创建线程的三种方式：
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继承Thread
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实现Runnable接口，然后交给Thread执行
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实现Callable接口，通过FutureTask，可以拿到回调值
严格来说只有前两种（如Thread源码中注释所说）第三种其实是被包装成FutureTask交给Thread执行，而FutureTask实现RunnableFuture，RunnableFuture继承自Runnable）
线程相关的一些方法
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sleep期间不会释放锁，结束后会进入就绪状态，调用sleep时如果interrupted为true，则会抛出InterruptedException异常，并清除interrupt状态为false，想要彻底打断，需要在捕获异常时再调用interrupt()
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wait会释放锁，需要等待别人唤醒才能进入就绪状态
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interrupt和谐的结束线程，设置标识
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join可以实现顺序执行线程，直接获取当前线程的执行权执行自己，自己执行完后再执行当前线程
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setDaemon()，为当前线程设置守护线程，当前线程结束，守护线程也会结束
线程的一些状态
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注：**在显式锁调用lock()获取不到锁时会调用LockSupport.park()进入等待或者等待超时状态，不会进入阻塞态，只有使用synchronized关键字获取不到锁时才会进入阻塞态，等待状态是自己调用方法主动进入，而阻塞状态是被动进入
ThreadLocal理解
- 每个Thread中都持有一个ThreadLocalMap对象，这个对象存储了一组以ThreadLocal对象为键，以本地线程变量为value的键值对，叫做Entry的数组。可以在不同的线程中通过同一个ThreadLocal的set方法设置不同的线程局部变量，键都是同一个ThreadLocal对象，但是值保存在不同的Thread的ThreadLocalMap里，这样再通过同一个ThreadLocal的get方法取的时候，同一个key，在不同的线程却从不同的ThreadLocalMap取，值也是各自线程之前保存的局部变量值，所以ThreadLocal能够实现线程间的“数据隔离”，获取当前线程的局部变量值，不受其他线程影响～
- 每个Thread维护着一个ThreadLocalMap的引用
- ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部类，用Entry来进行存储
- 调用ThreadLocal的set()方法时，实际上就是往自己线程Thread对象的ThreadLocalMap设置值，key是ThreadLocal对象，值是传递进来的对象
- 调用ThreadLocal的get()方法时，实际上就是从各自的Thread对象的ThreadLocalMap获取值，key是ThreadLocal对象
- ThreadLocal本身并不存储值，它只是作为一个key来让线程Thread对象从各自的ThreadLocalMap获取value。
线程池
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线程池的优势：
- 降低资源消耗，通过重复利用自己创建的线程降低线程的创建和销毁造成的消耗
- 提高响应速度，当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就可以立即执行
- 提高线程的可管理性，线程是稀缺资源，无限的创建，不仅消耗资源，还会降低系统稳定性，线程池可以统一分配，调优和监控
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线程池参数
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核心线程数
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最大线程数
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线程空闲时存活
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存活时间单位
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阻塞队列
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创建线程工厂
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4种拒绝策略：1.默认策略直接抛出异常。2.抛弃这个任务。3.抛弃阻塞队列最靠前的。4.用调用者所在线程执行任务
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线程工作机制：
- 如果当前运行的线程少于核心线程数，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。
- 如果运行的线程等于或多于核心线程数，则将任务加入阻塞队列BlockingQueue。
- 如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务。
- 如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。
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如何配置线程池
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CPU密集型：CPU在不停的计算，从内存中取值纯计算。
尽量使用较小的线程池，最大线程数一般为CPU核心数+1（由于内存比较紧张，会把一部分磁盘划分为虚拟内存，线程处理的数据同时存在虚拟内存，磁盘中时，操作系统需要把磁盘中的数据调度到虚拟内存中，磁盘中读取速度比虚拟内存中慢，此时就会把线程标记为页缺失状态，会等数据调度过来后再唤醒线程，这样会有空闲CPU），CPU核心数获取：Runtime.getRuntime().availableProcessors()， 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，会造成CPU过度切换。
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IO密集型：网络通讯、读写磁盘
可以使用稍大的线程池，一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高，因此可以让CPU在等待IO的时候有其他线程去处理别的任务，充分利用CPU时间。
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混合型：以上两种都有，这种情况下，可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务，然后分别用不同的线程池去处理。 如果拆分之后两个任务执行时间有数据级的差距，那么拆分没有意义。
因为先执行完的任务就要等后执行完的任务，最终的时间仍然取决于后执行完的任务，而且还要加上任务拆分与合并的开销，如果拆分之后两个任务执行时间差不多，那拆分效率更高
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