前两篇文章讲了线程池的源码分析，再来看这篇文章就比较简单了， 本文主要讲解 Executors 这个工具类，看看长江创建线程池的几种方法。
newFixedThreadPool
- 生成一个固定大小的线程池：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
最大线程数设置为与核心线程数相等，则不会创建临时线程，创建的线程都是核心线程，线程也不会被回收。此时 keepAliveTime 设置为 0（因为这里它是没用的，即使不为 0，线程池默认也不会回收 corePoolSize 内的线程），任务队列采用 LinkedBlockingQueue，*队列，所以FixedThreadPool永远不会拒绝, 即饱和策略失效。
过程分析：刚开始，每提交一个任务都创建一个 worker，当 worker 的数量达到 nThreads 后，不再创建新的线程，而是把任务提交到 LinkedBlockingQueue 中，而且之后线程数始终为 nThreads。
newSingleThreadExecutor
- 生成只有一个线程的固定线程池
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
这个更简单，和上面的一样，只要设置线程数为 1 就可以了。
初始化的线程池中只有一个线程，如果该线程异常结束，会重新创建一个新的线程继续执行任务，唯一的线程可以保证所提交任务的顺序执行。
由于使用了*队列, 所以SingleThreadPool永远不会拒绝, 即饱和策略失效。
由于newFixedThreadPool和SingleThreadPool都是使用的LinkedBlockingQueue，并且核心线程固定，如果此时并发有大量任务进行添加，线程处理速度过慢，将会全部添加到LinkedBlockingQueue中，此时会出现内存溢出。
newCachedThreadPool
- 生成一个需要的时候就创建新的线程
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
核心线程数为 0，最大线程数为 Integer.MAX_VALUE，keepAliveTime 为 60 秒，任务队列采用 SynchronousQueue，所以创建的线程都是临时线程，都可以被回收。
这种线程池对于任务可以比较快速地完成的情况有比较好的性能。如果线程空闲了 60 秒都没有任务，那么将关闭此线程并从线程池中移除。所以如果线程池空闲了很长时间也不会有问题，因为随着所有的线程都会被关闭，整个线程池不会占用任何的系统资源。
int c = ctl.get();
// corePoolSize 为 0，所以不会进到这个 if 分支
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// offer 如果有空闲线程刚好可以接收此任务，那么返回 true，否则返回 false
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
过程分析：我把 execute 方法的主体粘贴过来，让大家看得明白些。鉴于 corePoolSize 是 0，那么提交任务的时候，直接将任务提交到队列中，由于采用了 SynchronousQueue，所以如果是第一个任务提交的时候，offer 方法肯定会返回 false，因为此时没有任何 worker 对这个任务进行接收，那么将进入到最后一个分支来创建第一个 worker，第一个worker执行完后就getTask（）从队列中取任务。之后再提交任务的话，取决于是否有空闲下来的线程对任务进行接收，如果有，会进入到第二个 if 语句块中把当前任务给正在等待的worker，如果没有空闲的线程在等待取任务，就是和第一个任务一样，进到最后的 else if 分支创建worker。
我们来仔细分析下代码，第一次添加任务时，执行到第9行 workQueue.offer(command)，我把以前文章里面的offer()代码贴过来，如果有感兴趣的可以去看看《并发编程（十）—— Java 并发队列 BlockingQueue 实现之 SynchronousQueue源码分析》
public boolean offer(E e) {
if (e == null) throw new NullPointerException();
return transferer.transfer(e, true, 0) != null;
}
/**
* Puts or takes an item.
