管道，相当于从一端入一端出的输入输出流。只是不是从网络和文件上读入内容，而是在线程之间传递数据，而传输的媒介为内存。
管道主要包括了：
PipedOutputStream、PipedInputStream、PipedReader和PipedWriter四个，面向的处理内容为字节和字符。
public class PipedTest {
static class Print implements Runnable {
private PipedInputS
public Print(PipedInputStream in) {
public void run() {
int receive = 0;
while ((receive = in.read()) != -1) {
System.out.println(receive);
} catch (IOException ex) {
ex.printStackTrace();
* @param args
public static void main(String[] args) throws Exception {
PipedOutputStream out = new PipedOutputStream();
PipedInputStream in = new PipedInputStream();
// Out ==& In
out.connect(in);
Thread t = new Thread(new Print(in));
t.start();
int receive = 0;
while ((receive = System.in.read()) != -1) {
out.write(receive);
上述程序，以main线程作为输入，而另外的Print作为输出。对于Piped类型的流，必须要进行connect，如果没有绑定，对于该流的访问会抛出异常。
ThreadLocal
ThreadLocal线程变量，这是一个以ThreadLocal对象为Key，一个Object为value的存储结构。它被附带在线程上，也就是说一个线程可以根据一个ThreadLocal拥有一个变量。
在线程对象中，有一个成员变量，类型如下：
static class ThreadLocalMap {
* The entries in this hash map extend WeakReference, using
* its main ref field as the key (which is always a
* ThreadLocal object).
Note that null keys (i.e. entry.get()
* == null) mean that the key is no longer referenced, so the
* entry can be expunged from table.
Such entries are referred to
* as &stale entries& in the code that follows.
static class Entry extends WeakReference&ThreadLocal& {
/** The value associated with this ThreadLocal. */
Entry(ThreadLocal k, Object v) {
可以看到线程对象中的这个ThreadLocalMap是以ThreadLocal作为Key的。那么对于一个ThreadLocal在线程对其调用get方法时，会获取对应的Object，下面是get方法。
public T get() {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null) {
ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
if (e != null)
return (T)e.
return setInitialValue();
下面对这些代码做些说明：
首先调用方会获得掉用线程Thread t = Thread.currentThread();
其次会获得线程对象的ThreadLocalMap对象；
然后在ThreadLocalMap对象上，以this，也就是ThreadLocal为key去获得对应的值；
如果ThreadLocalMap这个对象为NULL，这里做延迟加载，通过setInitialValue()方法来初始化线程对象的ThreadLocalMap变量。
可以看出只有线程执行了任意ThreadLocal的get方法后，才会拥有ThreadLocalMap这个对象，而该变量又是包访问级别的，所以不会担心被其他类修改。
完全等待超时
有时我们需要在调用一个方法时等待一段时间（一般来说是设置一个值，有更改），等待条件的满足，而等待是有时限的，比如：1000ms，如果在1000ms后无法满足条件那么返回，否则在时限内如果成功则立刻返回。
之前提到了基于wait的经典模式，即：同步，while，wait加doXxx的逻辑，那么这种模式无法做到一点，就是能够让客户端超时返回。
如果加入超时的话，对于经典模式的修改其实不会很复杂，假设超时时间是t ms，那么可以推知在now + t之后就会超时，则定义：
remaining =
future = now +
这时仅需要wait(remaining)即可，在醒来之后会将future – now，这个会设置到remaining上，但是如果remaining为负数，则直接退出。
public synchronized Object get(long mills) throws InterruptedException {
long future = System.currentTimeMillis() +
long remained =
// 当结果为空并没有超时
while ((result == null) && remained & 0) {
wait(remained);
remained = future - System.currentTimeMillis();
在while的判断中加入了remained & 0的约束。这个模式就可以实现等待超时，在mills毫秒内无法获取到result或者result已经获取到了，都会返回。
使用实例与场景
这里我们模拟一个数据库链接获取的过程，这是一个消费者和生产者的案例。
生产者每1000ms生产一个链接到池子中，每个消费者从池子中获取一个链接，如果在800ms获取不到，那么就返回，并告知获取链接超时。初始的池子里有10个链接，消费者有5个，生产者有2个。
Connection的定义
public class Connection {
public void sendStatement() {
Thread.sleep(10);
System.out.println(Thread.currentThread() + & Send Statement&);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
ConnectionPool的定义
public class ConnectionPool {
private LinkedList&Connection& pool
= new LinkedList&Connection&();
private static final int
MAX_SIZE = 20;
public ConnectionPool(int initialSize){
if (initialSize & 0) {
for (int i = 0; i & initialS i++) {
pool.addLast(new Connection());
public void releaseConnection() throws InterruptedException {
synchronized (pool) {
while (pool.size() &= MAX_SIZE) {
