线程池

1、什么是线程池

大家用jdbc操作过数据库应该知道，操作数据库需要和数据库建立连接，拿到连接之后才能操作数据库，用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的，真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接，为了提升系统性能，后来出现了数据库连接池，系统启动的时候，先创建很多连接放在池子里面，使用的时候，直接从连接池中获取一个，使用完毕之后返回到池子里面，继续给其他需要者使用，这其中就省去创建连接的时间，从而提升了系统整体的性能。

线程池和数据库连接池的原理也差不多，创建线程去处理业务，可能创建线程的时间比处理业务的时间还长一些，如果系统能够提前为我们创建好线程，我们需要的时候直接拿来使用，用完之后不是直接将其关闭，而是将其返回到线程中中，给其他需要这使用，这样直接节省了创建和销毁的时间，提升了系统的性能。

简单的说，在使用了线程池之后，创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程，然后使用，关闭线程变成了将线程归还到线程池。

2、为什么用线程池

线程池的优势：

线程池做的工作主要是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

它的主要特点为：线程复用;控制最大并发数;管理线程。

第一：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销耗。

第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等待线程创建就能立即执行。

第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会销耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控

3、线程池的使用

1、Executors.newFixedThreadPool(int)

newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue执行长期任务性能好，创建一个线程池，一池有N个固定的线程，有固定线程数的线程

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
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2、Executors.newSingleThreadExecutor()

newSingleThreadExecutor 创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值都是1，它使用的是LinkedBlockingQueue一个任务一个任务的执行，一池一线程

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
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3、Executors.newCachedThreadPool()

newCachedThreadPool创建的线程池将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，它使用的是SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

执行很多短期异步任务，线程池根据需要创建新线程，但在先前构建的线程可用时将重用它们。可扩容，遇强则强

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}
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import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
       ExecutorService threadPool =  Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <=10; i++) {
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }
}
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4、ThreadPoolExecutor底层原理

举个例子，加深理解：

咱们作为开发者，上面都有开发主管，主管下面带领几个小弟干活，CTO给主管授权说，你可以招聘5个小弟干活，新来任务，如果小弟还不到吴哥，立即去招聘一个来干这个新来的任务，当5个小弟都招来了，再来任务之后，将任务记录到一个表格中，表格中最多记录100个，小弟们会主动去表格中获取任务执行，如果5个小弟都在干活，并且表格中也记录满了，那你可以将小弟扩充到20个，如果20个小弟都在干活，并且存放任务的表也满了，产品经理再来任务后，是直接拒绝，还是让产品自己干，这个由你自己决定，小弟们都尽心尽力在干活，任务都被处理完了，突然公司业绩下滑，几个员工没事干，打酱油，为了节约成本，CTO主管把小弟控制到5人，其他15个人直接被干掉了。所以作为小弟们，别让自己闲着，多干活。

**原理：**先找几个人干活，大家都忙于干活，任务太多可以排期，排期的任务太多了，再招一些人来干活，最后干活的和排期都达到上层领导要求的上限了，那需要采取一些其他策略进行处理了。对于长时间不干活的人，考虑将其开掉，节约资源和成本。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}
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corePoolSize：核心线程大小，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，即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程，等到工作的线程数大于核心线程数时就不会在创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前把核心线程都创造好，并启动
maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数，此值必须大于等于1。如果队列满了，并且以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。如果我们使用了无界队列，那么所有的任务会加入队列，这个参数就没有什么效果了
keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间,当前池中线程数量超过corePoolSize时，当空闲时间,达到keepAliveTime时，多余线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止，如果任务很多，并且每个任务的执行时间比较短，避免线程重复创建和回收，可以调大这个时间，提高线程的利用率
unit：keepAliveTIme的时间单位，可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微妙、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit，这个枚举也经常使用
workQueue：任务队列，被提交但尚未被执行的任务，用于缓存待处理任务的阻塞队列
threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般默认的即可，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
handler：拒绝策略，表示当队列满了，并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝请求执行的runnable的策略

调用线程池的execute方法处理任务，执行execute方法的过程：

判断线程池中运行的线程数是否小于corepoolsize，是：则创建新的线程来处理任务，否：执行下一步
试图将任务添加到workQueue指定的队列中，如果无法添加到队列，进入下一步
判断线程池中运行的线程数是否小于maximumPoolSize，是：则新增线程处理当前传入的任务，否：将任务传递给handler对象rejectedExecution方法处理

