一、Java 线程池
Java通过Executors提供四种线程池，分别为：
1、newCachedThreadPool：创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。（线程最大并发数不可控制）；线程池为无限大，当执行第二个任务时若第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。
2、newFixedThreadPool：创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
3、newScheduledThreadPool：创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行、延迟执行。
4、newSingleThreadExecutor：创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
线程池比较单线程的优势在于：
a. 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。
b. 可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。
c. 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
二、ThreadPoolExecutor机制
1、newCachedThreadPool
在newCachedThreadPool中如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
初看该构造函数时我有这样的疑惑：核心线程池为0，那按照前面所讲的线程池策略新任务来临时无法进入核心线程池，只能进入 SynchronousQueue中进行等待，而SynchronousQueue的大小为1，那岂不是第一个任务到达时只能等待在队列中，直到第二个任务到达发现无法进入队列才能创建第一个线程？
这个问题的答案在上面讲SynchronousQueue时其实已经给出了，要将一个元素放入SynchronousQueue中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。因此即便SynchronousQueue一开始为空且大小为1，第一个任务也无法放入其中，因为没有线程在等待从SynchronousQueue中取走元素。因此第一个任务到达时便会创建一个新线程执行该任务。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }
2、newFixedThreadPool
看代码一目了然了，线程数量固定，使用无限大的队列。再次强调，楼主就是踩的这个无限大队列的坑（固定了N个线程，而提交给线程池的任务队列是不限制大小的，如果发消息被阻塞或者变慢，那么显然队列里面的内容会越来越多，很快就内存耗尽）。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }
3、newScheduledThreadPool
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize); } public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) { super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS, new DelayedWorkQueue()); } public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); }
4、newSingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); }
这几种线程池最终都是返回了ThreadPoolExecutor对象。
ThreadPoolExecutor的构造方法：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程池大小 int maximumPoolSize,//最大线程池大小 long keepAliveTime,//线程池中超过corePoolSize数目的空闲线程最大存活时间；可以allowCoreThreadTimeOut(true)成为核心线程的有效时间 TimeUnit unit,//keepAliveTime的时间单位 BlockingQueue<Runnable> workQueue,//阻塞任务队列 ThreadFactory threadFactory,//线程工厂 RejectedExecutionHandler handler) {//当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时，任务会交给RejectedExecutionHandler来处理 if (corePoolSize < 0 || maximumPoolSize <= 0 || maximumPoolSize < corePoolSize || keepAliveTime < 0) throw new IllegalArgumentException(); if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null) throw new NullPointerException(); this.corePoolSize = corePoolSize; this.maximumPoolSize = maximumPoolSize; this.workQueue = workQueue; this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime); this.threadFactory = threadFactory; this.handler = handler; }
重点讲解：
其中比较容易让人误解的是：corePoolSize，maximumPoolSize，workQueue之间关系：
1.当线程池小于corePoolSize时，新提交任务将创建一个新线程执行任务，即使此时线程池中存在空闲线程。
2.当线程池达到corePoolSize时，新提交任务将被放入workQueue中，等待线程池中任务调度执行
3.当workQueue已满，且maximumPoolSize>corePoolSize时，新提交任务会创建新线程执行任务
4.当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理
5.当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时，关闭空闲线程
6.当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，线程池中corePoolSize线程空闲时间达到keepAliveTime也将关闭
学会使用ThreadPoolExecutor的参数后，我们就可以不用局限于最上面那四种线程池，可以按照需要来构建自己的线程池；还有一点，通过ThreadFactory可以实现对线程的命名；
自定义线程工厂管理线程池：使用spring初始化实例类，使用同步锁将线程池封装到线程集合中；
/**
*
* @Date: 2019/1/7 15:54
* @Author: zhenliang.song
* @Description: 使用ThreadPoolExecutor自定义线程池
*/
public class ExecutorPoolFactoryWrap {
/**
* 线程池集合：key-自定义的枚举类型，value-线程池的接口类型，初始化集合长度为枚举类的values长度
