问题：
线程池是如何实现线程复用，如何并行执行多个任务的。
简单：
一般都是介绍，核心线程和最大线程数量，介绍创建线程的规则。缺少了，如何实现复用的。

本文以这个为出发点，简单分析线程池的复用。其实就是简单的几行源码分析，和线程池组件分析。

线程池的组件

• N个线程（core，Max）

  可以执行任务的若干个容器

• 阻塞队列 BlockingQueue

  存放待执行任务

线程创建规则core/max

略

线程复用

即，如何将放入线程中的诸多任务，在N个线程中执行的。

• ThreadPoolExecutor.execute()

public void execute(Runnable command) {
        if (command == null)
            throw new NullPointerException();
        int c = ctl.get();
        if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
            if (addWorker(command, true))
                return;
            c = ctl.get();
        }
        if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
            int recheck = ctl.get();
            if (! isRunning(recheck) && remove(command))
                reject(command);
            else if (workerCountOf(recheck) == 0)
                addWorker(null, false);
        }
        else if (!addWorker(command, false))
            reject(command);
    }

分析：可以看出：ThreadPoolExecutor.execute()的功能就是：
1、将任务添加至阻塞队列workQueue，workQueue.offer(command)
2、根据core和maxPool，选择是否创建Worker，addWorker()

因此，线程复用的实现应该在worker中，打开addWorker()方法观察

• addWorker

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
                //创建worker
        retry:
        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);

            // Check if queue empty only if necessary.
            if (rs >= SHUTDOWN &&
                ! (rs == SHUTDOWN &&
                   firstTask == null &&
                   ! workQueue.isEmpty()))
                return false;

            for (;;) {
                int wc = workerCountOf(c);
                if (wc >= CAPACITY ||
                    wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                    return false;
                if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                    break retry;
                c = ctl.get();  // Re-read ctl
                if (runStateOf(c) != rs)
                    continue retry;
                // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
            }
        }
                //启动worker
        boolean workerStarted = false;
        boolean workerAdded = false;
        Worker w = null;
        try {
            w = new Worker(firstTask);
            final Thread t = w.thread;
            if (t != null) {
            //ThreadExecutor的全局锁，在创建\销毁worker工作池的时候，才会用到
                final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
                mainLock.lock();
                try {
                    // Recheck while holding lock.
                    // Back out on ThreadFactory failure or if
                    // shut down before lock acquired.
                    int rs = runStateOf(ctl.get());

                    if (rs < SHUTDOWN ||
                        (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                        if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
                            throw new IllegalThreadStateException();
                        workers.add(w);
                        int s = workers.size();
                        if (s > largestPoolSize)
                            largestPoolSize = s;
                        workerAdded = true;
                    }
                } finally {
                    mainLock.unlock();
                }
                if (workerAdded) {
                    t.start();
                    workerStarted = true;
                }
            }
        } finally {
            if (! workerStarted)
                addWorkerFailed(w);
        }
        return workerStarted;
    }

分析：addworker分为两部分：1、创建worker，2、启动worker
规则校验：
与core和maxPool数量的规则相同
创建worker：
获取ThreadLocal的全局锁。 安全的创建Worker。
t.start();

因此：重点又回到了Worker的run方法上

• Worker.run()

public void run() {
            runWorker(this);
}
final void runWorker(Worker w) {
        Thread wt = Thread.currentThread();
        Runnable task = w.firstTask;
        w.firstTask = null;
        w.unlock(); // allow interrupts
        boolean completedAbruptly = true;
        try {
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                w.lock();
                // If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
                // if not, ensure thread is not interrupted.  This
                // requires a recheck in second case to deal with
                // shutdownNow race while clearing interrupt
                if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                     (Thread.interrupted() &&
                      runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                    !wt.isInterrupted())
                    wt.interrupt();
                try {
                    beforeExecute(wt, task);
                    Throwable thrown = null;
                    try {
                        task.run();
                    } catch (RuntimeException x) {
                        thrown = x; throw x;
                    } catch (Error x) {
                        thrown = x; throw x;
                    } catch (Throwable x) {
                        thrown = x; throw new Error(x);
                    } finally {
                        afterExecute(task, thrown);
                    }
                } finally {
                    task = null;
                    w.completedTasks++;
                    w.unlock();
                }
            }
            completedAbruptly = false;
        } finally {
            processWorkerExit(w, completedAbruptly);
        }
    }

分析：这里就比较清晰了：
1、通过getTask()方法，获取待执行的任务。
2、通过task.run();执行具体的任务。
3、正常情况，只有当所有任务执行完毕才会停止运行。

因此：
1、进一步分析getTask()
2、执行task.run()方法。-->>这里可以看出，事实上线程在执行任务的时候，本质上是调用了任务自身的run/call方法。

==》》有点像是thread.get(threadlocal) 本质上是调用了 threadlocalMap.get(thread) 的感觉

• getTask()

private Runnable getTask() {
        boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?

        for (;;) {
            int c = ctl.get();
            int rs = runStateOf(c);

            // Check if queue empty only if necessary.
            if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
                decrementWorkerCount();
                return null;
            }

            int wc = workerCountOf(c);

            // Are workers subject to culling?
            boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

            if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
                && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
                if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                    return null;
                continue;
            }

            try {
                Runnable r = timed ?
                    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                    workQueue.take();
                if (r != null)
                    return r;
                timedOut = true;
            } catch (InterruptedException retry) {
                timedOut = false;
            }
        }
    }

分析：也不用把代码完全细节完全深究，可以发现方法是从workQueue中获取task的，所以最终的问题就是看这个变量workQueue是谁的成员变量。

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
    。。。
}

分析，getTask是从线程池中，获取的任务。即所有的任务都放在ThreadPoolExecutor中，线程池启动多个Worker去执行任务，每个worker不停的从ThreadPoolExector的workQueue中取出任务，比你高执行task.run()方法，直至所有的任务执行完毕。

至此分析完毕。

总结

阻塞队列 BlockingQueue

与线程池绑定，负责存放所有的待执行任务。

N个线程（core，Max）

本质上是指N个Worker对象

执行：

1、ThreadPoolExeuctor.execute()；

根据规则，创建工人Worker，将提交的任务，添加任务至阻塞队列

2、Worker

真正执行任务的方法，不停的循环，直至所有的任务执行完毕，或者exit

3、阻塞队列 BlockingQueue

存放所有的待执行任务

说明

1、本文的目的是，解释如何实现线程复用，提交给多线程的任务是如何被执行的。基于这个目的出发，本文已经完成了目标。

2、因此，本文不是完整的介绍线程池，因此对许多知识点没有深究。