1、在创建了线程池后，开始等待请求。
2、当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：
  2.1如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
  2.2如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
  2.3如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
  2.4如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。
3、当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。
4、当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程会判断：
    如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉。
    所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到corePoolSize的大小。
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5、拒绝策略？生产中如设置合理参数

1、线程池的拒绝策略

等待队列已经排满了，再也塞不下新任务了，同时，线程池中的max线程也达到了，无法继续为新任务服务。这个是时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

2、JDK内置的拒绝策略

AbortPolicy(默认)：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行

CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。

DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。

DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种策略。

以上内置拒绝策略均实现了RejectedExecutionHandle接口

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class Demo5 {
    static class Task implements Runnable {
        String name;
        public Task(String name) {
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        @Override
        public String toString() {
            return "Task{" +
                    "name='" + name + ''' +
                    '}';
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1,
                1,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                (r, executors) -> {
                    //自定义饱和策略
                    //记录一下无法处理的任务
                    System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());
                });
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        executor.shutdown();
    }
}
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无法处理的任务：Task{name='任务-2'}
无法处理的任务：Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-1处理任务-0
无法处理的任务：Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-1处理任务-1
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输出结果中可以看到有3个任务进入了饱和策略中，记录了任务的日志，对于无法处理多任务，我们最好能够记录一下，让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略，说明线程池的配置可能不是太合理，或者机器的性能有限，需要做一些优化调整。

3、生产中合理的设置参数

要想合理的配置线程池，需要先分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：

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、低
任务的执行时间：长、中、短
任务的依赖性：是否依赖其他的系统资源，如数据库连接。

性质不同任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应该尽可能小的线程，如配置cpu数量+1个线程的线程池。由于IO密集型任务并不是一直在执行任务，不能让cpu闲着，则应配置尽可能多的线程，如：cup数量*2。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2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。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取cpu数量。优先级不同任务可以对线程池采用优先级队列来处理，让优先级高的先执行。

使用队列的时候建议使用有界队列，有界队列增加了系统的稳定性，如果采用无解队列，任务太多的时候可能导致系统OOM，直接让系统宕机。

线程池汇总线程大小对系统的性能有一定的影响，我们的目标是希望系统能够发挥最好的性能，过多或者过小的线程数量无法有消息的使用机器的性能。咋Java Concurrency inPractice书中给出了估算线程池大小的公式：

Ncpu = CUP的数量
Ucpu = 目标CPU的使用率，0<=Ucpu<=1
W/C = 等待时间与计算时间的比例
为保存处理器达到期望的使用率，最有的线程池的大小等于：
Nthreads = Ncpu × Ucpu × (1+W/C)
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CPU密集型

// 查看CPU核数
System. out .println(Runtime. getRuntime ().availableProcessors());
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IO密集型
1. 由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如CPU核数 * 2 。

2.看公司业务是CPU密集型还是IO密集型的，这两种不一样，来决定线程池线程数的最佳合理配置数。

6、超级大坑在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法哪个用的多？

答案是一个都不用，我们工作中只能使用自定义的

7、自定义线程池

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                //new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
                new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
        );
        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }

    private static void threadPool() {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}
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8、线程池中的2个关闭方法

线程池提供了2个关闭方法：shutdown和shutdownNow，当调用者两个方法之后，线程池会遍历内部的工作线程，然后调用每个工作线程的interrrupt方法给线程发送中断信号，内部如果无法响应中断信号的可能永远无法终止，所以如果内部有无线循环的，最好在循环内部检测一下线程的中断信号，合理的退出。调用者两个方法中任意一个，线程池的isShutdown方法就会返回true，当所有的任务线程都关闭之后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。

调用shutdown方法之后，线程池将不再接口新任务，内部会将所有已提交的任务处理完毕，处理完毕之后，工作线程自动退出。

而调用shutdownNow方法后，线程池会将还未处理的（在队里等待处理的任务）任务移除，将正在处理中的处理完毕之后，工作线程自动退出。

至于调用哪个方法来关闭线程，应该由提交到线程池的任务特性决定，多数情况下调用shutdown方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow方法。

