多线程相关概念和线程池
1.前言
其实在平时的工作中用到多线程相关的问题时，总是遇到一个就解决一个,从来没有在宏观上去看它们, 也就达不到所谓的"看山还是山，看水还是水"。在系统的总结多线程之前，先总结一些基本的概念
声明:部分观点仅由思考所得，欢迎讨论和指正.
2.多线程
条件：在一个进程下
2.1单cpu下的多线程称之为并发
2.2多cpu下的多线程称之为并行
单cpu和多cpu的问题，后面还会再讨论，其实可以把多cpu看成单cpu来处理一些问题。
3.多线程的好处
3.1 以更简单的方式高效的使用系统资源(如cpu等)
因为一个程序运行的时候，并不是一直使用cpu，cpu的任务是处理和计算，当有其他操作并不使用cpu的时候(比如说进行读取磁盘文件的时候)，这时改变操作顺序，可以减少cpu空闲的时间：
A： 一般情况下，处理多个文件：
5秒读取文件A
2秒处理文件A
5秒读取文件B
2秒处理文件B
---------------------
总共需要14秒
B：采用更好的算法，处理多个文件：
5秒读取文件A
5秒读取文件B + 2秒处理文件A
2秒处理文件B
---------------------
总共需要12秒
分析：在使cpu等资源的利用率高这个方面，明显B方法更好，但是这种算法或者说思想该如何实现呢？
我们看到这种思想的本质是保持cpu等系统资源的繁忙。
实现：那么我们可以采用单线程的方式，只要设置好相关的文件状态即可，达到B这种思想。但是在cpu的使用方面，这种思想有了更好的实现方式，那就是多线程，多线程会抢夺cpu等资源，完全符合了B这种"保持cpu等繁忙"的本质。所以说，实现系统高效的是B这种算法，而多线程让这种算法的代码实现变得简单。这才是多线程真正的好处之一
3.2 多线程的另一个好处是让大部分的用户感觉更快
这个都比较熟悉，对于多个用户来说，同一段时间内，是完成一个用户的全部任务，还是完成多个用户的一部分任务 对用户来说体验更好？ 当然是后者了。
注意：前面提到了单cpu和多cpu的问题，个人以为完全可以把多cpu当作单cpu来看待，多个cpu依然是一种资源，而且每一个cpu都高效的话，整个应用也会高效。 就像单兵，提高个人技巧，无疑在solo中更有优势，如果是一个部队，提高每个人的技巧，整个部队也一定会更优秀。
4.多线程的代价
4.1 有形的代价
A:空间 每开辟一个线程，就会占用一些内存空间
B:时间 每切换一次线程，就会消耗部分时间
4.2 无形的代价
A:多线程实现了前面说到的B算法，它能够保证cpu在一个时间点，只有一个线程在访问，但是对于其他的 资源，比如说全局变量，多个线程并不是按顺序访问的，可能会同时访问，所以要使用锁等办法；在访问两个及以上的资源时，也是不按顺序的，所以会有死锁。也就是说，多线程在cpu方面帮我们实现了算法B而在其他的资源方面，需要我们自己实现算法B，需要手动保证每个资源的访问顺序，而锁，同步，信号量等都是为了实现自己的算法B而产生的一些技术，也可以说是多线程在高效使用cpu时带来的一些副作用；
B:学习成本和使用成本；可能需要花很多时间去学习，更有可能花更多的时间去使用和调试它
注意：再深入思考一下，似乎发现多线程的本质。由单到多，带来的不就是顺序的问题么，多线程帮我们保证了访问cpu的顺序，那么访问其他资源的顺序怎么保证，当然是自己来保证； 所以，"解决多线程相关的问题，就是解决除cpu外的资源的使用顺序问题"。
5.多线程的创建方式和使用
5.1 创建方式
public static void main(String[] args) {
/*Thread方式：一种是继承Thread类，一种是像下面这样使用匿名内部类*/
Thread thread1 = new Thread(){
@Override
public void run() {
System.out.println("Multi.main(...).new Thread() {...}.run()");
}
};
thread1.start();
/*Runnable方式：一种是实现一个接口Runnable，一种是像下面这样使用匿名内部接口*/
Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
System.out
.println("Multi.main(...).new Runnable() {...}.run()");
}
};
Thread thread2 = new Thread(runnable);
thread2.start();
}/*main method*/5.2 认识一下两个名词
A.竞态条件：当两个线程竞争同一资源时，如果对资源的访问顺序敏感，就称存在竞态条件
B.临界区：导致竞态条件发生的代码区称作临界区；在临界区中使用适当的同步就可以避免竞态条件。
通过示例来看一下:
public class Counter {
protected long count = 0;
public void add(long value){
this.count = this.count + value;
}
}上面的add()方法就是临界区，它会产生竞态条件，当两个线程同时访问这个add方法就可能会导致count 的值不一致。
因为JVM的执行按照下面顺序：
--从内存获取 this.count 的值放到寄存器--将寄存器中的值增加value
--将寄存器中的值写回内存
如果两个线程交错执行，会出现下面情况：
A:读取 this.count 到一个寄存器 (0)
B:读取 this.count 到一个寄存器 (0)
B:将寄存器的值加2
B:回写寄存器值(2)到内存. this.count 现在等于 2
A:将寄存器的值加3
A:回写寄存器值(3)到内存. this.count 现在等于 3
最终得到的是线程A得到的值，这样的话得到的count值，就不是期望的值。
5.3 线程安全，下面给出一个自己的定义：
一段资源(代码)是线程安全的条件：
A：如果其中仅存在一类资源(代码)，这类资源(代码)不被多个线程共同执行写操作。
B：如果还存在指向资源(代码)的引用，且它所指向的资源(代码)是线程安全的
上面两个结合就是线程安全的定义，而且这个定义是递归的。
注意：
1)条件A指明只有写操作才会引起线程不安全
2)上面的条件B是有必要的，看下面的示例：
两个线程都创建了各自的数据库连接，每个连接自身是线程安全的，但它们所连接到的同一个数据库也许不是线程安全的。
比如，2个线程执行如下代码：
