1.ThreadFactory
线程池的主要作用就是复用，也就是避免线程的频繁创建。那么最开始的线程从何而来呢？那就是ThreadFactory。
ThreadFactory是一个接口，它只有一个用来创建线程的方法。
Thread newThread(Runnable r);
当线程池需要新建线程的时候，就会调用这个方法。
使用自定义线程池，我们可以跟踪线程池究竟在何时创建了多少线程，也可以自定义线程的名称，组以及优先级信息，甚至可以将所有线程设置为守护线程。
ThreadFactory简单实例代码如下：
public class ThreadFactoryDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5, 10,
0L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque<Runnable>(),
new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t=new Thread(r);
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"creat"+t);
return t;
}
});
for (int i=0;i<10;i++){
es.submit(()->{
try {
System.out.println(System.currentTimeMillis()+" "+Thread.currentThread().getId()+"正在执行");
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
System.out.println(Thread.currentThread().getId()+"关闭了");
}
});
}
}
}
2.扩展线程池
虽然JDK已经帮我们实现了这个稳定的高性能线程池，但是如果我们需要对这个线程池做一些扩展，但如果我们需要对线程池做一些扩展，比如监控每个任务执行的开始时间和结束时间，或者其他一些自定义的增强功能，这时候应该怎么办？
ThreadPoolExecutor是一个可扩展的线程池。它提供了beforeExecute（），afterExecute和terminated（）接口三个接口用来对线程池进行控制。 可以重写ThreadPoolExecutor中的这三个方法。
实例如下：
public class ThreadFactoryDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5, 10,
0L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque<Runnable>(),
new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t=new Thread(r);
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"creat"+t);
return t;
}
}){
@Override
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
System.out.println("准备执行"+t);
}
@Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
System.out.println("执行完成"+r);
}
@Override
protected void terminated() {
System.out.println("线程池退出");
}
};
for (int i=0;i<10;i++){
es.submit(()->{
try {
System.out.println(System.currentTimeMillis()+" "+Thread.currentThread().getId()+"正在执行");
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
System.out.println(Thread.currentThread().getId()+"关闭了");
}
});
}
}
}
3.关闭线程池
关闭线程池，可以通过shutdown和shutdownNow两个方法，它们的原理都是遍历线程池中所有的线程，然后依次中断线程。但是两者还是有不同。
1.shutdownNow首先将线程池的状态设为stop，然后尝试停止正在执行和未执行任务的线程，并返回等待执行任务的列表。
2.shutdown只是将线程池的状态设置为shutdown状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。
可以看出shutdown方法会将正在执行的任务继续执行完，而shutdownNow方法会直接中断正在执行的任务。调用了这两个方法的任意一个，isShutDown方法都会返回true，当所有线程都关闭，才表示线程池关闭成功，这是调用isTerminated方法才会返回true。
使用实例代码：
public class ThreadFactoryDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5, 10,
0L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingDeque<Runnable>(),
new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t=new Thread(r);
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"creat"+t);
return t;
}
}){
@Override
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
System.out.println("准备执行"+t);
}
@Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
System.out.println("执行完成"+r);
}
@Override
protected void terminated() {
System.out.println("线程池退出");
}
};
for (int i=0;i<10;i++){
es.submit(()->{
try {
System.out.println(System.currentTimeMillis()+" "+Thread.currentThread().getId()+"正在执行");
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
System.out.println(Thread.currentThread().getId()+"关闭了");
}
});
}
es.shutdown();
while (true){
if (es.isTerminated())
break;
}
System.out.println("线程池关闭成功");
}
}
4.如何合理配置线程池参数
Ncpu=CPU的数量
Ucpu=目标CPU的使用率
W/C=等待时间与计算时间的比率
Nthreads=Ncpu x UCPU x (1+W/C)
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度进行分析：
1.CPU的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务
2.任务的优先级：高、中、低
3.任务的执行时间：长、中和短
4/任务的依赖性：是否依赖其他系统资源比如数据库的连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数，如配置Ncpu+1个小城的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2xNcpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个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，则没有必要分解。我们可以通过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PrioityBlockingQueue来处理。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间段的先执行。
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，如果等待的时间越长，CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
并且，阻塞队列最好使用有界队列，如果采用无界队列的话，一旦任务积压在阻塞队列中的话就会占用过多的内存资源，甚至会使得系统崩溃。
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