9、BlockingQueue阻塞队列

1、栈与队列

栈：先进后出，后进先出

队列：先进先出

2、阻塞队列

阻塞：必须要阻塞/不得不阻塞

线程1往阻塞队列里添加元素，线程2从阻塞队列里移除元素

当队列是空的，从队列中获取元素的操作将会被阻塞

当队列是满的，从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞，直到其他线程从队列中移除一个或多个元素或者完全清空，使队列变得空闲起来并后续新增

3、种类分析

ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按照先进先出原则对元素进行排序

LinkedBlockingQueue：由链表结构组成的有界（但大小默认值为integer.MAX_VALUE）阻塞队列，此队列按照先进先出排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool使用了这个队列。

PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列。

DelayQueue：使用优先级队列实现的延迟无界阻塞队列。

SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，也即单个元素的队列,每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处理阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用这个队列

LinkedTransferQueue：由链表组成的无界阻塞队列。

LinkedBlockingDeque：由链表组成的双向阻塞队列。

import java.util.concurrent.*;

public class Demo2 {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            int j = i;
            String taskName = "任务" + j;
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);
                //模拟任务内部处理耗时
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}
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代码中使用Executors.newCachedThreadPool()创建线程池，看一下的源码：

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }
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从输出中可以看出，系统创建了50个线程处理任务，代码中使用了SynchronousQueue同步队列，这种队列比较特殊，放入元素必须要有另外一个线程去获取这个元素，否则放入元素会失败或者一直阻塞在那里直到有线程取走，示例中任务处理休眠了指定的时间，导致已创建的工作线程都忙于处理任务，所以新来任务之后，将任务丢入同步队列会失败，丢入队列失败之后，会尝试新建线程处理任务。使用上面的方式创建线程池需要注意，如果需要处理的任务比较耗时，会导致新来的任务都会创建新的线程进行处理，可能会导致创建非常多的线程，最终耗尽系统资源，触发OOM。

PriorityBlockingQueue优先级队列的线程池

import java.util.concurrent.*;

public class Demo3 {
    static class Task implements Runnable, Comparable<Task> {
        private int i;
        private String name;
        public Task(int i, String name) {
            this.i = i;
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
        }
        @Override
        public int compareTo(Task o) {
            return Integer.compare(o.i, this.i);
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                60L, TimeUnit.SECONDS,
                new PriorityBlockingQueue());
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String taskName = "任务" + i;
            executor.execute(new Task(i, taskName));
        }
        for (int i = 100; i >= 90; i--) {
            String taskName = "任务" + i;
            executor.execute(new Task(i, taskName));
        }
        executor.shutdown();
    }
}
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输出中，除了第一个任务，其他任务按照优先级高低按顺序处理。原因在于：创建线程池的时候使用了优先级队列，进入队列中的任务会进行排序，任务的先后顺序由Task中的i变量决定。向PriorityBlockingQueue加入元素的时候，内部会调用代码中Task的compareTo方法决定元素的先后顺序。

4、BlockingQueue核心方法

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 阻塞队列
 */
public class BlockingQueueDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

//        List list = new ArrayList();

        BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
        //第一组
//        System.out.println(blockingQueue.add("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.element());

        //System.out.println(blockingQueue.add("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//    第二组
//        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//    第三组        
//         blockingQueue.put("a");
//         blockingQueue.put("b");
//         blockingQueue.put("c");
//         //blockingQueue.put("x");
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
        
//    第四组        
        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("a",3L, TimeUnit.SECONDS));

    }
}
复制代码

10、扩展线程池

虽然jdk提供了ThreadPoolExecutor这个高性能线程池，但是如果我们自己想在这个线程池上面做一些扩展，比如，监控每个任务执行的开始时间，结束时间，或者一些其他自定义的功能，我们应该怎么办？

这个jdk已经帮我们想到了，ThreadPoolExecutor内部提供了几个方法beforeExecute、afterExecute、terminated，可以由开发人员自己去这些方法。看一下线程池内部的源码：

try {
    beforeExecute(wt, task);//任务执行之前调用的方法
    Throwable thrown = null;
    try {
        task.run();
    } catch (RuntimeException x) {
        thrown = x;
        throw x;
    } catch (Error x) {
        thrown = x;
        throw x;
    } catch (Throwable x) {
        thrown = x;
        throw new Error(x);
    } finally {
        afterExecute(task, thrown);//任务执行完毕之后调用的方法
    }
} finally {
    task = null;
    w.completedTasks++;
    w.unlock();
}
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beforeExecute：任务执行之前调用的方法，有2个参数，第1个参数是执行任务的线程，第2个参数是任务

