1.线程池的作用
一方面当执行大量异步任务时候线程池能够提供较好的性能，在不使用线程池的时候，每当需要执行异步任务时候是直接 new 一线程进行运行，而线程的创建和销毁是需要开销的。使用线程池时候，线程池里面的线程是可复用的，不会每次执行异步任务时候都重新创建和销毁线程。
另一方面线程池提供了一种资源限制和管理的手段，比如可以限制线程的个数，动态新增线程等，每个 ThreadPoolExecutor 也保留了一些基本的统计数据，比如当前线程池完成的任务数目等。
2.ThreadPoolExecutor 原理探究
类图如下：
3.线程池状态含义：
-
RUNNING：接受新任务并且处理阻塞队列里的任务；
-
SHUTDOWN：拒绝新任务但是处理阻塞队列里的任务；
-
STOP：拒绝新任务并且抛弃阻塞队列里的任务，同时会中断正在处理的任务；
-
TIDYING：所有任务都执行完（包含阻塞队列里面任务）当前线程池活动线程为 0，将要调用
terminated方法； -
TERMINATED：终止状态，terminated方法调用完成以后的状态。
线程池状态转换：
1.RUNNING -> SHUTDOWN：显式调用 shutdown() 方法，或者隐式调用了 finalize()，它里面调用了 shutdown() 方法。
2.RUNNING or SHUTDOWN -> STOP：显式调用 shutdownNow() 方法时候。
3.SHUTDOWN -> TIDYING：当线程池和任务队列都为空的时候。
4.STOP -> TIDYING：当线程池为空的时候。
5.TIDYING -> TERMINATED：当 terminated() hook 方法执行完成时候。
4.线程池参数：
-
corePoolSize：线程池核心线程个数；
-
workQueue：用于保存等待执行的任务的阻塞队列；比如基于数组的有界
ArrayBlockingQueue，基于链表的无界LinkedBlockingQueue，最多只有一个元素的同步队列SynchronousQueue，优先级队列PriorityBlockingQueue等。
-
maximunPoolSize：线程池最大线程数量。
-
ThreadFactory：创建线程的工厂。
-
RejectedExecutionHandler：饱和策略，当队列满了并且线程个数达到
maximunPoolSize后采取的策略，比如AbortPolicy（抛出异常），CallerRunsPolicy（使用调用者所在线程来运行任务），DiscardOldestPolicy（调用 poll 丢弃一个任务，执行当前任务），DiscardPolicy（默默丢弃，不抛出异常）。 -
keeyAliveTime：存活时间。如果当前线程池中的线程数量比核心线程数量要多，并且是闲置状态的话，这些闲置的线程能存活的最大时间。
-
TimeUnit，存活时间的时间单位。
5.线程池类型：
1.newFixedThreadPool：创建一个核心线程个数和最大线程个数都为 nThreads 的线程池，并且阻塞队列长度为Integer.MAX_VALUE，keeyAliveTime=0 说明只要线程个数比核心线程个数多并且当前空闲则回收。代码如下：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
2.newSingleThreadExecutor：创建一个核心线程个数和最大线程个数都为1的线程池，并且阻塞队列长为 Integer.MAX_VALUE，keeyAliveTime=0 说明只要线程个数比核心线程个数多并且当前空闲则回收。代码如下：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
3.newCachedThreadPool：创建一个按需创建线程的线程池，初始线程个数为 0，最多线程个数为 Integer.MAX_VALUE，并且阻塞队列为同步队列，keeyAliveTime=60 说明只要当前线程 60s 内空闲则回收。这个特殊在于加入到同步队列的任务会被马上被执行，同步队列里面最多只有一个任务。代码如下：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
4.ScheduledExecutorService可以用来做定时任务的线程池
6.线程池拒绝策略
1.AbortPolicy，拒绝并抛出异常
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public AbortPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
}
2.DiscardPolicy，拒绝但不抛出异常
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public DiscardPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
}
3.DiscardOldestPolicy，执行任务，放弃最老的一个任务
public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public DiscardOldestPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
}
4.CallerRunsPolicy 直接执行任务
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public CallerRunsPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
}
7合理配置线程池
CPU密集
CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。
IO密集
IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即时在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。
接着上一篇探讨线程池留下的尾巴，如何合理的设置线程池大小。
要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：
1. 任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
2. 任务的优先级：高、中、低。
3. 任务的执行时间：长、中、短。
4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。
性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务
IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu核数
操作系统之名称解释：
某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，
前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。
欢迎观看我下一篇，线程池ThreadPoolExecutor源码深度解析！https://blog.csdn.net/zhangkaixuan456/article/details/106841419