一、概述
为了避免频繁地创建和销毁线程，我们可以让创建的线程进行复用。线程池中，总有那么几个活跃线程，当你需要使用线程时，可以从池子中随便拿一个空闲线程，当完成工作时，并不急着关闭线程，而是将这个线程退回到池子，方便其他人使用。简言之，在使用线程池后，创建线程变成了从线程池中获得空闲线程，关闭线程变成了向池子归还线程。如下图所示
二、JDK对线程池的支持
为了更好地控制更多线程，JDK提供了一套Executor框架帮助开发人员有效进行线程控制，本质就是一个线程池，核心成员如下
以上成员均在JUC(java.util.concurrent)包中，其中ThreadPoolExecutor表示一个线程池。Executors类则扮演着线程池工厂的角色，通过Executors可以取得一个拥有特定功能的线程池，Executors框架提供的工厂方法如下：
newFixedThreadPool(int nThread)：该方法返回一个固定数量的线程池。线程池中的线程数量始终不变。当有新任务提交时，若线程池中有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在任务队列里，待有空闲线程时，便处理在任务队列中的任务。
newSingleThreadExecutor()：该方法返回一个只有一个线程的线程池。若多于1个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先进先出的顺序执行该队列中的任务。
newCachedThreadPool()：该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定。但若有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
newSingleThreadScheduledExecutor()：该方法返回一个ScheduledExecutorService对象，线程池大小为1。ScheduledExecutorService接口在ExecutorService接口之上扩展了在给定时间执行某任务的功能，如果某个固定的延时之后执行，或者周期性执行某个任务。
newScheduledThreadPool(int corePoolSize)：该方法也返回一个ScheduledExecutorService对象，但该线程池可以指定线程数量。
三、线程池的使用
一池5线程
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @date: 2018/9/13
* @description:
*/
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
PoolTest();
}
private static void PoolTest() {
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);//一池5线程
// ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//一池1线程
// ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();//线程池根据任务需求自行new出适量线程
try{
Future result = null;
for(int i = 0; i < 500; i++){
result = service.submit(new Callable<Integer>() {
@Override
public Integer call() throws Exception {
Thread.sleep(500);
System.out.print(Thread.currentThread().getName() + "\t");
return new Random().nextInt(10) * new Random().nextInt(5);
}
});
System.out.println(result.get());
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
service.shutdown();
}
}
}运行结果：
总共5个线程执行任务
一池一线程
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @date: 2018/9/13
* @description:
*/
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
PoolTest();
}
private static void PoolTest() {
// ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);//一池5线程
ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//一池1线程
// ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();//线程池根据任务需求自行new出适量线程
try{
Future result = null;
for(int i = 0; i < 500; i++){
result = service.submit(new Callable<Integer>() {
@Override
public Integer call() throws Exception {
Thread.sleep(500);
System.out.print(Thread.currentThread().getName() + "\t");
return new Random().nextInt(10) * new Random().nextInt(5);
}
});
System.out.println(result.get());
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
service.shutdown();
}
}
}运行结果：
总共有一个线程执行任务
线程池根据任务需求自行new出适量线程
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @author zhanhaozhi
* @date: 2018/9/13
* @description:
*/
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
PoolTest();
}
private static void PoolTest() {
// ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);//一池5线程
//ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//一池1线程
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();//线程池根据任务需求自行new出适量线程
try{
Future result = null;
for(int i = 0; i < 500; i++){
result = service.submit(new Callable<Integer>() {
@Override
public Integer call() throws Exception {
Thread.sleep(500);
System.out.print(Thread.currentThread().getName() + "\t");
return new Random().nextInt(10) * new Random().nextInt(5);
}
});
System.out.println(result.get());
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
service.shutdown();
}
}
}运行结果：
2个线程执行任务
调度地执行任务
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @date: 2018/9/13
* @description:
*/
public class ThreadPoolTest {
public static void main(String[] args) {
// PoolTest();
ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(5);
ScheduledFuture<Integer> result = null;
try{
for(int i = 1; i < 200; i++){
result = service.schedule(new Callable<Integer>() {