pool.wait();
// 添加后需要进行通知，这样其他消费者能够感知到链接池中已经增加了一个链接
pool.addLast(new Connection());
pool.notifyAll();
public Connection fetchConnection(long mills) throws InterruptedException {
synchronized (pool) {
// 完全超时
if (mills &= 0) {
while (pool.isEmpty()) {
pool.wait();
return pool.removeFirst();
long futureTime = System.currentTimeMillis() +
long deltaTime =
while (pool.isEmpty() && deltaTime & 0) {
pool.wait(deltaTime);
deltaTime = futureTime - System.currentTimeMillis();
Connection result =
if (!pool.isEmpty()) {
result = pool.removeFirst();
这里主要看一下fecthConnection，它提供了完全超时的实现，主要是通过计算出将要超时的时间点futureTime，和超时的时间距离deltaTime，在这个基础上复用了仅点的同步、while和do的结构，只不过是在while的不通过条件中增加了时间距离的消耗判断，如果小于0直接返回，当然面对过早通知，将会更新deltaTime。
当执行从pool.wait方法中返回后，有可能是超时，也有可能是已经满足了池中有连接的状况，因此如果有连接则直接返回，否则返回空。
public class ConnectionPoolTest {
static ConnectionPool pool
= new ConnectionPool(10);
static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
* Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
* Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
* Thread[Thread-4,5,main] got a connection
* Thread[Thread-3,5,main] got a connection
* Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
* Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
* Thread[Thread-1,5,main] got a connection
* Thread[Thread-4,5,main] got a connection
* @param args
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i & 5; i++) {
Consumer p = new Consumer(latch);
Thread t = new Thread(p);
t.start();
for (int i = 0; i & 2; i++) {
Producer p = new Producer(latch);
Thread t = new Thread(p);
t.start();
latch.countDown();
static class Producer implements Runnable {
private CountDownL
public Producer(CountDownLatch latch){
this.latch =
public void run() {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
while (true) {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
pool.releaseConnection();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println(Thread.currentThread() + & put a connection.&);
static class Consumer implements Runnable {
private CountDownL
public Consumer(CountDownLatch latch){
this.latch =
public void run() {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
while (true) {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
Connection connection = pool.fetchConnection(0);
if (connection == null) {
System.out.println(Thread.currentThread() + & can not got a connection&);
System.out.println(Thread.currentThread() + & got a connection&);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
这是一个执行了一段时间的结果：
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-4,5,main] got a connection
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-4,5,main] got a connection
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
可以看到，因为生产者少，所以每次生产连接后，都被等待的消费者取走，而超时是完全超时，如果我们吧等待的时间长度调整到2000ms，就可以看到如下结果：
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-2,5,main] got a connection
Thread[Thread-1,5,main] can not got a connection
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
有部分消费者，等待了2000ms没有得到连接后，就返回了，这里就非常类似数据库链接池的实现。
阻塞队列（FIFO）
阻塞队列是对于资源获取和释放的一个良好数据结构，比如：作为资源的生产方，如果生产方生产的数据没有位置存放，那么生产方将会阻塞在生产的这个方法上，当然也可以选择阻塞多少毫秒。消费方也是同样的道理。
* @author weipeng
下午4:34:22
public class BlockingQueue&E& {
* 默认队列长度
private static final int DEFAULT_SIZE = 10;
* 队列数组
private Object[]
* 当前的长度
* 将要放置的位置
* 将要移除的位置
public BlockingQueue(int size){
array = size & 0 ? new Object[size] : new Object[DEFAULT_SIZE];
public BlockingQueue(){
this(DEFAULT_SIZE);
public int getCapacity() {
return array.
