首先介紹如何使用,後面再介紹原理:
public class App {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 12,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue(6));
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executorService.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("第一個" + Thread.currentThread().getName());
}
});
executorService.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("第二個" + Thread.currentThread().getName());
}
});
}
executorService.shutdown();
}
}
2、Java 線程池,都是Java自身帶有的根據不同需要通過ThreadPoolExecutor構造的
Java通過Executors提供四種線程池，分別爲：
newCachedThreadPool創建一個可緩存線程池，如果線程池長度超過處理需要，可靈活回收空閒線程，若無可回收，則新建線程。
newFixedThreadPool 創建一個定長線程池，可控制線程最大併發數，超出的線程會在隊列中等待。
newScheduledThreadPool 創建一個定長線程池，支持定時及週期性任務執行。
newSingleThreadExecutor 創建一個單線程化的線程池，它只會用唯一的工作線程來執行任務，保證所有任務按照指定順序(FIFO, LIFO, 優先級)執行。
(1). newCachedThreadPool
創建一個可緩存線程池，如果線程池長度超過處理需要，可靈活回收空閒線程，若無可回收，則新建線程。示例代碼如下：
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);
}
});
}
線程池爲無限大，當執行第二個任務時第一個任務已經完成，會複用執行第一個任務的線程，而不用每次新建線程。
(2). newFixedThreadPool
創建一個定長線程池，可控制線程最大併發數，超出的線程會在隊列中等待。示例代碼如下：
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();
}
}
});
}
因爲線程池大小爲3，每個任務輸出index後sleep 2秒，所以每兩秒打印3個數字。
定長線程池的大小最好根據系統資源進行設置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()。可參考PreloadDataCache。
(3) newScheduledThreadPool
創建一個定長線程池，支持定時及週期性任務執行。延遲執行示例代碼如下：
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 3 seconds");
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
表示延遲3秒執行。
定期執行示例代碼如下：
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");
}
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
表示延遲1秒後每3秒執行一次。
ScheduledExecutorService比Timer更安全，功能更強大，後面會有一篇單獨進行對比。
(4)、newSingleThreadExecutor
創建一個單線程化的線程池，它只會用唯一的工作線程來執行任務，保證所有任務按照指定順序(FIFO, LIFO, 優先級)執行。示例代碼如下：
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(); } } }); }
結果依次輸出，相當於順序執行各個任務。
現行大多數GUI程序都是單線程的。Android中單線程可用於數據庫操作，文件操作，應用批量安裝，應用批量刪除等不適合併發但可能IO阻塞性及影響UI線程響應的操作
在這裏借花獻佛了，那別人的東西學一學了。
在我們的開發中“池”的概念並不罕見，有數據庫連接池、線程池、對象池、常量池等等。下面我們主要針對線程池來一步一步揭開線程池的面紗。
使用線程池的好處
1、降低資源消耗
可以重複利用已創建的線程降低線程創建和銷燬造成的消耗。
2、提高響應速度
當任務到達時，任務可以不需要等到線程創建就能立即執行。
3、提高線程的可管理性
線程是稀缺資源，如果無限制地創建，不僅會消耗系統資源，還會降低系統的穩定性，使用線程池可以進行統一分配、調優和監控
線程池的工作原理
首先我們看下當一個新的任務提交到線程池之後，線程池是如何處理的
1、線程池判斷核心線程池裏的線程是否都在執行任務。如果不是，則創建一個新的工作線程來執行任務。如果核心線程池裏的線程都在執行任務，則執行第二步。
2、線程池判斷工作隊列是否已經滿。如果工作隊列沒有滿，則將新提交的任務存儲在這個工作隊列裏進行等待。如果工作隊列滿了，則執行第三步
3、線程池判斷線程池的線程是否都處於工作狀態。如果沒有，則創建一個新的工作線程來執行任務。如果已經滿了，則交給飽和策略來處理這個任務
線程池飽和策略
這裏提到了線程池的飽和策略，那我們就簡單介紹下有哪些飽和策略：
AbortPolicy
爲Java線程池默認的阻塞策略，不執行此任務，而且直接拋出一個運行時異常，切記ThreadPoolExecutor.execute需要try catch，否則程序會直接退出。
DiscardPolicy
直接拋棄，任務不執行，空方法