@Override
public Integer call() throws Exception {
Thread.sleep(200);
System.out.print(Thread.currentThread().getName() + "\t");
return new Random().nextInt(10);
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("------" + result.get());
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
service.shutdown();
}
}四、核心线程池的内部实现
对于核心的几个线程池，无论是newFixedThreadPool()方法，newSingleThreadExecutor()方法，还是newCachedThreadPool()方法，虽然看起来创建的线程有着完全不同的功能特点，但其内部实现均使用了ThreadPoolExecutor实现。
其中，ThreadPoolExecutor的重要构造函数如下
其中的几个重要参数：
coolPoolSize:指定了线程池中的线程数量
maximumPoolSize:指定了线程池中最大线程数量
keepAliveTime:当线程池线程数量超过coolPoolSize时，多余的空闲线程的存活时间。也就是超过coolPoolSize的空闲线程，在多长时间内，会被销毁。
unit:keepAliveTime的单位
workQueue:任务队列，被提交的但尚未执行的任务
threadFactory：线程工厂，用于创建线程，一般用默认的即可。
handler:拒绝策略。当任务太多来不及处理，如何拒绝任务。
参数workQueue和参数handler的说明:
-
参数workQueue指被提交单未执行的任务队列，它是一个BlockingQueue接口的对象，仅用于存放Runnable对象。根据队列功能分类，在ThreadPoolExecutor的构造函数中可以使用以下几种BlockingQueue
-
直接提交的队列:由SynchronousQueue提供。SynchronousQueue是一个特殊的BlockingQueue。SynchronousQueue是一个特殊的BlockingQueue。SynchronousQueue没有容量，每一个插入操作都要等待一个相应的删除操作，反之，每一个删除操作都要等待对应的插入操作。如果使用SynchronousQueue，提交的任务不会被真实的保存，而总是将新任务提交给线程执行。如果没有空闲的进程？？则尝试创建新的线程？？如果进程数量已经达到最大值，则执行拒绝策略。因此，使用SynchronousQueue队列，通常要设置很大的maximumPoolSize值，否则很容易执行拒绝策略。
-
有界的任务队列：使用ArrayBlockingQueue实现。ArrayBlockingQueue的构造函数必须带一个容量参数，表示该队列的最大容量。public ArrayBlockingQueue(int capacity)。当使用有界的任务队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池的实际线程数小于corePoolSize，则会优先创建新的线程。若大于corePoolSize，则会将新任务加入等待队列。若等待队列已满，无法加入，则在总线程不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的进程执行任务。若大于maximumPoolSize，执行拒绝策略。
-
无界的任务队列：使用LinkedBlockingQueue实现。与有界队列相比，除非系统资源耗尽，否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。当有新的任务到来，系统的线程数小于corePoolSize时，线程池会生成新的线程执行任务，但当系统的线程数达到corePoolSize后，就不会继续增加。若后续仍有新的任务加入，而又没有空闲的线程资源，则任务直接进入等待队列。若任务创建和处理的速度差异很大，无界队列会保持快速增长，直到耗尽系统内存。
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优先任务队列：优秀任务队列是带有执行优先级的队列。它通过PriorityBlockingQueue实现，可以控制任务的执行先后顺序。它是一个特殊的无界队列。无论是有界队列ArrayBlockingQueue，还是未指定大小的无界队列LinkedBlockingQueue都是按照先进先出算法处理任务的。而PriorityBlockingQueue则可以根据任务自身的优先级顺序先后执行，在确保系统性能的同时，也能有很好的质量保证。(总是确保高优先级的任务先执行)
-
-
newFixedThreadPool()方法返回了一个corePoolSize和maximumPoolSize大小一样的，并且使用了LinkedBlockingQueue任务队列的线程池。因为对于固定大小的线程池而言，不存在线程数量的动态变化，因此corePoolSize和maximumPoolSize可以相等。同时，它使用无界队列存放无法立即执行的任务，当任务提交非常频繁的时候，该队列可能迅速膨胀，从而耗尽系统资源。
-
newSingleThreadExecutor()返回的单线程线程池，是newFixedThreadPool()方法的一种退化，只是简单的将线程池线程数量设置为1。
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newCachedThreadPool()方法返回corePoolSize为0，maximumPoolSize无穷大的线程池，这意味着在没有任务时，该线程池内无线程，而当任务被提交时，该线程池会使用空闲的线程执行任务。若无空闲线程，则将任务加入SynchronousQueue队列，而SynchronousQueue队列是一种直接提交的队列，它总会迫使线程池增加新的线程之心任务。当任务执行完毕后，由于corePoolSize为0，因此空闲线程又会在指定时间内(60秒)被回收。
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对于newCachedThreadPool()，如果同时有大量任务被提交，而任务的执行又不那么快时，那么系统便会开启等量的线程处理，这样可能会很快耗尽系统的资源。
ThreadPoolExecutor线程池的核心调度代码
workerCountOf()函数取得了当前线程池的线程总数。当线程总数小于corePoolSize核心线程数时，会将任务通过addWorker()方法直接调度执行。否则，则通过workQueue.offer()进入等待队列。如果进入等待队列失败(比如有界队列达到了上限，或者使用了SynchronousQueue),则会将任务提交给线程池。如果当前线程数已经达到maximumPoolSize,则提交失败，就执行最后一行的拒绝策略。
ThreadPoolExecutor的任务调度逻辑
拒绝策略
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ThreadPoolExecutor的最后一个参数(handler)指定了拒绝策略。也就是当任务数量超过系统实际承载能力时，需要使用拒绝策略。拒绝策略是系统超负荷运行时的补救措施。通常是因为线程池中的线程已经用完了，无法继续为新任务服务，同时，等待队列中也已经排满了，再也塞不下新任务了，这时就需要一套机制来处理这个问题。
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JDK内置的拒绝策略
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AbortPolicy：该策略会直接抛出异常，阻止系统正常工作。
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CallerRunsPolicy：只要线程池未关闭，该策略直接在调用者线程中，运行当前被丢弃的任务。不会真的丢弃任务，但任务提交线程的性能可能急剧下降。
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DiscardOldestPolicy：该策略将丢弃最老的一个请求，也就是即将被执行的一个任务，并尝试再次提交当前任务。
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DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务，不予任何处理。
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