检查记录X是否存在，如果不存在，插入X
如果两个线程同时执行，而且碰巧检查的是同一个记录，那么两个线程最终可能都插入了记录：
线程1检查记录X是否存在。检查结果：不存在
线程2检查记录X是否存在。检查结果：不存在
线程1插入记录X
线程2插入记录X
同样的问题也会发生在文件或其他共享资源上。因此，区分某个线程控制的对象是资源本身，还是仅仅到某个资源的引用很重要。
6.线程池
6.1.线程池的概念
6.1.1 为什么要使用线程池(本质)
1)减少了每次都要创建线程的麻烦
2)线程池可以设置合理的线程数目，手动创建线程不方便了解系统已经存在的线程数目。
6.1.2 为什么要使用队列
在使用线程池的时候，可能会有请求无法及时处理，这个时候就需要队列，而且是阻塞队列。阻塞队列的特点是，在队列中没有数据的情况下，线程池中的所有线程都会被自动阻塞，直到有数据放入队列；在队列中填满数据的情况下，队列中的所有请求都会被自动阻塞，直到队列中有空的位置，线程被自动唤醒。
6.2 线程池相关的类
Java里面线程池的顶级接口是Executor，但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池， 而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService
6.3 如何使用线程池
6.3.1 先看一下ThreadPoolExecutor的构造函数
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程。
maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。
keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
unit - keepAliveTime 参数的时间单位。
workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程。
maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。
keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
unit - keepAliveTime 参数的时间单位。
workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。
主要注意的corePoolSize，maximumPoolSize，workQueue这三个概念，后面会讲.
6.3.2 线程池与队列搭配的使用策略。
了解了线程池和队列概念，下面就是如何使用它们的问题。先看一下所有线程池和队列在使用时的原则：
1)如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor始终首选添加新的线程，而不进行排队。（如果当前运行的线程小于corePoolSize，则任务根本不会存放，添加到queue中，而是直接抄家伙（thread）开始运行）
2)如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
3)如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
6.3.3 了解原则后，再看一下在这种原则上，线程池和队列的三种常见搭配：
1)直接提交
工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。这里SynchronousQueue可看作它的长度为0
2)无界队列
使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超corePoolSize。（因此，maximumPoolSize的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性
3)有界队列
当使用有限的 maximumPoolSizes时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
针对上面三种策略，系统已经有预设置的搭配(设置好最合适的线程池大小和队列大小)，能够处理常见的应用场景：
直接提交-->newScheduledThreadPool 创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
无界队列-->newCachedThreadPool
有界队列-->newFixedThreadPool
除此之外，还有newSingleThreadExecutor，创建一个单线程的线程池，用来支持串行的任务。
这四种实现都是由Executors内的工厂方法产生的，而且JDK文档中强烈建议使用。
6.4.线程池的使用
直接拿来使用即可，关键是分析业务场景，从上面四种已有实现中选择最合适的
public class MultiThread {
public static void main(String[] args) {
/*创建一个可重用固定线程数的线程池*/
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
/*创建实现了Runnable接口对象*/
MyThread t1 = new MyThread();
MyThread t2 = new MyThread();
MyThread t3 = new MyThread();
MyThread t4 = new MyThread();
MyThread t5 = new MyThread();
/*将线程放入池中进行执行*/
executorService.execute(t1);
executorService.execute(t2);
executorService.execute(t3);
executorService.execute(t4);
executorService.execute(t5);
/*关闭线程池*/
executorService.shutdown();
}
}7.总结
基本总结了多线程和线程池本质，它们的优点和带来的缺点；后面就开始讲述多线程在"除cpu外的资源的访问顺序"(文章中提到过，这是多线程带来优点的同时，需要解决的问题)多线程带来)方面的详细语法。