public int getSize() {
synchronized (array) {
@SuppressWarnings(&unchecked&)
public E take(long millis) throws InterruptedException {
long waitTime = millis & 0 ? millis : 0;
synchronized (array) {
Object result =
if (waitTime == 0) {
while (size &= 0) {
array.wait();
result = array[tail];
tail = (tail + 1) % getCapacity();
long future = System.currentTimeMillis() + waitT
long remain = waitT
while (size &= 0 && remain & 0) {
array.wait(remain);
remain = future - System.currentTimeMillis();
if (size & 0) {
result = array[tail];
tail = (tail + 1) % getCapacity();
array.notifyAll();
return (E)
public E take() throws InterruptedException {
return take(0);
public boolean offer(E e, long mills) throws InterruptedException {
long waitTime = mills & 0 ? mills : 0;
boolean result =
if (e != null) {
synchronized (array) {
if (waitTime &= 0) {
while (size &= getCapacity()) {
array.wait();
array[head] =
head = (head + 1) % getCapacity();
long future = System.currentTimeMillis() + waitT
long remain = waitT
while (size &= getCapacity() && remain & 0) {
array.wait(remain);
remain = future - System.currentTimeMillis();
if (size & getCapacity()) {
array[head] =
head = (head + 1) % getCapacity();
array.notifyAll();
public boolean offer(E e) throws InterruptedException {
return offer(e, 0);
public void printQueue() {
synchronized (array) {
System.out.println(&======================&);
for (int i = 0; i & i++) {
System.out.println(&[& + i + &]& + array[i]);
System.out.println(&[head]& + head);
System.out.println(&[tail] & + tail);
System.out.println(&[size]& + size);
System.out.println(&======================&);
其中 head是插入的位置，tail是移除的位置。下面是测试用例：
public void offer() throws InterruptedException {
for (int i = 0; i & 10; i++) {
queue.offer(new Object());
queue.printQueue();
System.out.println(queue.offer(new Object(), 1000));
输出结果：
======================
[0]java.lang.Object@78ce5b1c
[1]java.lang.Object@33bfc93a
[2]java.lang.Object@
[3]java.lang.Object@86e293a
[4]java.lang.Object@
[5]java.lang.Object@7ca3d4cf
[6]java.lang.Object@67e8a1f6
[7]java.lang.Object@59e152c5
[8]java.lang.Object@5801319c
[9]java.lang.Object@
======================
可以看到第11次添加被阻塞了，在1秒内没有添加成功，那么直接返回false。
public void take() throws InterruptedException {
Thread t = new Thread() {
thread = Thread.currentThread();
public void run() {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
thread.interrupt();
t.start();
System.out.println(queue.take(2000));
结果是在2秒内，还没有获取到，主线程被中断，而take能够感知到中断，就提前返回了。
public void interactive() throws Exception {
final AtomicLong offer = new AtomicLong();
final AtomicLong take = new AtomicLong();
final AtomicLong notTake = new AtomicLong();
Thread t = new Thread() {
public void run() {
while (true) {
queue.offer(new Object());
offer.incrementAndGet();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
t.start();
Thread t1 = new Thread() {
public void run() {
while (true) {
if (queue.take(1) == null) {
notTake.incrementAndGet();
take.incrementAndGet();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
t1.start();
Thread t2 = new Thread() {
public void run() {
while (true) {
if (queue.take(1) == null) {
notTake.incrementAndGet();
take.incrementAndGet();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
t2.start();
Thread.sleep(10000);
t.interrupt();
t1.interrupt();
t2.interrupt();
System.out.println(offer.get());