*/
Object transfer(Object e, boolean timed, long nanos) { QNode s = null; // constructed/reused as needed
boolean isData = (e != null); for (;;) {
QNode t = tail;
QNode h = head;
if (t == null || h == null) // saw uninitialized value
//说明还没有初始化，则跳出继续循环，直至初始化完成
continue; // spin // 走到这里，说明已经初始化完成，但是初始化时head = h;tail = h;head和tail都是相同的空节点
// 如果h == t为false，则判断t.isData == isData，判断队尾节点和当前节点类型是否一致
// 队列空，或队列中节点类型和当前节点一致，
// 即我们说的第一种情况，将节点入队即可。读者要想着这块 if 里面方法其实就是入队
if (h == t || t.isData == isData) { // empty or same-mode
QNode tn = t.next;
// t != tail 说明刚刚有节点入队，continue 即可
if (t != tail) // inconsistent read
continue;
// 有其他节点入队，但是 tail 还是指向原来的，此时设置 tail 即可
if (tn != null) { // lagging tail
// 这个方法就是：如果 tail 此时为 t 的话，设置为 tn
advanceTail(t, tn);
continue;
}
//
if (timed && nanos <= 0) // can't wait
return null;
// s == null，则创建一个新节点
if (s == null)
s = new QNode(e, isData);
// 将当前节点，插入到 tail 的后面
if (!t.casNext(null, s)) // failed to link in
continue; // 将当前节点设置为新的 tail
advanceTail(t, s); // swing tail and wait
// 看到这里，请读者先往下滑到这个方法，看完了以后再回来这里，思路也就不会断了
Object x = awaitFulfill(s, e, timed, nanos);
// 到这里，说明之前入队的线程被唤醒了，准备往下执行
// 若返回的x == s表示，当前线程已经超时或者中断，不然的话s == null或者是匹配的节点
if (x == s) { // wait was cancelled
clean(t, s);
return null;
}
// 若s节点被设置为取消
if (!s.isOffList()) { // not already unlinked
advanceHead(t, s); // unlink if head
if (x != null) // and forget fields
s.item = s;
s.waiter = null;
}
return (x != null) ? x : e; // 这里的 else 分支就是上面说的第二种情况，有相应的读或写相匹配的情况
} else { // complementary-mode
QNode m = h.next; // node to fulfill
// 不一致读，表明有其他线程修改了队列
if (t != tail || m == null || h != head)
continue; // inconsistent read Object x = m.item;
if (isData == (x != null) || // m already fulfilled
x == m || // m cancelled
!m.casItem(x, e)) { // lost CAS
advanceHead(h, m); // dequeue and retry
continue;
} advanceHead(h, m); // successfully fulfilled
LockSupport.unpark(m.waiter);
return (x != null) ? x : e;
}
}
} void advanceTail(QNode t, QNode nt) {
if (tail == t)
UNSAFE.compareAndSwapObject(this, tailOffset, t, nt);
}
第一次offer(command)时，我们可以看到 transfer 方法中 第32行处 timed && nanos <= 0 成立，此时return null,则offer返回false,所以第一次添加任务时，就会执行最后的 else if (!addWorker(command, false)) 添加一个worker,如果这个worker执行完任务，在getTask()中从等待队列中取任务，这时如果有线程提交任务，则在 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) 处给到空闲的线程；如果等待超过60秒，则关闭此线程；如果此时线程还在执行任务，还有线程提交任务，则还会执行到最后的 else if (!addWorker(command, false)) 添加一个worker。
SynchronousQueue 是一个比较特殊的 BlockingQueue，其本身不储存任何元素，它有一个虚拟队列（或虚拟栈），不管读操作还是写操作，如果当前队列中存储的是与当前操作相同模式的线程，那么当前操作也进入队列中等待；如果是相反模式，则配对成功，从当前队列中取队头节点。具体的信息，可以看我的另一篇关于 BlockingQueue 的文章。
第一次offer(command)时，如果此时没有相反操作的在getTask,这时添加队列并不会阻塞，直接返回false，然后创建一个worker,执行当前任务，当前worker在60秒内如果有其他线程offer，则会继续getTask执行任务，如果超时60秒，则会回收当前worker，如果并发很多同时提交任务，并且处理任务过慢，则会同时创建很多线程，因为没有空闲的线程等待getTask。如果在60秒内执行完任务，且又有任务来 ，则入队的线程直接将任务给空闲的线程