这篇文章是转载InfoQ上方腾飞老师的一篇文章，这篇文章已经写的非常详细了，阅读原文请点击这里．

1. 引言

合理利用线程池能够带来三个好处。第一：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。第二：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。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如指掌。

2. 线程池的使用

线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);

创建一个线程池需要输入几个参数：

• corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
• runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。 可以选择以下几个阻塞队列。
  • ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
  • LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出） 排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
  • SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
  • PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
• maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
• ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字。
• RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
  • AbortPolicy：直接抛出异常。
  • CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
  • DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
    当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
• keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
• TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。

向线程池提交任务

我们可以使用execute提交的任务，但是execute方法没有返回值，所以无法判断任务是否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。

threadsPool.execute(new Runnable() { 
  @Override 
  public void run() {
     // TODO Auto-generated method stub 
  } 
});

我们也可以使用submit 方法来提交任务，它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功，通过future的get方法来获取返回值，get方法会阻塞住直到任务完成，而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try { 
  Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) { 
  // 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) { 
  // 处理无法执行任务异常
} finally { 
  // 关闭线程池 executor.shutdown();
}

线程池的关闭

我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池，它们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但是它们存在一定的区别，shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表，而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。

只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用shutdown来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。

线程池的分析

流程分析：

线程池的主要工作流程如下图：

从上图我们可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下：

• 首先线程池判断基本线程池是否已满？没满，创建一个工作线程来执行任务。满了，则进入下个流程。
• 其次线程池判断工作队列是否已满？没满，则将新提交的任务存储在工作队列里。满了，则进入下个流程。
• 最后线程池判断整个线程池是否已满？没满，则创建一个新的工作线程来执行任务，满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

源码分析

上面的流程分析让我们很直观的了解了线程池的工作原理，让我们再通过源代码来看看是如何实现的。

线程池执行任务的方法如下：

public void execute(Runnable command) { 
  if (command == null) 
    throw new NullPointerException(); 
  //如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务 
  if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) { 
    //如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败，则将当前任务放到工作队列中。 
    if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) { 
      if (runState != RUNNING || poolSize == 0) 
        ensureQueuedTaskHandled(command); 
      } 
      //如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，则创建一个线程执行任务。 
      else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) 
        //抛出RejectedExecutionException异常 
        reject(command); 
        // is shutdown or saturated 
      }
}

工作线程。线程池创建线程时，会将线程封装成工作线程Worker，Worker在执行完任务后，还会无限循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker的run方法里看到这点：

public void run() { 
  try { 
    Runnable task = firstTask; 
    firstTask = null; 
    while (task != null || (task = getTask()) != null) { 
      runTask(task); 
      task = null; 
    } 
  } finally { 
    workerDone(this); 
  }
}

合理的配置线程池

要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

• 任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
• 任务的优先级：高，中和低。
• 任务的执行时间：长，中和短。
• 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。

建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。

线程池的监控

通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用:

• taskCount：线程池需要执行的任务数量。
• completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。
• largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
• getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不+ getActiveCount：获取活动的线程数。

通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { 

}