这是一个非常典型的 分片线程池（Striped Thread Pool） 实现，名为 IgniteStripedThreadPoolExecutor，是 Apache Ignite 自定义的并发执行框架组件。
🧱 一、核心思想：什么是“Striped”线程池？
💡 关键特性：同一个“索引”（index）的任务，永远由同一个线程执行。
这解决了两个问题：
- 性能：避免锁竞争（多个任务操作同一数据时，串行化处理）
- 顺序性：保证特定数据的操作顺序（如 key=A 的消息不乱序）
类比理解：
想象一个快递分拣中心，有 N 个工人（线程），包裹按目的地编号 % N 分配给某个固定工人处理。
- 所有发往“杭州”的包裹 → 都由 3 号工人处理
- 所有发往“北京”的包裹 → 都由 1 号工人处理
这样既并行（多个城市同时处理），又保证了单个城市的顺序。
📦 二、字段解析
private final ExecutorService[] execs;
- 这是一个 线程池数组，每个元素是一个独立的
ExecutorService - 数组长度 =
concurrentLvl（并发级别），也就是“条带数” - 每个子线程池大小为 1（后面会看到）
✅ 相当于：创建了
N个单线程池，组成一个“线程池组”
🔧 三、构造函数详解
public IgniteStripedThreadPoolExecutor(
int concurrentLvl,
String igniteInstanceName,
String threadNamePrefix,
UncaughtExceptionHandler eHnd,
boolean allowCoreThreadTimeOut,
long keepAliveTime)
参数说明：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
concurrentLvl |
并发等级 → 决定有多少个“条带”（即多少个子线程池） |
igniteInstanceName |
节点名，用于线程命名 |
threadNamePrefix |
线程名前缀，如 "callback" |
eHnd |
异常处理器，捕获未处理异常 |
allowCoreThreadTimeOut |
是否允许核心线程超时销毁 |
keepAliveTime |
空闲线程等待新任务的最长时间 |
构造逻辑：
execs = new ExecutorService[concurrentLvl];
ThreadFactory factory = new IgniteThreadFactory(...);
for (int i = 0; i < concurrentLvl; i++) {
IgniteThreadPoolExecutor executor = new IgniteThreadPoolExecutor(
1, // corePoolSize
1, // maximumPoolSize
keepAliveTime,
new LinkedBlockingQueue<>(),
factory
);
executor.allowCoreThreadTimeOut(allowCoreThreadTimeOut);
execs[i] = executor;
}
✅ 每个子线程池都是 单线程执行器（Single-threaded）
🔍 为什么每个条带是单线程？
- 保证 同一个 idx 的任务串行执行
- 避免并发修改共享状态（如缓存、状态机）
- 性能上接近无锁设计（只要哈希分布均匀）
🚀 四、核心方法：execute(Runnable task, int idx)
public void execute(Runnable task, int idx) {
execs[threadId(idx)].execute(task);
}
这是唯一可用的提交任务的方法。
工作流程：
- 根据
idx计算应该由哪个线程处理 - 提交到对应的子线程池
➤ threadId(idx) 方法：
public int threadId(int idx) {
return idx < execs.length ? idx : idx % execs.length;
}
- 如果
idx小于条带数 → 直接使用idx - 否则取模 → 均匀分布到各个线程
✅ 这是一个 哈希映射策略，将任意整数
idx映射到[0, N)范围内
⚠️ 五、禁用的方法（重要！）
这个类 故意禁用了标准 ExecutorService 的所有通用提交方法：
@Override public void execute(Runnable cmd) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
@Override public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
// ... 其他 submit/invoke 方法也都抛异常
❓ 为什么？
因为：
- 没有
idx→ 无法决定哪个线程执行 - 必须显式指定
idx才能路由任务 - 强制用户遵守“按索引分片”的编程模型
✅ 这是一种 设计约束：你必须知道你的任务属于哪个“条带”
🔄 六、生命周期管理方法
这些方法对所有子线程池进行统一操作：
| 方法 | 行为 |
|---|---|
shutdown() |
所有子线程池调用 shutdown() |
shutdownNow() |
所有子线程池尝试中断，并收集未执行任务 |
isShutdown() |
所有都 shutdown 才返回 true |
isTerminated() |
所有都终止才返回 true |
awaitTermination() |
等待所有子线程池结束 |
✅ 符合
ExecutorService接口规范，整体作为一个单元关闭
🎯 七、典型使用场景（在 Ignite 中）
这类线程池主要用于：
1. 异步回调执行（callbackExecSvc）
callbackExecSvc = new IgniteStripedThreadPoolExecutor(
cfg.getAsyncCallbackPoolSize(),
"callback",
oomeHnd,
false,
0
);
- 每个缓存键（key）的监听器回调 → 按 key.hashCode() % N 分配线程
- 保证同一个 key 的事件不乱序
2. 数据流处理（DataStreamer）
- 数据按 key 分片写入，每个分片由固定线程处理
3. 消息处理管道
- 消息带有一个“会话ID”或“分区ID”，相同 ID 的消息必须顺序处理
📊 八、优缺点总结
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| ✅ 高并发 + 保序 | ❌ 必须提前知道“分片键”（idx） |
| ✅ 减少锁竞争（每个线程只处理自己的任务） | ❌ 线程间负载可能不均（热 key 问题） |
| ✅ 简单高效，接近无锁设计 | ❌ 不支持 submit() 返回 Future（无法获取结果） |
| ✅ 易于调试（知道哪个线程在处理哪类任务） | ❌ 不能用于通用任务调度 |
🧩 九、和 JDK 原生类的对比
| 类型 | 特点 |
|---|---|
Executors.newFixedThreadPool(N) |
所有任务随机分配给 N 个线程，无顺序保证 |
Executors.newSingleThreadExecutor() |
所有任务串行执行，性能低 |
ForkJoinPool.commonPool() |
工作窃取，适合分治任务 |
IgniteStripedThreadPoolExecutor |
分片并行 + 局部串行，兼顾吞吐与顺序 |
🔁 它填补了“完全并行”和“完全串行”之间的空白
✅ 十、一句话总结
IgniteStripedThreadPoolExecutor是一种 基于索引分片的任务调度器，它通过将任务绑定到固定的线程上来实现 局部串行 + 全局并行，特别适用于需要 顺序处理但又追求高吞吐 的场景（如事件回调、消息队列、数据流等）。
💡 使用建议
// 示例：按缓存 key 分发回调
int idx = key.hashCode();
stripedExecutor.execute(() -> {
// 处理某个 key 的事件
}, idx);
- 选择合适的
concurrentLvl（通常为 CPU 核心数或稍大） - 确保
idx分布均匀，避免“热点线程” - 不要用它执行长时间阻塞任务（会影响该条带的所有任务）
如果你想实现类似功能，也可以基于此模式封装自己的 StripedExecutor。