DiscardOldestPolicy
從隊列裏面拋棄head的一個任務，並再次execute 此task。
CallerRunsPolicy
在調用execute的線程裏面執行此command，會阻塞入口
用戶自定義拒絕策略（最常用）
實現RejectedExecutionHandler，並自己定義策略模式
下我們以ThreadPoolExecutor爲例展示下線程池的工作流程圖
1.jpg
2.jpg
1、如果當前運行的線程少於corePoolSize，則創建新線程來執行任務（注意，執行這一步驟需要獲取全局鎖）。
2、如果運行的線程等於或多於corePoolSize，則將任務加入BlockingQueue。
3、如果無法將任務加入BlockingQueue（隊列已滿），則在非corePool中創建新的線程來處理任務（注意，執行這一步驟需要獲取全局鎖）。
4、如果創建新線程將使當前運行的線程超出maximumPoolSize，任務將被拒絕，並調用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。
ThreadPoolExecutor採取上述步驟的總體設計思路，是爲了在執行execute()方法時，儘可能地避免獲取全局鎖（那將會是一個嚴重的可伸縮瓶頸）。在ThreadPoolExecutor完成預熱之後（當前運行的線程數大於等於corePoolSize），幾乎所有的execute()方法調用都是執行步驟2，而步驟2不需要獲取全局鎖。
線程池只是併發編程中的一小部分，下圖是史上最全面的Java的併發編程學習技術總彙
3.jpg
可以通過調用線程池的shutdown或shutdownNow方法來關閉線程池。它們的原理是遍歷線程池中的工作線程，然後逐個調用線程的interrupt方法來中斷線程，所以無法響應中斷的任務可能永遠無法終止。但是它們存在一定的區別，shutdownNow首先將線程池的狀態設置成STOP，然後嘗試停止所有的正在執行或暫停任務的線程，並返回等待執行任務的列表，而shutdown只是將線程池的狀態設置成SHUTDOWN狀態，然後中斷所有沒有正在執行任務的線程。
只要調用了這兩個關閉方法中的任意一個，isShutdown方法就會返回true。當所有的任務都已關閉後，才表示線程池關閉成功，這時調用isTerminaed方法會返回true。至於應該調用哪一種方法來關閉線程池，應該由提交到線程池的任務特性決定，通常調用shutdown方法來關閉線程池，如果任務不一定要執行完，則可以調用shutdownNow方法。
合理的配置線程池
要想合理地配置線程池，就必須首先分析任務特性，可以從以下幾個角度來分析。
1、任務的性質：CPU密集型任務、IO密集型任務和混合型任務。
2、任務的優先級：高、中和低。
3、任務的執行時間：長、中和短。
4、任務的依賴性：是否依賴其他系統資源，如數據庫連接。
性質不同的任務可以用不同規模的線程池分開處理。CPU密集型任務應配置儘可能小的線程，如配置Ncpu+1個線程的線程池。由於IO密集型任務線程並不是一直在執行任務，則應配置儘可能多的線程，如2*Ncpu。混合型的任務，如果可以拆分，將其拆分成一個CPU密集型任務和一個IO密集型任務，只要這兩個任務執行的時間相差不是太大，那麼分解後執行的吞吐量將高於串行執行的吞吐量。如果這兩個任務執行時間相差太大，則沒必要進行分解。可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法獲得當前設備的CPU個數。優先級不同的任務可以使用優先級隊列PriorityBlockingQueue來處理。它可以讓優先級高的任務先執行
如果一直有優先級高的任務提交到隊列裏，那麼優先級低的任務可能永遠不能執行。執行時間不同的任務可以交給不同規模的線程池來處理，或者可以使用優先級隊列，讓執行時間短的任務先執行。依賴數據庫連接池的任務，因爲線程提交SQL後需要等待數據庫返回結果，等待的時間越長，則CPU空閒時間就越長，那麼線程數應該設置得越大，這樣才能更好地利用CPU。
建議使用有界隊列。有界隊列能增加系統的穩定性和預警能力，可以根據需要設大一點兒，比如幾千。有時候我們系統裏後臺任務線程池的隊列和線程池全滿了，不斷拋出拋棄任務的異常，通過排查發現是數據庫出現了問題，導致執行SQL變得非常緩慢，因爲後臺任務線程池裏的任務全是需要向數據庫查詢和插入數據的，所以導致線程池裏的工作線程全部阻塞，任務積壓在線程池裏。如果當時我們設置成無界隊列，那麼線程池的隊列就會越來越多，有可能會撐滿內存，導致整個系統不可用，而不只是後臺任務出現問題。當然，我們的系統所有的任務是用單獨的服務器部署的，我們使用不同規模的線程池完成不同類型的任務，但是出現這樣問題時也會影響到其他任務。
線程池的監控
如果在系統中大量使用線程池，則有必要對線程池進行監控，方便在出現問題時，可以根據線程池的使用狀況快速定位問題。可以通過線程池提供的參數進行監控，在監控線程池的時候可以使用以下屬性
- taskCount：線程池需要執行的任務數量。
- completedTaskCount：線程池在運行過程中已完成的任務數量，小於或等於taskCount。
- largestPoolSize：線程池裏曾經創建過的最大線程數量。通過這個數據可以知道線程池是否曾經滿過。如該數值等於線程池的最大大小，則表示線程池曾經滿過。
- getPoolSize：線程池的線程數量。如果線程池不銷燬的話，線程池裏的線程不會自動銷燬，所以這個大小隻增不減。
- getActiveCount：獲取活動的線程數。
通過擴展線程池進行監控。可以通過繼承線程池來自定義線程池，重寫線程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任務執行前、執行後和線程池關閉前執行一些代碼來進行監控。例如，監控任務的平均執行時間、最大執行時間和最小執行時間等。
原文鏈接：https://www.jianshu.com/p/93647be8a2a9