并发编程（二）：线程池
相比于线程池，我们可能接触new Thread更多一点，既然有了new Thread我们为什么还要使用线程池呢？
new Thread的弊端
a、每次new Thread新建对象，性能差
b、线程缺乏统一管理，可能无限制的新建线程，相互竞争，有可能占用过多系统资源导致死机或者OOM（OutOfMemory）
c、缺少更多功能，如更多执行、定期执行、线程中断
线程池的优势
a、重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能好
b、可有效控制最大并发线程数，提高系统资源利用率，同时可以避免过多资源竞争，避免阻塞
c、提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能
线程池类图
由类图可以看出，ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类。我们来做重点分析
ThreadPoolExecutor构造参数
a、corePoolSize：核心线程数量，默认情况下（可预创建线程）线程池后线程池中的线程数为0，当有任务后当有任务后就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列中
b、maximumPoolSize:线程最大线程数
c、workQueue：阻塞队列，存储等待执行的任务，有三种取值，ArrayBlockQueue（基于数组的先进先出队列，创建时必须指定大小）、LinkedBlockingQueue(基于链表的先进先出队列，如果没有指定此队列大小，默认为Integer.MAX_VALUE)、SynchronousQueue（不会保存提交的任务，直接新建一个线程来执行新的任务）
d、keepAliveTime：线程没有任务执行时最多保持多久时间终止，默认情况只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTIme才会起作用，当线程池中的线程数大于corePoolSize，如果一个线程的空闲时间达到keepAliveTime,则会终止。如果调用allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池的线程数为0
e、unit：keepAliveTime的时间单位，有7中取值，如：TimeUnit.DAYS; 天，可具体到纳秒
f、threadFactory:线程工厂，用来创建线程
g、rejectHandler:当拒绝处理任务时的策略，通常有四种取值，ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常；ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:丢弃任务，但不抛出异常；ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务，重新尝试执行任务（重复此过程）；ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
参数之间的关系如下：
a、如果当前poolsize小于corePoolSize，创建新线程执行任务
b、如果当前poolsize大于corePoolsize，且等待队列未满，进入等待队列
c、如果当前poolsize大于corePoolsize且小于maximumPoolSize，且等待队列已满，创建新线程执行任务
d、如果当前poolsize大于corePoolSize且大于maximumPoolSize，且等待队列已满则用拒绝策略来处理该任务
e、线程池中的线程执行完任务后不会立刻退出，而是去检查等待队列是否有新的线程去执行，如果在keepAliveTime里等不到新任务，线程就会退出
ThreadPoolExecutor状态
图中需要注意的是shutdown()和shutdownNow()方法的区别，执行前者后，还在执行的线程会执行完再关闭，执行后者后，线程池会立刻关闭，正在执行的线程不再执行
ThreadPoolExecutor方法
a、execute():提交任务，交给线程池执行
b、submit():提交任务，能够返回执行结果 execute+Future
c、shutdown():关闭线程池，等待任务都执行完
d、shutdownNow（）：关闭线程池，不等待任务执行完
e、getTaskCount（）：线程池已执行的和未执行的任务总数
f、getCompletedTaskCount（）：已完成的任务数量
g、getPoolSize（）：线程池当前线程数量
h、getActiveCount（）：当前线程池正在执行任务的线程数量
Executors类
由上面的类图可以看出，Executors类为Executor，ExecutorService，ScheduledExecutorService提供了一些工具方法，并且Executors封装了ScheduledThreadPoolExecutor类和ThreadPoolExecutor类，所以我们倡导在实际使用中使用此类，Executors类提供了四个静态方法：
a、newCachedThreadPool：创建可缓存线程池，灵活回收空闲线程，如果没有可回收线程，则创建新线程
由上图可看出，newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE,使用SynchronousQueue，就是说有新任务就创新线程运行，线程空闲超过60秒，则销毁线程。demo代码如下：
public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 0; i < 10; i++) { final int index = i; executorService.execute(new Runnable() { @Override public void run() { log.info("task:{}", index); } }); } executorService.shutdown(); }
b、newFixedThreadPool：创建定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值相等，线程空闲后直接销毁，使用的是LinkedBlockingQueue。demo代码如下：
public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); for (int i = 0; i < 10; i++) { final int index = i; executorService.execute(new Runnable() { @Override public void run() { log.info("task:{}", index); } }); } executorService.shutdown(); }
c、newScheduledThreadPool：创建大小无限制线程池（最大为Integer.MAX_VALUE），支持定时及周期性任务执行
newScheduledThreadPool的特点是可以进行任务调度，最常用的方法是ScheduleAtFixedRate（基于固定时间间隔进行任务调度）和ScheduleWithFixedDelay（基于不固定时间间隔进行任务调度，主要取决于任务执行时间长短）， demo代码如下：
public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(5); executorService.schedule(new Runnable() { @Override public void run() { log.warn("schedule run"); } },3,TimeUnit.SECONDS); executorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() { @Override public void run() { log.warn("schedule run"); } },1,3,TimeUnit.SECONDS); }
d、newSingleThreadExecutor：创建一个单线程化的线程池，只会用唯一的线程来执行任务
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都固定为1，线程空闲时直接销毁，使用的LinkedBlockingQueue.demo代码如下：
public static void main(String[] args) { ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(); for (int i = 0; i < 10; i++) { final int index = i; executorService.execute(new Runnable() { @Override public void run() { log.info("task:{}", index); } }); } executorService.shutdown(); }
线程池合理配置
线程池的具体配合需要按照实际情况进行调整，以下为两条参考原则，可先按此原则设置再根据系统负载，资源利用情况进行调整。
a、cpu密集型任务，需要尽量压榨cpu，参考值可以设置为ncpu+1；
b、io密集型任务，参考值可以设置为2*ncpu
