Effective Java 第三版——80. EXECUTORS, TASKS, STREAMS 优于线程
Tips
书中的源代码地址：https://github.com/jbloch/effective-java-3e-source-code
注意，书中的有些代码里方法是基于Java 9 API中的，所以JDK 最好下载 JDK 9以上的版本。
80. EXECUTORS, TASKS, STREAMS 优于线程
本书的第一版包含一个简单工作队列的代码[Bloch01，条目 49]。 此类允许客户端将后台线程的异步处理工作排入队列。 当不再需要工作队列时，客户端可以调用一个方法，要求后台线程在完成队列中已有的任何工作后正常终止自身。 实现只不过是个玩具，但即便如此，它还需要一整页精细，细致的代码，如果你没有恰到好处的话，这种代码很容易出现安全和活性失败。 幸运的是，没有理由再编写这种代码了。
到本书第二版出版时，java.util.concurrent包已添加到Java中。 该包包含一个Executor Framework，它是一个灵活的基于接口的任务执行工具。 创建一个比本书第一版更好的工作队列只需要一行代码：
ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();
下面是如何提交一个可运行的(runnable)执行:
exec.execute(runnable);
下面是如何告诉executor优雅地终止(如果做不到这一点，你的虚拟机很可能不会退出):
exec.shutdown();
可以使用执行器服务（executor service）做更多的事情。例如，可以等待一个特定任务完成(条目 79中使用get方法, 319页)，可以等待任何或全部任务完成的集合(使用invokeAny或invokeAll方法)，也可以等待执行者服务终止(使用awaitTermination方法)，可以在完成任务时逐个检索任务结果（使用ExecutorCompletionService），可以安排任务在特定时间运行或定期运行(使用ScheduledThreadPoolExecutor)，等等。
如果希望多个线程处理来自队列的请求，只需调用另一个静态工厂，该工厂创建一种称为线程池的不同类型的执行器服务。 可以创建具有固定或可变数量线程的线程池。 java.util.concurrent.Executors类包含静态工厂，它们提供了你需要的大多数执行程序。 但是，如果想要一些与众不同的东西，可以直接使用ThreadPoolExecutor类。 此类允许你配置线程池操作的几乎每个方面。
为特定应用程序选择执行程序服务可能很棘手。 对于小程序或负载较轻的服务器，Executors.newCachedThreadPool通常是一个不错的选择，因为它不需要配置，通常“做正确的事情”。但是对于负载很重的生产服务器来说，缓存线程池不是一个好的选择！ 在缓存线程池中，提交的任务不会排队，而是立即传递给线程执行。 如果没有可用的线程，则创建一个新线程。 如果服务器负载过重以至于所有CPU都被充分利用并且更多任务到达时，则会创建更多线程，这只会使事情变得更糟。 因此，在负载很重的生产服务器中，最好使用Executors.newFixedThreadPool，它提供具有固定线程数的池，或直接使用ThreadPoolExecutor类，以实现最大程度的控制。
不仅应该避免编写自己的工作队列，而且通常应该避免直接使用线程。 当直接使用Thread类时，线程既可以作为工作单元，也可以作为执行它的机制。 在executor framework中，工作单元和执行机制是分开的。 关键的抽象是工作单元，称为任务。 有两种任务：Runnable及其近亲Callable（类似于Runnable，除了它返回一个值并且可以抛出任意异常）。 执行任务的一般机制是executor service。 如果从任务的角度来看，让executor service为你执行它们，可以灵活地选择适当的执行策略以满足你的需求，并在需求发生变化时更改策略。 本质上本质上，Executor Framework执行的功能与Collections Framework聚合（aggregation）功能是相同的。
在Java 7中，Executor Framework被扩展为支持fork-join任务，这些任务由称为fork-join池的特殊executor service运行。 由ForkJoinTask实例表示的fork-join任务可以拆分为较小的子任务，而包含ForkJoinPool的线程不仅处理这些任务，而且还“彼此”窃取“任务”以确保所有线程都保持忙碌，从而导致更高的任务 CPU利用率，更高的吞吐量和更低的延迟。 编写和调优fork-join任务很棘手。 并行流（Parallel streams）（条目 48）是在fork-join池之上编写的，假设它们适合当前的任务，那么你可以轻松地利用它们的性能优势。
对Executor Framework的完整处理超出了本书的范围，但感兴趣的读者可以参考 《Java Concurrency in Practice》一书[Goetz06]。