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
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afterExecute：任务执行完成之后调用的方法，2个参数，第1个参数表示任务，第2个参数表示任务执行时的异常信息，如果无异常，第二个参数为null

protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
复制代码

terminated：线程池最终关闭之后调用的方法。所有的工作线程都退出了，最终线程池会退出，退出时调用该方法

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Demo6 {
    static class Task implements Runnable {
        String name;
        public Task(String name) {
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        @Override
        public String toString() {
            return "Task{" +
                    "name='" + name + ''' +
                    '}';
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10,
                10,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                (r, executors) -> {
                    //自定义饱和策略
                    //记录一下无法处理的任务
                    System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());
                }) {
            @Override
            protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString());
            }
            @Override
            protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + "，执行完毕!");
            }
            @Override
            protected void terminated() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + "，关闭线程池!");
            }
        };
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        executor.shutdown();
    }
}
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1564324574847,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name='任务-0'}
1564324574850,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name='任务-2'}
pool-1-thread-3处理任务-2
1564324574849,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name='任务-1'}
pool-1-thread-2处理任务-1
1564324574848,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-5处理任务-4
1564324574848,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-4处理任务-3
1564324574850,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name='任务-6'}
pool-1-thread-7处理任务-6
1564324574850,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name='任务-5'}
1564324574851,pool-1-thread-8,开始执行任务:Task{name='任务-7'}
pool-1-thread-8处理任务-7
pool-1-thread-1处理任务-0
pool-1-thread-6处理任务-5
1564324574851,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name='任务-9'}
pool-1-thread-10处理任务-9
1564324574852,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name='任务-8'}
pool-1-thread-9处理任务-8
1564324576851,pool-1-thread-2,任务:Task{name='任务-1'}，执行完毕!
1564324576851,pool-1-thread-3,任务:Task{name='任务-2'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-1,任务:Task{name='任务-0'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-4,任务:Task{name='任务-3'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-8,任务:Task{name='任务-7'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-7,任务:Task{name='任务-6'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-5,任务:Task{name='任务-4'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-6,任务:Task{name='任务-5'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-10,任务:Task{name='任务-9'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9,任务:Task{name='任务-8'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9，关闭线程池!
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从输出结果中可以看到，每个需要执行的任务打印了3行日志，执行前由线程池的beforeExecute打印，执行时会调用任务的run方法，任务执行完毕之后，会调用线程池的afterExecute方法，从每个任务的首尾2条日志中可以看到每个任务耗时2秒左右。线程池最终关闭之后调用了terminated方法。

CompletableFuture

1、Future和Callable接口

Future接口定义了操作异步任务执行一些方法，如获取异步任务的执行结果、取消任务的执行、判断任务是否被取消、判断任务执行是否完毕等。

Callable接口中定义了需要有返回的任务需要实现的方法

比如主线程让一个子线程去执行任务，子线程可能比较耗时，启动子线程开始执行任务后，主线程就去做其他事情了，过了一会才去获取子任务的执行结果。

2、从之前的FutureTask开始

Future接口相关架构

code1

public class CompletableFutureDemo{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException{
        FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(() -> {
            System.out.println("-----come in FutureTask");
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        });

        Thread t1 = new Thread(futureTask,"t1");
        t1.start();

        //3秒钟后才出来结果，还没有计算你提前来拿(只要一调用get方法，对于结果就是不见不散，会导致阻塞)
        //System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+futureTask.get());

        //3秒钟后才出来结果，我只想等待1秒钟，过时不候
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+futureTask.get(1L,TimeUnit.SECONDS));

        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+" run... here");

    }
}
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get()阻塞一旦调用get()方法，不管是否计算完成都会导致阻塞

code2

public class CompletableFutureDemo2 {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(() -> {
            System.out.println("-----come in FutureTask");
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return ""+ ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        });

        new Thread(futureTask,"t1").start();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"线程完成任务");

        /**
         * 用于阻塞式获取结果,如果想要异步获取结果,通常都会以轮询的方式去获取结果
         */
        while (true){
            if(futureTask.isDone()){
                System.out.println(futureTask.get());
                break;
            }
        }
    }
}
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isDone()轮询

轮询的方式会耗费无谓的CPU资源，而且也不见得能及时地得到计算结果.

