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引言
四种线程池
newCachedThreadPool：可缓存的线程池
newFixedThreadPool：定长线程池
newSingleThreadExecutor：单线程线程池
newScheduledThreadPool：支持定时的定长线程池
自定义ThreadFactory
引言
通过前面的文章，我们学习了Executor框架中的核心类ThreadPoolExecutor ，对于线程池的核心调度机制有了一定的了解，并且成功使用ThreadPoolExecutor 创建了线程池。
而在Java中，除了ThreadPoolExecutor ，Executor框架中还提供了四种线程池，这四种线程池都是直接或间接配置ThreadPoolExecutor的参数实现的，对于ThreadPoolExecutor类不熟悉的读者可以参考Java并发编程：Java线程池核心ThreadPoolExecutor的使用和原理分析
四种线程池
四种线程池分别是：newCachedThreadPool、newFixedThreadPool 、newScheduledThreadPool 和newSingleThreadExecutor ，下面对这几个线程池一一讲解。
newCachedThreadPool：可缓存的线程池
源码：
publicstaticExecutorServicenewCachedThreadPool(){returnnewThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue());}
newCachedThreadPool的方法中是返回一个ThreadPoolExecutor实例，从源码中可以看出该线程池的特点：
1、该线程池的核心线程数量是0，线程的数量最高可以达到Integer 类型最大值；
2、创建ThreadPoolExecutor实例时传过去的参数是一个SynchronousQueue实例，说明在创建任务时，若存在空闲线程就复用它，没有的话再新建线程。
3、线程处于闲置状态超过60s的话，就会被销毁。
用法：
publicstaticvoidmain(String[] args){//定义ExecutorService实例ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();for(inti =0; i <10; i++) {finalintindex = i;try{ Thread.sleep(index *1000); }catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }//调用execute方法cachedThreadPool.execute(newRunnable() {@Overridepublicvoidrun(){ System.out.println(Thread.currentThread() +":"+ index); } }); }}
上面的代码因为每次循环都是隔一秒执行，这个时间足够之前的线程工作完毕，并在新循环中复用这个线程，程序的运行结果如下：
Thread[pool-1-thread-1,5,main]:0Thread[pool-1-thread-1,5,main]:1Thread[pool-1-thread-1,5,main]:2Thread[pool-1-thread-1,5,main]:3Thread[pool-1-thread-1,5,main]:4Thread[pool-1-thread-1,5,main]:5Thread[pool-1-thread-1,5,main]:6Thread[pool-1-thread-1,5,main]:7Thread[pool-1-thread-1,5,main]:8Thread[pool-1-thread-1,5,main]:9
newFixedThreadPool：定长线程池
源码：
publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads){returnnewThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue());}
线程池特点：
1、线程池的最大线程数等于核心线程数，并且线程池的线程不会因为闲置超时被销毁。
2、使用的列队是LinkedBlockingQueue，表示如果当前线程数小于核心线程数，那么即使有空闲线程也不会复用线程去执行任务，而是创建新的线程去执行任务。如果当前执行任务数量大于核心线程数，此时再提交任务就在队列中等待，直到有可用线程。
用法：
publicstaticvoidmain(String[] args){ ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);for(inti =0; i <10; i++) {finalintindex = i;try{ Thread.sleep(index *1000); }catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } cachedThreadPool.execute(newRunnable() {@Overridepublicvoidrun(){ System.out.println(Thread.currentThread() +":"+ index); } }); }}
定义一个线程数为3的线程池，循环10次执行，可以发现运行的线程永远只有三个，结果如下：
Thread[pool-1-thread-1,5,main]:0Thread[pool-1-thread-2,5,main]:1Thread[pool-1-thread-3,5,main]:2Thread[pool-1-thread-1,5,main]:3Thread[pool-1-thread-2,5,main]:4Thread[pool-1-thread-3,5,main]:5Thread[pool-1-thread-1,5,main]:6Thread[pool-1-thread-2,5,main]:7Thread[pool-1-thread-3,5,main]:8Thread[pool-1-thread-1,5,main]:9
newSingleThreadExecutor：单线程线程池
源码：
publicstaticExecutorServicenewSingleThreadExecutor(){returnnewFinalizableDelegatedExecutorService (newThreadPoolExecutor(1,1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue()));}
从源码就可以看出，该线程池基本就是只有一个线程数的newFixedThreadPool，它只有一个线程在工作，所有任务按照指定顺序执行。
用法：