System.out.println(take.get());
System.out.println(notTake.get());
queue.printQueue();
运行了10秒钟，1个生产方，2个消费方，每个消费者在1ms内没有获取到的时候，就会将notTake加1。
结果输出：
java.lang.InterruptedException
at java.lang.Object.wait(Native Method)
at com.murdock.controller.BlockingQueue.take(BlockingQueue.java:74)
at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$3.run(BlockingQueueTest.java:81)
java.lang.InterruptedException
at java.lang.Object.wait(Native Method)
at com.murdock.controller.BlockingQueue.take(BlockingQueue.java:74)
at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$4.run(BlockingQueueTest.java:99)
java.lang.InterruptedException
at java.lang.Object.wait(Native Method)
at java.lang.Object.wait(Object.java:485)
at com.murdock.controller.BlockingQueue.offer(BlockingQueue.java:103)
at com.murdock.controller.BlockingQueue.offer(BlockingQueue.java:137)
at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$2.run(BlockingQueueTest.java:65)
======================
======================
可以看到有6283次没有获取到，生产了8828338次，消费了8828338次，一致的，但是有6283次没有获取到数据，因为超时返回了。
线程池(ThreadPool)
线程池技术简介
对于服务端的程序，经常处理的场景是：
面对客户端传入的短小任务，快速的处理并返回。
如果每次接受到一个任务，创建一个线程，然后进行执行，这种模式在原型阶段是个不错的选择，但是如果面对的是成千上万的任务递交进服务器时，如果还是采用一个任务一个线程的方式，那么将会创建数以万记的线程，从而是操作系统进入到频繁上下文切换的状态，而如文中第一章所述，线程的创建和消亡是需要耗费系统资源的，这样无疑是无法满足要求的。
而线程池技术能够很好的解决这个问题，它预先的创建了若干的线程，也就是说线程的创建是托管的，并不能由用户直接完全控制，从而使用固定或较为固定数目的线程来完成任务的执行，一方面消除了频繁创建和消亡线程的开销，另一方面，随着任务的请求多少能够平缓的进行响应。
在最优的状态下，系统面临大量的请求和较小的请求时，总体线程数量水平波动不大，当请求的规模变大时，响应处于平缓的劣化。
线程池的实现
线程池接口的定义
* @author weipeng
public interface ThreadPool&Job extends Runnable& {
* 执行一个Job，这个Job需要实现Runnable
* @param job
void execute(Job job);
* 关闭线程池
void shutdown();
* 增加工作线程
* @param workerNum
void addWorkers(int workerNum);
* 减少工作线程
* @param workerNum
void removeWorker(int workerNum);
* 得到Jobs的列表
int getJobSize();
可以看到上面的接口可以完成一个Runnable的执行，并且能够将线程池中的工作线程进行增加和减少，同时可以支持优雅的关闭。
线程池的实现
* 默认的线程池实现，可以新增工作线程也可以减少工作线程
* 当然提交JOB后会进入队列中，而Worker进行消费
* 这是一个简单的生产和消费者模式
* @author weipeng
public class DefaultThreadPool&Job extends Runnable& implements ThreadPool&Job& {
* 线程池最大限制数
private static final int MAX_WORKER_NUMBERS = 10;
* 线程池默认的数量
private static final int DEFAULT_WORKER_NUMBERS = 5;
* 线程池最小的数量
private static final int MIN_WORKER_NUMBERS = 1;
* 这是一个工作列表，将会向里面插入工作
private final LinkedList&Job& jobs = new LinkedList&Job&();
* 工作者列表
private final List&Worker& workers = Collections
.synchronizedList(new ArrayList&Worker&());
* 工作者线程的数量
private int workerNum = DEFAULT_WORKER_NUMBERS;
public DefaultThreadPool() {
initializeWokers(DEFAULT_WORKER_NUMBERS);
public DefaultThreadPool(int num) {
workerNum = num & MAX_WORKER_NUMBERS ? MAX_WORKER_NUMBERS
: num & MIN_WORKER_NUMBERS ? MIN_WORKER_NUMBERS :
initializeWokers(workerNum);
* (non-Javadoc)
* com.murdock.books.multithread.example.ThreadPool#execute(java.lang.Runnable
public void execute(Job job) {
if (job != null) {
// 添加一个工作，然后进行通知
synchronized (jobs) {
jobs.addLast(job);
jobs.notify();
* (non-Javadoc)
* @see com.murdock.books.multithread.example.ThreadPool#shutdown()
public void shutdown() {
for (Worker worker : workers) {
worker.shutdown();
public void addWorkers(int workerNum) {
int addedNum = workerN
if (workerNum + this.workerNum & MAX_WORKER_NUMBERS) {
addedNum = MAX_WORKER_NUMBERS - this.workerN
synchronized (jobs) {
initializeWokers(addedNum);
this.workerNum = this.workerNum + addedN