如果想要异步获取结果,通常都会以轮询的方式去获取结果尽量不要阻塞

不见不散 -- 过时不候 -- 轮询

3、对Future的改进

1、类CompletableFuture

CompletableFuture

在Java8中,CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，并且提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，也提供了转换和组合CompletableFuture的方法。
它可能代表一个明确完成的Future，也有可能代表一个完成阶段（CompletionStage )，它支持在计算完成以后触发一些函数或执行某些动作。
它实现了Future和Completionstaqe接口

2、接口CompletionStage

CompletionStage代表异步计算过程中的某一个阶段，一个阶段完成以后可能会触发另外一个阶段
一个阶段的计算执行可以是一个Function，Consumer或者Runnable。比如: stage.thenApply(xsquare(x).thenAccept(-> System.out.print(x)).thenRun(0 -> System.out.println())
一个阶段的执行可能是被单个阶段的完成触发，也可能是由多个阶段一起触发

代表异步计算过程中的某一个阶段，一个阶段完成以后可能会触发另外一个阶段，有些类似Linux系统的管道分隔符传参数。

4、核心的四个静态方法

1、runAsync 无返回值

public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable)
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable,Executor executor)  
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2、supplyAsync 有返回值

public static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier)
public static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier,Executor executor)
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上述Executor executor参数说明

没有指定Executor的方法，直接使用默认的ForkJoinPool.commonPool() 作为它的线程池执行异步代码。

如果指定线程池，则使用我们自定义的或者特别指定的线程池执行异步代码

3、Code 无返回值

public class CompletableFutureDemo3{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"-----come in");
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            System.out.println("-----task is over");
        });
        System.out.println(future.get());
    }
}
复制代码

4、Code 有返回值

public class CompletableFutureDemo3{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "-----come in");
            //暂停几秒钟线程
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        });

        System.out.println(completableFuture.get());
    }
}
复制代码

5、Code 减少阻塞和轮询

从Java8开始引入了CompletableFuture，它是Future的功能增强版，可以传入回调对象，当异步任务完成或者发生异常时，自动调用回调对象的回调方法

public class CompletableFutureDemo3{
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "-----come in");
            int result = ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            System.out.println("-----计算结束耗时1秒钟，result： "+result);
            if(result > 6){
                int age = 10/0;
            }
            return result;
        }).whenComplete((v,e) ->{
            if(e == null){
                System.out.println("-----result: "+v);
            }
        }).exceptionally(e -> {
            System.out.println("-----exception: "+e.getCause()+"\t"+e.getMessage());
            return -44;
        });

        //主线程不要立刻结束，否则CompletableFuture默认使用的线程池会立刻关闭:暂停3秒钟线程
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
    }
}
复制代码

6、CompletableFuture的优点

异步任务结束时，会自动回调某个对象的方法；

异步任务出错时，会自动回调某个对象的方法；

主线程设置好回调后，不再关心异步任务的执行，异步任务之间可以顺序执行

5、join和get对比

get会抛出异常，join不需要

6、案例精讲-从电商网站的比价需求说开去

切记，功能→性能

经常出现在等待某条 SQL 执行完成后，再继续执行下一条 SQL ，而这两条 SQL 本身是并无关系的，可以同时进行执行的。我们希望能够两条 SQL 同时进行处理，而不是等待其中的某一条 SQL 完成后，再继续下一条。同理，对于分布式微服务的调用，按照实际业务，如果是无关联step by step的业务，可以尝试是否可以多箭齐发，同时调用。我们去比同一个商品在各个平台上的价格，要求获得一个清单列表， 1 step by step，查完京东查淘宝，查完淘宝查天猫......

