为什么要使用线程池

在实际使用中，线程是很占用系统资源的，如果对线程管理不善很容易导致系统问题。因此，在大多数并发框架中都会使用线程池来管理线程，使用线程池管理线程主要有如下好处：

降低资源消耗。通过复用已存在的线程和降低线程关闭的次数来尽可能降低系统性能损耗；
提升系统响应速度。通过复用线程，省去创建线程的过程，因此整体上提升了系统的响应速度；
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，因此，需要使用线程池来管理线程。

线程池的工作原理

当一个并发任务提交给线程池，线程池分配线程去执行任务的过程如下图所示：
在这里插入图片描述

从图可以看出，线程池执行所提交的任务过程主要有这样几个阶段：

先判断线程池中核心线程池所有的线程是否都在执行任务。如果不是，则新创建一个线程执行刚提交的任务，否则，核心线程池中所有的线程都在执行任务，则进入第2步；
判断当前阻塞队列是否已满，如果未满，则将提交的任务放置在阻塞队列中；否则，则进入第3步；
判断线程池中所有的线程是否都在执行任务，如果没有，则创建一个新的线程来执行任务，否则，则交给饱和策略进行处理。

线程池的创建

创建线程池主要是ThreadPoolExecutor类来完成，ThreadPoolExecutor的有许多重载的构造方法，通过参数最多的构造方法来理解创建线程池有哪些需要配置的参数。ThreadPoolExecutor的构造方法为：

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

下面对参数进行说明：

corePoolSize：表示核心线程池的大小。当提交一个任务时，如果当前核心线程池的线程个数没有达到corePoolSize，则会创建新的线程来执行所提交的任务，即使当前核心线程池有空闲的线程。如果当前核心线程池的线程个数已经达到了corePoolSize，则不再重新创建线程。如果调用了prestartCoreThread()或者 prestartAllCoreThreads()，线程池创建的时候所有的核心线程都会被创建并且启动。
maximumPoolSize：表示线程池能创建线程的最大个数。如果当阻塞队列已满时，并且当前线程池线程个数没有超过maximumPoolSize的话，就会创建新的线程来执行任务。
keepAliveTime：空闲线程存活时间。如果当前线程池的线程个数已经超过corePoolSize，并且线程空闲时间超过了keepAliveTime的话，就会将这些空闲线程销毁，这样可以尽可能降低系统资源消耗。
unit：时间单位。为keepAliveTime指定时间单位。
workQueue：阻塞队列。用于保存任务的阻塞队列，关于阻塞队列可以看这篇文章。可以使用ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, SynchronousQueue, PriorityBlockingQueue。
threadFactory：创建线程的工程类。可以通过指定线程工厂为每个创建出来的线程设置更有意义的名字，如果出现并发问题，也方便查找问题原因。
handler：饱和策略。当线程池的阻塞队列已满和指定的线程都已经开启，说明当前线程池已经处于饱和状态了，那么就需要采用一种策略来处理这种情况。采用的策略有这几种：
- AbortPolicy：直接拒绝所提交的任务，并抛出RejectedExecutionException异常；
- CallerRunsPolicy：只用调用者所在的线程来执行任务；
- DiscardPolicy：不处理直接丢弃掉任务；
- DiscardOldestPolicy：丢弃掉阻塞队列中存放时间最久的任务，执行当前任务
  线程池执行逻辑

这里先来说说BlockingQueue的实现原理。

BlockingQueue

在实际编程中，会经常使用到JDK中Collection集合框架中的各种容器类如实现List,Map,Queue接口的容器类，但是这些容器类基本上不是线程安全的，除了使用Collections可以将其转换为线程安全的容器，Doug Lea大师为我们都准备了对应的线程安全的容器，如实现List接口的CopyOnWriteArrayList，实现Map接口的ConcurrentHashMap，实现Queue接口的ConcurrentLinkedQueue。

最常用的”生产者-消费者“问题中，队列通常被视作线程间操作的数据容器，这样，可以对各个模块的业务功能进行解耦，生产者将“生产”出来的数据放置在数据容器中，而消费者仅仅只需要在“数据容器”中进行获取数据即可，这样生产者线程和消费者线程就能够进行解耦，只专注于自己的业务功能即可。阻塞队列（BlockingQueue）被广泛使用在“生产者-消费者”问题中，其原因是BlockingQueue提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。

只要我给出BlockingQueue的实现类的源码，你立马就会发现他的实现非常熟悉：

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/** Main lock guarding all access */
final ReentrantLock lock;

/** Condition for waiting takes */
private final Condition notEmpty;

/** Condition for waiting puts */
private final Condition notFull;


public void put(E e) throws InterruptedException {
    checkNotNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
		//如果当前队列已满，将线程移入到notFull等待队列中
        while (count == items.length)
            notFull.await();
		//满足插入数据的要求，直接进行入队操作
        enqueue(e);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
		//如果队列为空，没有数据，将消费者线程移入等待队列中
        while (count == 0)
            notEmpty.await();
		//获取数据
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

典型的使用Lock加上两个Condition的方式以及队列（不管是数组还是链表）来实现生产者消费者问题，这一点我们也能轻松写出来。其中ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue就是BlockingQueue的数组和链表的两种实现方式。

execute()方法

言归正传，继续来说ThreadPoolExecutor。

通过ThreadPoolExecutor创建线程池后，提交任务后执行过程是怎样的，下面来通过源码来看一看。execute方法源码如下：

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    /*
     * Proceed in 3 steps:
     *
     * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
     * start a new thread with the given command as its first
     * task.  The call to addWorker atomically checks runState and
     * workerCount, and so prevents false alarms that would add
     * threads when it shouldn't, by returning false.
     *
     * 2. If a task can be successfully queued, then we still need
     * to double-check whether we should have added a thread
     * (because existing ones died since last checking) or that
     * the pool shut down since entry into this method. So we
     * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
     * stopped, or start a new thread if there are none.
     *
     * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
     * thread.  If it fails, we know we are shut down or saturated
     * and so reject the task.
     */
    int c = ctl.get();
	//如果线程池的线程个数少于corePoolSize则创建新线程执行当前任务
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
	//如果线程个数大于corePoolSize或者创建线程失败，则将任务存放在阻塞队列workQueue中
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
	//如果当前任务无法放进阻塞队列中，则创建新的线程来执行任务
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

ThreadPoolExecutor的execute方法执行逻辑请见注释。下图为ThreadPoolExecutor的execute方法的执行示意图：
在这里插入图片描述
execute方法执行逻辑有这样几种情况：

如果当前运行的线程少于corePoolSize，则会创建新的线程来执行新的任务；
如果运行的线程个数等于或者大于corePoolSize，则会将提交的任务存放到阻塞队列workQueue中；
如果当前workQueue队列已满的话，则会创建新的线程来执行任务；
如果线程个数已经超过了maximumPoolSize，则会使用饱和策略RejectedExecutionHandler来进行处理。

需要注意的是，线程池的设计思想就是使用了核心线程池corePoolSize，阻塞队列workQueue和线程池maximumPoolSize，这样的缓存策略来处理任务，实际上这样的设计思想在需要框架中都会使用。

如何合理配置线程池参数？

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少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2xNcpu。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。

并且，阻塞队列最好是使用有界队列，如果采用无界队列的话，一旦任务积压在阻塞队列中的话就会占用过多的内存资源，甚至会使得系统崩溃。