public void removeWorker(int workerNum) {
if (workerNum &= this.workerNum) {
throw new IllegalArgumentException(
&can not remove beyond workerNum. now num is &
+ this.workerNum);
synchronized (jobs) {
int count = 0;
while (count & workerNum) {
workers.get(count).shutdown();
this.workerNum = this.workerNum -
public int getJobSize() {
return jobs.size();
* 初始化线程工作者
private void initializeWokers(int num) {
for (int i = 0; i & i++) {
Worker worker = new Worker();
workers.add(worker);
Thread thread = new Thread(worker);
thread.start();
* 工作者，负责消费任务
class Worker implements Runnable {
private volatile boolean running =
public void run() {
while (running) {
synchronized (jobs) {
// 如果工作者列表是空的，那么就wait，放弃cpu执行占用
while (jobs.isEmpty()) {
jobs.wait();
} catch (InterruptedException ex) {
Thread.currentThread().interrupt();
// 取出一个Job
job = jobs.removeFirst();
if (job != null) {
job.run();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
public void shutdown() {
上面的逻辑中，客户端调用execute时，会不断的向jobs中添加工作，而每个Worker在不断将jobs取出并执行，当jobs为空时，Worker进行阻塞状态。
这里有一点需要注意，也就是execute时，使用了notify，而不是notifyAll，因为我能够确定有消费者Worker被唤醒，这时使用notify将会比notifyAll获得更小的开销，这在高性能的并发处理中是非常重要的。
测试提交工作
public void testExe() {
for (int i = 0; i & 1000; i++) {
threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(5000);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
执行结果：
可以看到提交后，每个20ms，查看已经堆积的任务，发现在不断的减少。
测试增加工作线程
public void addExe() {
for (int i = 0; i & 1000; i++) {
threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
System.out.println(&============Add Worker============&);
threadPoolNoPrint.addWorkers(5);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(5000);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
执行结果：
============Add Worker============
在起初的5个线程运作时，可以看到每隔一段时间，消耗了5个工作，而增加了线程（并发度增加）后，没个间隔消耗量12个左右工作，提升了1倍多。
减少工作线程
public void reduceExe() {
for (int i = 0; i & 1000; i++) {
threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
System.out.println(&============Add Worker============&);
threadPoolNoPrint.addWorkers(5);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
System.out.println(&==============Reduce Worker==============&);
threadPoolNoPrint.removeWorker(7);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(20);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
sleep(5000);
System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
执行结果：
============Add Worker============
==============Reduce Worker==============
可以看到5个线程开始执行，然后增加到了10个，最后减少到了3个，执行的单位时间完成工作出现了先上扬再回落的过程。
关闭线程池
public void gracefulShutdown() {
for (int i = 0; i & 1000; i++) {
threadPoolPrint.execute(new Print());
sleep(50);
threadPoolPrint.shutdown();
执行结果：
Thread[Thread-1,5,main], time=8
Thread[Thread-3,5,main], time=8
Thread[Thread-0,5,main], time=8
Thread[Thread-4,5,main], time=8
Thread[Thread-2,5,main], time=8
Thread[Thread-1,5,main], time=4
Thread[Thread-4,5,main], time=4
Thread[Thread-0,5,main], time=4
Thread[Thread-3,5,main], time=4
Thread[Thread-2,5,main], time=4
Thread[Thread-1,5,main], time=9
Thread[Thread-3,5,main], time=9
Thread[Thread-0,5,main], time=9
Thread[Thread-4,5,main], time=9
Thread[Thread-2,5,main], time=9
Thread[Thread-1,5,main], time=4
Thread[Thread-3,5,main], time=4
Thread[Thread-0,5,main], time=5
Thread[Thread-4,5,main], time=5
Thread[Thread-2,5,main], time=5
Thread[Thread-1,5,main], time=0