2 all 一口气同时查询。。。。。

import lombok.Getter;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

public class T1{
    static List<NetMall> list = Arrays.asList(
            new NetMall("jd"),
            new NetMall("tmall"),
            new NetMall("pdd"),
            new NetMall("mi")
    );

    public static List<String> findPriceSync(List<NetMall> list,String productName){
        return list.stream().map(mall -> String.format(productName+" %s price is %.2f",mall.getNetMallName(),mall.getPriceByName(productName))).collect(Collectors.toList());
    }

    public static List<String> findPriceASync(List<NetMall> list,String productName){
        return list.stream().map(mall -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> String.format(productName + " %s price is %.2f", mall.getNetMallName(), mall.getPriceByName(productName)))).collect(Collectors.toList()).stream().map(CompletableFuture::join).collect(Collectors.toList());
    }


    public static void main(String[] args){
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<String> list1 = findPriceSync(list, "thinking in java");
        for (String element : list1) {
            System.out.println(element);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime - startTime) +" 毫秒");

        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        List<String> list2 = findPriceASync(list, "thinking in java");
        for (String element : list2) {
            System.out.println(element);
        }
        long endTime2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("----costTime: "+(endTime2 - startTime2) +" 毫秒");
    }
}

class NetMall{
    @Getter
    private String netMallName;

    public NetMall(String netMallName){
        this.netMallName = netMallName;
    }

    public double getPriceByName(String productName){
        return calcPrice(productName);
    }

    private double calcPrice(String productName){
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        return ThreadLocalRandom.current().nextDouble() + productName.charAt(0);
    }
}
复制代码

7、CompletableFuture常用方法

1、获得结果和触发计算

获取结果

// 不见不散
public T get()
    
// 过时不候
public T get(long timeout, TimeUnit unit)
    
// 没有计算完成的情况下，给我一个替代结果 
// 立即获取结果不阻塞 计算完，返回计算完成后的结果  没算完，返回设定的valueIfAbsent值
public T getNow(T valueIfAbsent)
  
public class CompletableFutureDemo2{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return 533;
        });

        //去掉注释上面计算没有完成，返回444
        //开启注释上满计算完成，返回计算结果
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        System.out.println(completableFuture.getNow(444));
    }
}

public T join()
public class CompletableFutureDemo2{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        System.out.println(CompletableFuture.supplyAsync(() -> "abc").thenApply(r -> r + "123").join());
    }
}   
复制代码

主动触发计算

// 是否打断get方法立即返回括号值
public boolean complete(T value)
  
public class CompletableFutureDemo4{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return 533;
        });

        //注释掉暂停线程，get还没有算完只能返回complete方法设置的444；暂停2秒钟线程，异步线程能够计算完成返回get
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        //当调用CompletableFuture.get()被阻塞的时候,complete方法就是结束阻塞并get()获取设置的complete里面的值.
        System.out.println(completableFuture.complete(444)+"\t"+completableFuture.get());
    }
}   
复制代码

2、对计算结果进行处理

thenApply
// 计算结果存在依赖关系，这两个线程串行化
// 由于存在依赖关系(当前步错，不走下一步)，当前步骤有异常的话就叫停。
public class CompletableFutureDemo4{
	public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        //当一个线程依赖另一个线程时用 thenApply 方法来把这两个线程串行化,
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            System.out.println("111");
            return 1024;
        }).thenApply(f -> {
            System.out.println("222");
            return f + 1;
        }).thenApply(f -> {
            //int age = 10/0; // 异常情况：那步出错就停在那步。
            System.out.println("333");
            return f + 1;
        }).whenCompleteAsync((v,e) -> {
            System.out.println("*****v: "+v);
        }).exceptionally(e -> {
            e.printStackTrace();
            return null;
        });

    	System.out.println("-----主线程结束，END");

        // 主线程不要立刻结束，否则CompletableFuture默认使用的线程池会立刻关闭:
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
	}   
}  
复制代码

handle
// 有异常也可以往下一步走，根据带的异常参数可以进一步处理
public class CompletableFutureDemo4{

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        //当一个线程依赖另一个线程时用 handle 方法来把这两个线程串行化,
        // 异常情况：有异常也可以往下一步走，根据带的异常参数可以进一步处理
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            System.out.println("111");
            return 1024;
        }).handle((f,e) -> {
            int age = 10/0;
            System.out.println("222");
            return f + 1;
        }).handle((f,e) -> {
            System.out.println("333");
            return f + 1;
        }).whenCompleteAsync((v,e) -> {
            System.out.println("*****v: "+v);
        }).exceptionally(e -> {
            e.printStackTrace();
            return null;
        });

        System.out.println("-----主线程结束，END");

