这次讲解的是JUC的线程池，对于ThreadPool，我们可以理解为已经为我们创建了一堆线程，然后再让这些线程去做我们指定的事情。
首先先看看继承图：
Executors创建线程的三种方法：
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); //固定容量
ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //单例的、单个线程的线程池
ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //缓存的 即超出就自动创建线程的
接下来讲解一下这三个的区别：
首先我们看的是第一个固定容量的线程池Executors.newFixedThreadPool(5);：
首先看代码：
/**
* 主要特点：线程复用；控制最大并发数；管理线程。
*
* @author Cocowwy
* @create 2020-05-05-20:20
* Executor/ExecutorServic(Interface)
* Executors 线程池的工具类
*/
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
//一池五个受理线程
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); //看源码是LinkedBlockingQueue<Runnable>()
try {
//模拟10个用户办理业务，但是只有5个受理窗口
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");
});
Thread.sleep(400);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}
}
结果如下：
接着我们加上一句线程睡眠一小会的代码。
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
//一池五个受理线程
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); //看源码是LinkedBlockingQueue<Runnable>()
try {
//模拟10个用户办理业务，但是只有5个受理窗口
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");
});
Thread.sleep(400);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}
}
在这里我们可以看到有序办理了每个业务。可以看出这个是固定了大小的线程池，每次都是从这个线程池中取的线程。
这是第二个，单例的线程池：ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //一池1个受理线程
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
// ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); //一池五个受理线程,看源码是LinkedBlockingQueue<Runnable>()
ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //一池1个受理线程
try {
//模拟10个用户办理业务，但是只有5个受理窗口
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}
}
我们可以看到一直是一个线程在受理业务。
接下来是第三个线程池：ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一池N个受理线程 可扩展的
接下来上代码：
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
// ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); //一池五个受理线程,看源码是LinkedBlockingQueue<Runnable>()
// ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //一池1个受理线程
ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一池N个受理线程
try {
//模拟10个用户办理业务，但是只有5个受理窗口
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(400);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}
}
先看看效果：
在上面的代码中，我们可以发现的是，对从线程池取的线程睡了0.4s，然而却可以发现创建出了跟多的线程，所以我们可以发现当请求过多的时候会创建线程。
以上是线程池的简单api。
接下来看看线程池的源码：
首先点进newFixedThreadPool()的源码可以看到：
接下来点进去newSingleThreadExecutor()的源码可以看到：
接下来点进去newCachedThreadPool()的源码可以看到：
综上所述，返回的实际上只是一个ThreadPoolExecutor（可以看看继承图），利用构造器传入的不同的参数而已，而且我们也能发现底层是阻塞队列。
同时说明我们也可以通过ThreadPoolExecutor`来创建线程池，Executors只是一个创建线程池的工具类，实际上返回的还是ThreadPoolExecutor。
接着我们继续点ThreadPoolExecutor：
接着再点进这this，我们可以看到它有七个参数，：
下图是这七大参数的解释：
接下来结合下图理解理解上述的7大参数：
首先看看线程池的底层工作原理图：
看上图以及参数解析对照我们可以知道maximumPool包含corePool，maximumPool表示最多能放的线程数，而corePool表示的就是线程的常驻数，可以理解为银行的有最多有5个受理窗口，但是常用的却只有2个，而候客区就相当于我们的阻塞队列（BlockingQueue），那当我们的阻塞队列满了之后，handle拒绝策略出来了，相当于银行门口立了块牌子，上面写着不办理后面的业务了！然后当客户都办理的差不多了，此时多出来(在corePool的基础上扩容的窗口)的窗口在经过keepAliveTime的时间后就关闭了，重新恢复到corePool个受理窗口。
接着再来总结一下线程池的工作流程：
首先线程池接收到任务，先判断核心线程数是否满了，没有满接客，满了就放到阻塞队列，如果阻塞队列没满，这些任务放在阻塞队列，如果满了，就扩容线程数到最大线程数，如果最大线程数也满了，就是我们的拒绝策略。这就是线程池四大步骤。 接客、放入队列，扩容线程，拒绝策略！
也可以看此图：
那我们实际开发中怎么进行配置呢？
为什么呢？
举个例子，回到之前讲的 newSingleThreadExecutor(); ;以及Executors.newCachedThreadPool( );创建的线程池，看看源码，
//这是Single的
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
}
//点进去LinkedBlockQueue
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
//这是Cahed的
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
对于newSingleThreadExecutor(); 而言LinkedBlockQueue的长度是Integer.MAX_VALUE，
对于newCachedThreadPool()而言，maximumPool的值竟然为Integer.MAX_VALUE！！
两者均会导致OOM异常！
讲完了上面的参数之后我们来看看自定义线程池：
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
//自定义线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2,
5,
2L,
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(3), //不写的话默认也是Integer.MAX_VALUE
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());//默认的拒绝策略
try {
//模拟10个用户办理业务，但是只有5个受理窗口
for (int i = 0; i < 9; i++) {
threadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}
threadPool 是我们自定义的线程池，连接过上面的参数的应该都知道，该线程池最大支持的并发量就应该是maximumPool+Queue的大小，即5+3=8，而超过了大小之后就会报错：java.util.concurrent.RejectedExecutionException 拒绝执行异常
接下来我们看看线程池的四大拒绝策略，上述是JDK默认的拒绝策略：
接下来看看另外三种策略的运行结果，将上述代码的拒绝策略改成第二种new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
第三种new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()：
不报错。
第四种new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()：
同样不报错。
以上策略均继承自RejectedExecutionHandler接口。
最后提一句怎么设置maximumPoolSize合理，
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); //8核
一般设置为CPU核数加1。
以上就是本次线程池的讲解，如果有不合理之处，欢迎在下方留言！