线程池
在JAVA中，我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便。但是就会有一个问题，如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。
那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务？这样Java线程池出现了。
new Thread的弊端：
a. 每次new Thread新建对象性能差。
b. 线程缺乏统一管理，可能无限制新建线程，相互之间竞争，及可能占用过多系统资源导致死机或oom。
c. 缺乏更多功能，如定时执行、定期执行、线程中断。
相比new Thread，线程池的好处：
a. 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。
b. 可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。
c. 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
ThreadPoolExecutor详解
ThreadPoolExecutor完整构造方法是：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize - 核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中。
maximumPoolSize - 线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程。
keepAliveTime - 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0。
unit - 参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：
TimeUnit.DAYS; //天
TimeUnit.HOURS; //小时
TimeUnit.MINUTES; //分钟
TimeUnit.SECONDS; //秒
TimeUnit.MILLISECONDS; //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS; //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS; //纳秒
workQueue - 一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：
ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue;
ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少，一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous。线程池的排队策略与BlockingQueue有关。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂，主要用来创建线程。
handler - 表示当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
Java通过Executors提供四种线程池，底层均是由ThreadPoolExecutor实现的，分别为：
newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
（1）newCachedThreadPool
创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
try {
Thread.sleep(index * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(index);
}
});
}线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。
（2）newFixedThreadPool
创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
fixedThreadPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(index);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
} 定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()。可参考PreloadDataCache。
（3）newScheduledThreadPool
创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 3 seconds");
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS); 表示延迟3秒执行。定期执行示例代码如下：
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");
}
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS); 表示延迟1秒后每3秒执行一次。
（4）newSingleThreadExecutor
创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
System.out.println(index);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
} 结果依次输出，相当于顺序执行各个任务。
ThreadPoolExecutor例子一：使用直接提交策略，也即SynchronousQueue
首先SynchronousQueue是无界的，也就是说他存数任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。
我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor：
new ThreadPoolExecutor(
2, 3, 30, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); 当核心线程已经有2个正在运行。
此时继续来了一个任务（A），根据前面介绍的“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。”,所以A被添加到queue中。
又来了一个任务（B），且核心2个线程还没有忙完，OK，接下来首先尝试1中描述，但是由于使用的SynchronousQueue，所以一定无法加入进去。
此时便满足了上面提到的“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。”，所以必然会新建一个线程来运行这个任务。
暂时还可以，但是如果这三个任务都还没完成，连续来了两个任务，第一个添加入queue中，后一个呢？queue中无法插入，而线程数达到了maximumPoolSize，所以只好执行异常策略了。
所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：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。
什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1么有被执行前，A2不可能添加入queue中。
ThreadPoolExecutor例子二：使用无界队列策略，即LinkedBlockingQueue
这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：
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。那么当任务继续增加，会发生什么呢？
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。OK，此时任务变加入队列之中了，那什么时候才会添加新线程呢？
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。这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于无界队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，不一会儿就爆了。
ThreadPoolExecutor例子三：有界队列，使用ArrayBlockingQueue
这个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。
举例来说，请看如下构造方法：
new ThreadPoolExecutor(
2, 4, 30, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2),
new RecorderThreadFactory("CookieRecorderPool"),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());假设，所有的任务都永远无法执行完。
对于首先来的A,B来说直接运行，接下来，如果来了C,D，他们会被放到queue中，如果接下来再来E,F，则增加线程运行E，F。但是如果再来任务，队列无法再接受了，线程数也到达最大的限制了，所以就会使用拒绝策略来处理。
拒绝策略：
keepAliveTime
jdk中的解释是：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。
有点拗口，其实这个不难理解，在使用了“池”的应用中，大多都有类似的参数需要配置。比如数据库连接池，DBCP中的maxIdle，minIdle参数。
什么意思？接着上面的解释，后来向老板派来的工人始终是“借来的”，俗话说“有借就有还”，但这里的问题就是什么时候还了，如果借来的工人刚完成一个任务就还回去，后来发现任务还有，那岂不是又要去借？这一来一往，老板肯定头也大死了。
合理的策略：既然借了，那就多借一会儿。直到“某一段”时间后，发现再也用不到这些工人时，便可以还回去了。这里的某一段时间便是keepAliveTime的含义，TimeUnit为keepAliveTime值的度量。
RejectedExecutionHandler
另一种情况便是，即使向老板借了工人，但是任务还是继续过来，还是忙不过来，这时整个队伍只好拒绝接受了。
RejectedExecutionHandler接口提供了对于拒绝任务的处理的自定方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经默认包含了4中策略，因为源码非常简单，这里直接贴出来。
CallerRunsPolicy
线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了，那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。
AbortPolicy
处理程序遭到拒绝将抛出运行时RejectedExecutionException。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException();
}这种策略直接抛出异常，丢弃任务。
DiscardPolicy
不能执行的任务将被删除。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}这种策略和AbortPolicy几乎一样，也是丢弃任务，只不过他不抛出异常。
DiscardOldestPolicy
如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程）
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}该策略就稍微复杂一些，在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务，然后重新尝试运行该任务。这个策略需要适当小心。
设想：如果其他线程都还在运行，那么新来任务踢掉旧任务，缓存在queue中，再来一个任务又会踢掉queue中最老任务。
策略总结：
keepAliveTime和maximumPoolSize及BlockingQueue的类型均有关系。如果BlockingQueue是无界的，那么永远不会触发maximumPoolSize，自然keepAliveTime也就没有了意义。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}反之，如果核心数较小，有界BlockingQueue数值又较小，同时keepAliveTime又设的很小，如果任务频繁，那么系统就会频繁的申请回收线程。
那么如何合理配置线程池的大小？一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：
1、如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1。
2、如果是IO密集型任务，参考值可以设置为2*NCPU。
当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。