线程池
ExecutorService-执行器服务
零. 线程池的好处
- 降低资源消耗
通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 - 提高响应速度
当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 - 提高线程的可管理性
进行统一分配、调优和监控。
一. 概述
- ExecutorService本质上是一个线程池，用以减少服务器端的线程的创建和销毁，提高线程资源利用率。
- 线程池在刚创建的时候是空的，每过来一个请求，就会在线程池中创建一个核心线程（Core Thread）（组件）来处理该请求。核心线程的数量在定义线程池的时候需要指定。
- 核心线程在处理完请求后不会销毁。
- 若核心线程未创建满（没有达到指定数量），每一个请求都会触发创建一个新线程，即使此时有空闲线程。
- 若核心线程已满（全部占用），新来的请求进入工作队列（work Queue）（组件）暂时等待。工作队列实际上是一个阻塞式队列。阻塞队列在创建时需要指定容量，且不能再变。
- 若工作队列也被占满，新来的请求会被交给临时线程（Temporary thread）处理（组件）。临时线程也需要在创建线程池的时候定义数量，且是短连接，处理完请求后不会一直存在，会存活一段时间来等待请求，若一直没有新的请求则被销毁。只得注意的是：临时线程不会处理工作队列中的请求。（为了提高核心线程的利用率）
- 若上述三个组件已满负荷作用，则新到的请求就给拒绝执行处理器（Rejected Execution Handle）处理。
【案例】
/**
* corePoolSize - 核心线程数
* maximumPoolSize - 总线程数= 核心线程数+临时线程数
* KeepAliveTime - 临时线程的存活时间
* TimeUnit - 时间单位
* workQueue - 工作队列
* handler - 拒绝执行处理器 如果有拒绝流程则给出
* 例如：日志记录（请求，时间，IP等)，
* 跳转页面（努力加载中，失败了）
*/
ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 12, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(5),
new RejectedExecutionHandler() {
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor){
System.out.println(r+"你被拒绝了");
}
});
二. 缓存线程池
由源代码可以看出缓存线程池有以下特点：
- 核心线程数为0
- 临时线程数为2^31-1(很明显单台服务器能承受的数量远远小于该值，所以认为这个线程池能处理无限多的请求）
- 临时线程用完之后最多存活60s
- 工作队列是一个同步队列SynchronousQueue（只能存一个元素），实际过程中，在测试阶段会利用空请求将这个工作队列填充。此时可以认为这个线程池没有工作队列。
- 如果主线程提交任务的速度高于maximumPool中线程处理任务的速度时，CachedThreadPool会不断创建新线程 ，可能会耗尽CPU和内存资源
总结：缓存线程池是大池子小队列，适用于高并发的短任务的场景，比如发微信消息这样的即时通讯。（长任务比如下载影片）
三. 固定线程池
由源代码可以看出缓存线程池有以下特点：
- 没有临时线程
- 工作队列是LinkedBlockingQueue，默认容量2^31-1，一般认为都储存无限多的请求。
- 创建时需要给出核心线程数。
总结：固定线程池是小池子大队列，适用于并发低的长任务场景，例如百度网盘下载，不适用于高并发的短场景。
四. 单例线程池
- 使用单个worker线程的Executor
- LinkedBlockingQueue作为WorkerQueue
五. 定时线程池
- 在图1中创建了定时线程池，给出核心线程数为5，返回的类型是ScheduledExecutorService-定时调度执行器服务器，这个线程池有“定时”的效果，是许多定时器的底层。
- 图2中执行了一个线程（new ScheduleThread())，给出了延迟时间：0，周期执行时间：5，和时间的单位。在此方法中，是从上一次启动时开始计算下一次的启动时间，间隔时间取执行时间和指定时间的最大值
- 图3中执行了一个线程（new ScheduleThread())，给出了延迟时间：0，周期执行时间：5，和时间的单位。与图2的区别是，在该方法中，是从上一次结束，开始计算下一次的启动时间，间隔时间也取执行时间和指定时间的最大值。
五. 分叉合并池——ForkJoinPool
- 将一个大任务拆分成多个小任务，这个过程称之为分叉。将分叉出来的任务结果进行汇总，这个过程称之为合并。
- 能有效的提高cpu效率。
- 和单纯的循环相比，数据量越小，循环的优势越明显；数据量越大，分叉处理的效率越明显。
- 分叉合并为了提高效率，会尽量均衡的将任务分配到各个核上。
- 在分叉合并中，如果有某个核空闲下来，会随机扫描一个核，从这个核的任务队列尾端偷取一个任务处理执行，这种方式称之为work-stealing(工作窃取)策略，因为该策略涉及底层cpu调度，由c语言处理。
- 处理分叉合并的类，需要继承
RecursiveTask<>,并复写其中的compute()方法。 - 其继承关系如下：
