既然创建或销毁线程存在一定的开销，所以利用线程池技术来提高系统资源利用效率，并简化线程管理，已经是非常成熟的选择。
典型回答
通常开发者都是利用Executors提供的通用线程池创建方法，去创建不同配置的线程池，主要区别在于不同的ExecutorService类型或者不同的初始参数。Executors目前提供了5种不同的线程池创建配置：
- newCachedThreadPool()，它是一种用来处理大量短时间工作任务的线程池。具有几个鲜明特点：它会试图缓存线程并重用，当无缓存线程可用时，就会创建新的工作线程；如果线程闲置的时间超过60秒，则被终止并移出缓存；长时间闲置时，这种线程池，不会消耗什么资源。其内部使用SychronousQueue作为工作队列。
- newFixedThreadPool(int nThreads)，重用指定数目（nThreads）的线程，其背后使用的是无界的工作队列，任何时候最多有nThreads个工作线程是活动的。这意味着，如果任务数量超过了活动队列数目，将在工作队列中等待空闲线程出现；如果有工作线程退出，将会有新的工作线程被创建，以补足指定的数目nThreads。
- newSingleThreadExecutor()，它的特点在于工作线程数目被限制为1，操作一个无界的工作队列，所以它保证了所有任务都是被顺序执行，最多会有一个任务处于活动状态，并且不允许使用者改动线程池实例，因此可以避免其改变线程数目。
- newSingleThreadScheduledExecutor()和newScheduledThreadPool(int corePoolSize)，创建的是个ScheduledThreadPoolExecutor，可以进行定时或周期性的工作调度，区别在于单一工作线程还是多个工作线程。
- newWorkStealingPool(int parallelism)，这是一个经常被人忽略的线程池，Java 8才加入这个创建方法，其内部会构建ForkJoinPool，利用Work-Stealing算法，并行地处理任务，不保证处理顺序。
扩展知识
1、Executor框架概述
首先我们来看看Executor框架的基本组成，参考以下类图：
Executor是一个基础的接口，其初衷是将任务提交和任务执行细节解耦，这一点可以体会其定义的唯一方法。
void execute(Runnable command);Executor的设计是源于Java早期线程API使用的教训，开发者在实现应用逻辑时，被太多线程创建、调度等不相关细节所打扰。导致开发效率低下，质量也难以保证。
ExecutorService则更加完善。不仅提供service的管理功能，比如shutdown等方法；也提供了更加全面的提交任务机制。如返回Future而不是void的submit方法。
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);注意，这个例子输入的是Callable，它解决了Runnable无法返回结果的困扰。
Java标准类库提供了几种基础实现，比如ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor、ForkJoinPool。这些线程池的设计特点在于其高度的可调节性和灵活性，以尽量满足复杂多变的实际应用场景。
Executors则从简化使用的角度，为我们提供了各种方便的静态工厂方法。
2、ThreadPoolExecutor
理解应用与线程池的交互和线程池的内部工作过程，你可以参考下图：
工作队列负责存储用户提交的各个任务。这个工作队列，可以是容量为0的SynchronousQueue（使用newCachedThreadPool），也可以是像固定大小线程池（newFixedThreadPool）那样使用LinkedBlockingQueue。
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;内部的“线程池”，这是指保持工作线程的集合，线程池需要在运行过程中管理线程创建、销毁。例如，对于带缓存的线程池，当任务压力较大时，线程池会创建新的工作线程；当业务压力退去，线程池会在闲置一段时间（默认60秒）后结束线程。
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<>();线程池的工作线程被抽象为静态内部类Worker，基于AbstractQueuedSynchronizer实现。
ThreadFactory提供上面所需要的创建线程逻辑。
如果任务提交时被拒绝，比如线程池已经处于SHUTDOWN状态，需要为其提供处理逻辑。Java标准库提供了类似ThreadPoolExecutor.AbortPolicy等默认实现，也可以按照实际需要自定义。
从上面的分析，就可以看出线程池的几个基本组成部分，一起都体现在线程池的构造函数中，从字面我们就可以大概猜测到其用意：
- corePoolSize，所谓的核心线程数，可以大致理解为长期驻留的线程数目（除非设置了allowCoreThreadTimeOut）。对于不同的线程池，这个值可能会有很大的区别，比如newFixedThreadPool会将其设置为nThreads，而对于newCachedThreadPool则为0。
- maximumPoolSize，顾名思义，就是线程不够时能够创建的最大线程数。同样进行对比，对于newFixedThreadPool，当然就是nThreads，因为其要求是固定大小，而newCachedThreadPool则是Integer.MAX_VALUE。
- keepAliveTime和TimeUnit，这两个参数指定了额外的线程能够闲置多久，显然有些线程池不需要它。
- workQueue，工作队列，必须是BlockingQueue。
3、线程池实践
线程池虽然提供了非常强大、方便的功能，但是也不是银弹，使用不当同样会导致问题。我这里介绍些典型情况，经过前面的分析，很多方面可以自然地推导出来。
- 避免任务堆积。前面说过newFixedThreadPool是创建指定数目的线程，但是其工作队列是无界的。如果工作线程数目太少，导致处理跟不上入队的速度，这就很有可能占用大量系统内存，甚至出现OutOfMemoryError。诊断时，可以使用jmap之类的工具，查看是否有大量的任务对象入队。
- 避免过度扩展线程。我们通常在处理大量短时任务时，使用缓存的线程池。
- 另外，如果线程数目不断增长（可以使用jstack等工具检查），也需要警惕另外一种可能，就是线程泄露。这种情况往往是因为任务逻辑有问题，导致工作线程迟迟不能被释放。建议你排查一下线程栈，很有可能多个线程都是卡在近似的代码处。
- 避免死锁等同步问题，对于死锁的场景和排查，详见本专栏第19讲。
- 尽量避免在使用线程池时操作ThreadLocal。
4、线程池大小的选择策略
上面已经介绍过，线程池大小不合适，太多或太少，都会导致麻烦，所以我们需要去考虑一个合适的线程池大小。虽然不能完全确定，但是有一些相对普适的规则和思路。
- 如果我们的任务主要是进行计算，那么就意味着CPU的处理能力是稀缺的资源，我们能够通过大量增加线程数提供计算能力吗？往往是不能的，如果线程太多，反倒可能导致大量的上下文切换开销。所以，在这种情况下，通常建议按照CPU核的数目N或者N+1。
- 如果是需要较多等待的任务，例如I/O操作比较多，可以考虑参考Brain Goetz推荐的计算方法：
线程数 = CPU核数 * (1 + 平均等待时间 / 平均工作时间)这些时间并不能精准预测，需要根据采样或者概要分析等方式进行计算，然后在实际中验证和调整。
- 上面是仅仅考虑了CPU等限制，实际还可能受各种系统资源限制影响。如果我们不能调整资源的容量，那么就只能限制工作线程的数目了。这里的资源可以是文件句柄，内存等。
另外，在实际工作中，不要把解决问题的思路全部指望到调整线程池上，很多时候架构上的改变更能解决问题。