线程池独家揭秘不想了解都难

两大线程模型

用户模型

通过应用接口来调用内核空间的cpu

内核模型

操作系统底层自身的线程，对于用户模型的运行无感知，但是提供接口对自己的调用，jvm线程是内核级线程

为什么使用线程池

大量线程下，会容易导致用户线程对内核线程的控制消耗很大，来回的上下文切换浪费大量时间和内存
，为了避免资源过度浪费，我们需要想出一个可以重用线程执行的任务，比如缓存这种，避免了频繁创造和销毁线程,这就是线程池的池化技术

线程池的优势

首先是，可以重用线程，避免频繁创造和销毁，减少内存消耗

其次是，不需要等待随拿随用，速度块

最后是，可以利用线程池对线程进行统一的管理，还有分配调优监控

最常用的线程工具类

Executors

三种常见的线程池

newFixedThreadPool(5)	newSingleThreadExecutor()	newCachedThreadPool()	newWordStealingPool()
这里面是固定了线程数量	单个线程	遇弱则弱，遇强则强	任务窃取，根据核数确定个数
可以缓存一些线程提高速度	固定了线程执行顺序	灵活性很高	适合耗时大量任务的场景

一般来说是自己配，因为线程池创建的参数最大线程数可以为Integer.MAX_VALUE,容易发生危险

我们应当使用ExecutorService自己创建自定义线程池

        int runtime=Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        ExecutorService threadpool=new ThreadPoolExecutor(
                2,
                runtime,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()   //银行满了,还有人进来,不处理这个人的,抛出异常
                );

        try {
            for (int i = 0; i < 9; i++) {
                threadpool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"启动了");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadpool.shutdown();
        }

自定义线程池七大参数

• int corePoolSize
  银行的空闲办理业务的窗口
• maxmumPoolSize
  业务最忙的时候的窗口
• keepAliveTime
  业务忙多开的线程能保存的时间
• TimeUnit
  保存时间单位
• BlockingQueue
  阻塞队列，候客区，平时空闲先去候客区，满了再开启忙的时候的窗口
• ThreadFactory
  创建线程的工厂一般使用默认
• RejectExecutionHandler
  拒绝策略
  1. 当所有窗口都满就会触发策略，有点像大堂经理
  2. AbortPolicy 丢出异常
  3. DiscarPolicy 丢弃任务
  4. DiscardOldestPolicy 尝试和第一去竞争，再重新执行
  5. CallerRunPolicy 哪里来哪里执行
  6. 自定义的话实现这个RejectExecutionHandler接口，然后重写rejectExecution这个方法即可

最多接收线程数=maxmumPoolSize+BlockingQueue

线程池执行流程图

线程池状态

线程池生命状态

Running	能接收新任务和处理任务
Shutdown	不接收新任务，但可以处理有的任务
stop	什么都不干，并且打断你处理任务
Tidying	所有线程终止，ctl=0(这是记录状态和任务数量的标记)
Terminated	线程彻底终止，即线程池为Terminated状态

如何设置线程池合理的大小

cpu密集型任务

看看机器能支持多少并发
比较消耗cpu资源，大多是计算任务

CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，只能增加上下文切换的次数，因此会带来额外的开销。
可以设置为核数+1

io密集型

频繁i/o交互,不占用cpu资源，
不要让CPU闲下来，应加大线程数量，因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务，充分利用CPU时间。
一般是2*核数+1

如果是定时线程池任务

等待的时间cpu处于空闲，更应该加大线程数量，而这个等待时间不确定，所以开放的数量得根据时间得变化而确定
一般是

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。

原码分析

构造方法

execute核心方法

addworker方法

将当前线程加入work类

Work类

runWork方法

可以看出是怎么拿到线程然后执行线程的run方法的！