Java 中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。 在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
&emspp;第一：降低资源消耗。 通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
&emspp;第二：提高晌应速度。 当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
&emspp;第三：提高线程的可管理性。 线程是稀缺资源， 如果无限制地创建， 不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是，要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。
1. 线程池的实现原理
1 ）线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。 如果不是， 则创建一个新的工作线程来执行任务。 如果核心线程池里的线程都在执行任务， 则进人下个流程。
2 ）线程池判断工作队列是否已经满。 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 ）线程池判断线程池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。
ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况。
1 ）如果当前运行的线程少于corePoolSize ， 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）。
2）如果运行的线程等于或多于corePoolSize ，则将任务加人 BlockingQueue。
3 ）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（注意，执行这一步骤需要获取全局锁。
4）如果创建新线程将使当前运行的线程超出 maximumPoo!Size ，任务将被拒绝， 并调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution（）方法 。
ThreadPoo!Executor采取上述步骤的总体设计思路，是为了在执行execute（）方法时，尽可能地避免获取全局锁（那将会是一个严重的可伸缩瓶颈）。在ThreadPoo!Executor完成预热之后（当前运行的线程数大于等于corePoo!Size），几乎所有的execute（）方法调用都是执行步骤2，而步骤2不需要获取全局锁。
线程池的使用
我们可以通过 ThreadPoolExecutor 来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor{corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);
创建一个线程池时需要输入几个参数， 如下。
1 ) corePoolSize （线程池的基本大小）：当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAIICore Threads（）方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
2 ) runnableTaskQueue （任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列， 此队列按FIFO（先进先
出）原则对元素进行排序。
LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列， 此队列按FIFO 排序元素， 吞吐量通常要高于 ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
SynchronousQueue：一 个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通过要高于Linked-BlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
PriorityB lockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
3 ) maximurnPoolSize （线程池最大数量）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了， 并且已创建的线程数小于最大线程数， 则线程池会再创建新的线程执行任务。值得注意 的是，如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
4) ThreadFactory ：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线 程设置更有意义的名字。使用开源框架 guava 提供的 ThreadFactoryBuilder可以快速给线程池里的线程设置有意义的名字。
5 ) RejectedExecutionHandler （饱和策略）：当队列和线程池都满了， 说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。
AbortPolicy：直接抛出异常。
CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的
DiscardPolicy：不处理， 丢弃掉。
当然， 也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化存储不能处理的任务。
keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后， 保持存活的时间。
所以， 如果任务很多， 并且每个任务执行的时间比较短， 可以调大时间， 提高线程的
利用率。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS）、 小时（HOURS）、分钟（MINUTES）、 毫秒（MILLISECONDS）、 微秒（MICROSECONDS， 千分之一毫秒） 和纳秒（NANOSECONDS， 千分之一微秒）。
2. 向线程池提交任务
可以使用两个方法向线程池提交任务，分别为execute()和submit()方法。
execute()方法用于提交不需要返回值的任务，无法判断任务是否被线程池执行成功。
submit()方法用户提交需要返回值的任务。
3. 合理地配置线程池
要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来分析。
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、中和低。
任务的执行时间：长、中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
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。
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。
4. 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。
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