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简介
- 合理地使用线程池能够带来3个好处：
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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：线程是稀缺资源，如果无限制地创建，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分配、调优和监控。
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实现原理
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流程
- 线程池判断核心线程池是否都在执行任务。如果不是，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务，则进行下个流程。
- 线程池判断工作队列是否已经满。如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列列。如果工作队列满了，则进行下个流程。
- 线程池判断线程池的线程是否都处于工作状态。如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
线程池的主要处理流程
ThreadPoolExecutor执行execute()方法的示意图
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使用
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实现
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线程池中的线程执行任务分两种情况
- 在
execute()方法中创建一个线程时，会让这个线程执行当前任务。 - 这个线程执行完上图中1的任务后，会反复从
BlockingQueue获取任务来执行。
- 在
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ThreadPoolExecutor的参数说明-
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。
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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排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue(ArrayBlockingQueue内部共用一个锁，LinkedBlockingQueue内部使用两个锁，添加和删除元素不是互斥的)。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Linked-BlockingQueue，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。
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maximumPoolSize（线程池最大数量）：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。JDK 1.5中Java线程池框架提供了以下4种策略。-
AbortPolicy：直接抛出异常。(默认) -
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。
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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）和纳秒（NANOSECONDS，千分之一微秒）。-
向线程池提交任务
execute():用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
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submit():用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过future的get()方法来获取返回值，get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候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();
}
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关闭线程池
- 可以通过调用线程池的
shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池。- 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。
- 原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的
shutdown和shutdownNow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。
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那么怎么合理配置线程池?
- 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：配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
- 混合型的任务：如果可以拆分，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量将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。
- 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，等待的时间越长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用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。
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监控
- 假如大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，使用的属性：
- 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：线程池里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曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
- getPoolSize：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
- getActiveCount：获取活动的线程数。