        // 主线程不要立刻结束，否则CompletableFuture默认使用的线程池会立刻关闭:
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
    }
}   
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3、对计算结果进行消费

接收任务的处理结果，并消费处理，无返回结果

//thenAccept
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        return 1;
    }).thenApply(f -> {
        return f + 2;
    }).thenApply(f -> {
        return f + 3;
    }).thenApply(f -> {
        return f + 4;
    }).thenAccept(r -> System.out.println(r));
}  
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Code之任务之间的顺序执行

thenRun
thenRun(Runnable runnable)
// 任务 A 执行完执行 B，并且 B 不需要 A 的结果
    
thenAccept
thenAccept(Consumer action)
// 任务 A 执行完执行 B，B 需要 A 的结果，但是任务 B 无返回值
  
thenApply
thenApply(Function fn)
// 任务 A 执行完执行 B，B 需要 A 的结果，同时任务 B 有返回值
 
System.out.println(CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenRun(() -> {}).join());
System.out.println(CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenAccept(resultA -> {}).join());
System.out.println(CompletableFuture.supplyAsync(() -> "resultA").thenApply(resultA -> resultA + " resultB").join());
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4、对计算速度进行选用

谁快用谁

applyToEither

public class CompletableFutureDemo5{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            //暂停几秒钟线程
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return 10;
        });

        CompletableFuture<Integer> completableFuture2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            return 20;
        });

        CompletableFuture<Integer> thenCombineResult = completableFuture1.applyToEither(completableFuture2,f -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            return f + 1;
        });

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + thenCombineResult.get());
    }
}
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5、对计算结果进行合并

两个CompletionStage任务都完成后，最终能把两个任务的结果一起交给thenCombine 来处理

先完成的先等着，等待其它分支任务

thenCombine

code标准版，好理解先拆分

public class CompletableFutureDemo2{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> completableFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            return 10;
        });

        CompletableFuture<Integer> completableFuture2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            return 20;
        });

        CompletableFuture<Integer> thenCombineResult = completableFuture1.thenCombine(completableFuture2, (x, y) -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in ");
            return x + y;
        });
        
        System.out.println(thenCombineResult.get());
    }
}
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code表达式

public class CompletableFutureDemo6{
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException{
        CompletableFuture<Integer> thenCombineResult = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in 1");
            return 10;
        }).thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in 2");
            return 20;
        }), (x,y) -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in 3");
            return x + y;
        }).thenCombine(CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in 4");
            return 30;
        }),(a,b) -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "---come in 5");
            return a + b;
        });
        System.out.println("-----主线程结束，END");
        System.out.println(thenCombineResult.get());


        // 主线程不要立刻结束，否则CompletableFuture默认使用的线程池会立刻关闭:
        try { TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
    }
}
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8、分支合并框架

Fork：把一个复杂任务进行分拆，大事化小

Join：把分拆任务的结果进行合并

1、相关类

1、ForkJoinPool

2、ForkJoinTask

3、RecursiveTask

// 递归任务：继承后可以实现递归(自己调自己)调用的任务
 class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer> {
   final int n;
   Fibonacci(int n) { this.n = n; }
   Integer compute() {
     if (n <= 1)
       return n;
     Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);
     f1.fork();
     Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);
     return f2.compute() + f1.join();
   }
 }
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2、示例

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

class MyTask extends RecursiveTask<Integer>{
    private static final Integer ADJUST_VALUE = 10;
    private int begin;
    private int end;
    private int result;

    public MyTask(int begin, int end) {
        this.begin = begin;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if((end - begin)<=ADJUST_VALUE){
           for(int i =begin;i <= end;i++){
                result = result + i;
           }
        }else{
            int middle = (begin + end)/2;
            MyTask task01 = new MyTask(begin,middle);
            MyTask task02 = new MyTask(middle+1,end);
            task01.fork();
            task02.fork();
            result =  task01.join() + task02.join();
        }


        return result;
    }
}


/**
 * 分支合并例子
 * ForkJoinPool
 * ForkJoinTask
 * RecursiveTask
 */
public class ForkJoinDemo {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        MyTask myTask = new MyTask(0,100);
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask = forkJoinPool.submit(myTask);

        System.out.println(forkJoinTask.get());

        forkJoinPool.shutdown();
    }
}
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【2】线程池和CompletableFuture

线程池