和newFixedThreadPool类似，只是一直只有一个线程在工作，这里就不贴代码了。
newScheduledThreadPool：支持定时的定长线程池
源码：
publicstaticScheduledExecutorServicenewScheduledThreadPool(intcorePoolSize){returnnewScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);}publicScheduledThreadPoolExecutor(intcorePoolSize){super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,0, NANOSECONDS,newDelayedWorkQueue());}publicThreadPoolExecutor(intcorePoolSize,intmaximumPoolSize,longkeepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue){this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler); }
newScheduledThreadPool的方法不是直接返回一个ThreadPoolExecutor实例，而是通过有定时功能的ThreadPoolExecutor，也就是ScheduledThreadPoolExecutor 来返回ThreadPoolExecutor实例，从源码中可以看出：
1、该线程池可以设置核心线程数量，最大线程数与newCachedThreadPool一样，都是Integer.MAX_VALUE。
2、该线程池采用的队列是DelayedWorkQueue，具有延迟和定时的作用。
用法：
publicstaticvoidmain(String[] args) { ExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(3);//延迟3秒执行，只执行一次((ScheduledExecutorService) scheduledThreadPool).schedule(newRunnable() { @Overridepublicvoidrun() { System.out.println("延迟========"); } },3,TimeUnit.SECONDS);//延迟1秒后每隔两秒执行一次((ScheduledExecutorService) scheduledThreadPool).scheduleAtFixedRate(newRunnable() { @Overridepublicvoidrun() { System.out.println("执行============"); } },1,2,TimeUnit.SECONDS);//单位是秒}
自定义ThreadFactory
四种线程池的使用就说到这里了，值得说明的是，除了上面的参数外，Executors类中还给这四种线程池提供了可传ThreadFactory的重载方法，以下是它们的源码：
publicstaticExecutorServicenewSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory){returnnewFinalizableDelegatedExecutorService (newThreadPoolExecutor(1,1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue(), threadFactory));}publicstaticExecutorServicenewCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory){returnnewThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue(), threadFactory);}publicstaticScheduledExecutorServicenewScheduledThreadPool(intcorePoolSize, ThreadFactory threadFactory){returnnewScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);}publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads, ThreadFactory threadFactory){returnnewThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue(), threadFactory);}
ThreadFactory是一个接口类，也就是我们经常说的线程工厂，只有一个方法，可以用于创建线程：
Thread newThread(Runnabler);
默认情况下，ThreadPoolExecutor构造器传入的ThreadFactory 参数是Executors类中的defaultThreadFactory()，相当于一个线程工厂，帮我们创建了线程池中所需的线程。
除此之外，我们也可以自定义ThreadFactory，并根据自己的需要来操作线程，下面是实例代码：
publicstaticvoidmain(String[] args) { ExecutorService service =newThreadPoolExecutor(5,5,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,newSynchronousQueue(),newThreadFactory() { @OverridepublicThread newThread(Runnable r) { Thread t =newThread(r); System.out.println("我是线程"+ r);returnt; } } );//用lambda表达式编写方法体中的逻辑Runnablerun= () -> {try{ Thread.sleep(1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"正在执行"); }catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } };for(inti =0; i <5; i++) { service.submit(run); }//这里一定要做关闭service.shutdown();}
运行代码后，控制行会输出五行 “我是线程java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。。。。。”的信息，也证明了我们自定义的ThreadFactory起到了作用。
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