Executors线程池工厂（ThreadPoolExecutor）
newSingleThreadPool();
单线程池，保证任务按顺序执行。线程池封装了任务队列及线程池声明周期。底层使用LinkedBlockingQueue，最大值Integer.MAX_VALUE，阿里开发者手册不推荐使用jdk提供的线程池，无拒绝策略。
newCachedThreadPool();
核心线程数为0，最大线程数是Integer.MAX_VALUE，任务队列是SynchronousQueue。
有任务就新建一个线程
newFixedThreadPool();
定长线程数线程池，通过传参，核心线程数和最大线程数的值一致。但是也是用的LinkedBlockingQueue。
（在保证任务不堆积的情况下，任务数量忽高忽低使用Cached，任务数量比较平稳使用Fixed，Fixed是并行执行，效率较高）
newScheduledThreadPool();
定时执行任务。线程最大值为Integer.MAX_VALUE，使用Delay延时队列。
（定时框架：Quartz,cron）
ForkJoinPool
newWorkStealingPool(); （底层封装的ForkJoinPool）
每一个线程有自己的单独的队列。如果当前队列为空，回去其他队列中去偷线程放到自己的队列中。
对比ThreadPoolExecutor，是线程去任务队列中去拿任务。
而ForkJoinPool每一个线程都维护着自己的任务队列，当线程本身的任务队列里面空了，会通过work stealing算法（加锁），去其他线程的任务队列中拿一个来执行。进行了任务的拆分（Fork过程）
ForkJoinPool会在执行完之后，（Join过程）最后汇总到父任务，最后汇总到根任务
//ForkJoinPool执行需要继承
static class AddTask extends RecursiveAction//无返回值
static class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long>//有返回值
ParalleStreamAPI
并行处理api,底层也是使用ForkJoinPool
List<Integer> nums = new ArrayList<>();
Random r = new Random();
for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));
nums.parallelStream().forEach(ParallelStreamAPI::doSomeThing);
线程池大小
线程池大小和处理器的利用率之比可以使用下面的公式估算：
N threads = N cpu * U cpu * (1+W/C)
Ncpu是处理器的核的数目，可以通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
Ucup是期望的CPU利用率（介于0-1之间）
W/C是等待时间与计算时间的比率（wait,computation）[一个线程有多长时间让出CPU，有多长时间使用CPU]
Concurrent、Parallel
并发：任务提交
并行：任务执行
并行是并发的子集
线程池状态
RUNNING：执行
SHUTDOWN：停止
STOP：马上要求停止
TIDYING：SHUTDOWN完毕，正在整理
TERMINATE：线程完全结束
线程池execute()执行顺序
先创建核心线程，核心线程满载装载到队列，队列满载尝试再次申请线程，如果失败，执行拒绝策略。
addWorker（），线程数数量+1，真正的addWorker(),最后start（）