*/
private ConcurrentHashMap<ThreadPoolEnum, ExecutorService> PoolFactoryMap = new ConcurrentHashMap<ThreadPoolEnum, ExecutorService>(ThreadPoolEnum.values().length);
/**
* 从集合中获取线程池对象：根据枚举类型映射map集合中的自定义线程对象
* @param poolEnum 枚举类
* @return
*/
public ExecutorService get(ThreadPoolEnum poolEnum) {
ExecutorService executorService = PoolFactoryMap.get(poolEnum);
if (executorService != null) {
return executorService;
}
synchronized (ExecutorPoolFactoryWrap.class) {
if (PoolFactoryMap.get(poolEnum) == null) {
int poolSize = poolEnum.getPoolSize() > 0 ? poolEnum.getPoolSize() : 1;
int capacity = poolEnum.getCapacity() > 0 ? poolEnum.getCapacity() : 256;
RejectedExecutionHandler rejectedHandler = poolEnum.getRejectedHandler() != null ? poolEnum.getRejectedHandler() : getRejectedExecutionHandler();
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat(poolEnum.getPoolName() + "-%d").build();
PoolFactoryMap.put(poolEnum, new ThreadPoolExecutor(poolSize, poolSize,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(capacity),
threadFactory,
rejectedHandler
));
}
}
return PoolFactoryMap.get(poolEnum);
}
/**
* 当提交任务数超过maxmumPoolSize+workQueue之和时，任务会交给RejectedExecutionHandler来处理，
* 当没有更多的线程或队列插槽时，自定义如何处理超出能力范围之外的任务
* @return
*/
private RejectedExecutionHandler getRejectedExecutionHandler() {
return new RejectedExecutionHandler() {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
if (!executor.isShutdown()) {
r.run();
}
}
};
}
/**
* 销毁线程池:销毁集合中的线程池
*/
public void destroy() {
if (MapUtils.isEmpty(PoolFactoryMap)) {
return;
}
for (Map.Entry<ThreadPoolEnum, ExecutorService> entry : PoolFactoryMap.entrySet()) {
ExecutorService executorService = entry.getValue();
try {
if (executorService != null && !executorService.isShutdown()) {
executorService.shutdown();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
无界队列
队列大小无限制，常用的为无界的LinkedBlockingQueue，使用该队列做为阻塞队列时要尤其当心，当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积最终导致OOM。阅读代码发现，Executors.newFixedThreadPool 采用就是 LinkedBlockingQueue，而楼主踩到的就是这个坑，当QPS很高，发送数据很大，大量的任务被添加到这个无界LinkedBlockingQueue 中，导致cpu和内存飙升服务器挂掉。
有界队列
常用的有两类，一类是遵循FIFO原则的队列如ArrayBlockingQueue与有界的LinkedBlockingQueue，另一类是优先级队列如PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue中的优先级由任务的Comparator决定。
使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合，线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗，降低cpu使用率和上下文切换，但是可能会限制系统吞吐量。
在我们的修复方案中，选择的就是这个类型的队列，虽然会有部分任务被丢失，但是我们线上是排序日志搜集任务，所以对部分对丢失是可以容忍的。
同步移交队列
如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程，可使用SynchronousQueue作为等待队列。SynchronousQueue不是一个真正的队列，而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入SynchronousQueue中，必须有另一个线程正在等待接收这个元素。只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。
可选择的饱和策略RejectedExecutionHandler详解
JDK主要提供了4种饱和策略供选择。4种策略都做为静态内部类在ThreadPoolExcutor中进行实现。
1 AbortPolicy中止策略
该策略是默认饱和策略。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
使用该策略时在饱和时会抛出RejectedExecutionException（继承自RuntimeException），调用者可捕获该异常自行处理。
2 DiscardPolicy抛弃策略
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
如代码所示，不做任何处理直接抛弃任务
3 DiscardOldestPolicy抛弃旧任务策略
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
如代码，先将阻塞队列中的头元素出队抛弃，再尝试提交任务。如果此时阻塞队列使用PriorityBlockingQueue优先级队列，将会导致优先级最高的任务被抛弃，因此不建议将该种策略配合优先级队列使用。
4 CallerRunsPolicy调用者运行
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
既不抛弃任务也不抛出异常，直接运行任务的run方法，换言之将任务回退给调用者来直接运行。使用该策略时线程池饱和后将由调用线程池的主线程自己来执行任务，因此在执行任务的这段时间里主线程无法再提交新任务，从而使线程池中工作线程有时间将正在处理的任务处理完成。