Thread[Thread-3,5,main], time=0
Thread[Thread-0,5,main], time=0
Thread[Thread-4,5,main], time=0
Thread[Thread-2,5,main], time=0
Thread[Thread-1,5,main], time=5
Thread[Thread-3,5,main], time=5
Thread[Thread-0,5,main], time=5
Thread[Thread-4,5,main], time=5
Thread[Thread-2,5,main], time=5
Thread[Thread-1,5,main], time=0
Thread[Thread-3,5,main], time=0
Thread[Thread-0,5,main], time=0
Thread[Thread-4,5,main], time=1
Thread[Thread-2,5,main], time=1
Thread[Thread-1,5,main], time=5
Thread[Thread-3,5,main], time=6
Thread[Thread-0,5,main], time=6
Thread[Thread-4,5,main], time=6
Thread[Thread-2,5,main], time=6
Thread[Thread-1,5,main], time=1
Thread[Thread-3,5,main], time=1
Thread[Thread-0,5,main], time=1
Thread[Thread-2,5,main], time=1
Thread[Thread-4,5,main], time=1
Thread[Thread-1,5,main], time=6
Thread[Thread-3,5,main], time=6
Thread[Thread-0,5,main], time=6
Thread[Thread-4,5,main], time=7
Thread[Thread-2,5,main], time=6
可以看到1000个工作，在50ms后消耗了上图所示的工作，而非1000个全部，整个关闭过程没有异常发生，俗称“优雅关闭”。
一个基于线程池的简单文本web服务器
我们将一个Http请求作为一个工作，提交到线程池中，然后由线程池的工作者来完成对请求的分析以及响应的回复，这样做能够极大的提升服务的效率，这也是传统、经典的Web服务器运作方式。
package com.murdock.books.multithread.
import java.io.BufferedR
import java.io.FileInputS
import java.io.InputStreamR
import java.io.PrintW
import java.net.ServerS
import java.net.S
* GET /p/ HTTP/1.1
* HTTP/1.1 200 OK
* Date: Fri, 14 Sep :26 GMT
* Content-Type: text/ charset=GBK
* Transfer-Encoding: chunked
* Connection: Keep-Alive
* Vary: Accept-Encoding
* tracecode: 19, 19
* Content-Encoding: gzip
* Server: Apache
* @author weipeng
public class HttpTextServer {
static ThreadPool&TextHandler& threadPool = new DefaultThreadPool&TextHandler&(
static String basePath = &/home/weipeng/project/multithread&;
public static void main(String[] args) throws Exception {
ServerSocket ss = new ServerSocket(8080);
Socket socket =
while ((socket = ss.accept()) != null) {
threadPool.execute(new TextHandler(socket));
ss.close();
static class TextHandler implements Runnable {
public TextHandler(Socket socket) {
this.socket =
public void run() {
String line =
BufferedReader br =
BufferedReader reader =
PrintWriter out =
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
socket.getInputStream()));
String header = reader.readLine();
String filePath = basePath + header.split(& &)[1];
br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
new FileInputStream(filePath)));
out = new PrintWriter(socket.getOutputStream());
out.println(&HTTP/1.1 200 OK&);
out.println(&Content-Type: text/ charset=UTF-8&);
out.println(&Server: SimpleMolly&);
out.println(&&);
while ((line = br.readLine()) != null) {
out.println(line);
out.println(&CURRENT-THREAD ===& & + Thread.currentThread());
out.flush();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (br != null) {
br.close();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (reader != null) {
reader.close();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (out != null) {
out.close();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (socket != null) {
socket.close();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
实现简介：
（1）服务端监听8080端口；
（2）当一个socket链接上来后，将其放置入线程池；
（3）线程池中的worker也就是TextHandler从socket中获取需要访问的资源；
（4）根据资源的路径找到资源并读取同时输出到socket的输出流；
（5）关闭输出流和相关资源。
访问效果：
第一次访问：
第二次访问：
可以看到一个线程2提供的服务，一个是线程3的，证明是多个线程交替的提供服务。
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