线程池创建的参数
- 线程池的基本大小（核心线程数）
- 任务队列（ArrayBlockingQueue/LinkedBlockingQueue/PriorityBlockingQueue）
- 线程池最大数量
- 饱和策略
- 线程存活时间
- 单位
向线程池提交任务
execute() 执行不需要返回值的任务
submit() 提交需要返回值的任务
线程内部流程
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1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2、线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
tip:
调用prestartAllCoreThreads()将提前创建所有基本线程。
执行示意图
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合理地配置线程池
任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务
任务的优先级：高，中，低
任务的执行时间：长，中，短
任务的依赖性：是否依赖其它系统资源
策略：
性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的
线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配
置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务
和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量
将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高
的任务先执行。
注意 如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能
执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者可以使用优先级队列，让
执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，等待的时间越
长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用CPU。
建议使用有界队列。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点
儿，比如几千。有一次，我们系统里后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断抛出抛弃任
务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线
程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻
塞，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，那么线程池的队列就会越来越多，
有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然，我们的系统所
有的任务是用单独的服务器部署的，我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务，但是
出现这样问题时也会影响到其他任务。
线程池的监控
如果在系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便在出现问题时，可以根
据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，在监控线程池的
时候可以使用以下属性。
- taskCount：线程池需要执行的任务数量。
- completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量，小于或等于taskCount。
- largestPoolSize：线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
- getPoolSize：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
- getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的
beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执
行一些代码来进行监控。例如，监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。
这几个方法在线程池里是空方法。
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