1. 引言
合理利用线程池能够带来三个好处。
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。
第二：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能立即执行。
第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，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的分配，调优和监控。
但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如指掌。
2. 线程池的使用
线程池的创建
我们可以通过java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);
创建一个线程池需要输入几个参数：
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prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
-
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 （先进先出） 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，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
maximumPoolSize（线程池最大大小）：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*的任务队列这个参数就没什么效果。
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。
-
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。以下是JDK1.5提供的四种策略。
- AbortPolicy：直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
- 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，可以调大这个时间，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)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
向线程池提交任务
我们可以使用execute提交的任务，但是execute方法没有返回值，所以无法判断任务是否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
我们也可以使用submit 方法来提交任务，它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功，通过future的get方法来获取返回值，get方法会阻塞住直到任务完成，而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。
Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
线程池的关闭
我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池，它们的原理是
遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。
但是它们存在一定的区别，shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表，而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。
只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，
通常调shutdown来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。
3. 线程池的分析
流程分析：线程池的主要工作流程如下图：
从上图我们可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下：
- 首先线程池判断基本线程池是否已满？没满，创建一个工作线程来执行任务。满了，则进入下个流程。
- 其次线程池判断工作队列是否已满？没满，则将新提交的任务存储在工作队列里。满了，则进入下个流程。
- 最后线程池判断整个线程池是否已满？没满，则创建一个新的工作线程来执行任务，满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
源码分析。
上面的流程分析让我们很直观的了解了线程池的工作原理，让我们再通过源代码来看看是如何实现的。线程池执行任务的方法如下：
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
//如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
//如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败，则将当前任务放到工作队列中。
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
//如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，
则创建一个线程执行任务。
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
//抛出RejectedExecutionException异常
reject(command); // is shutdown or saturated
}
}
工作线程。线程池创建线程时，会将线程封装成工作线程Worker，Worker在执行完任务后，还会无限循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker的run方法里看到这点：
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}
4. 合理的配置线程池
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来进行分析：
- 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。
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小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。
IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
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，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。
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PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也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，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。
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，比如几千。
有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的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住，
任务积压在线程池里。
如果当时我们设置成*队列，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的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。
5. 线程池的监控
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
- 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满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
- getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不+ getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
6. 线程池配置技巧
当线程数小于核心线程数时，创建线程。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满：
- 若线程数小于最大线程数，创建线程
- 若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
corePoolSize：核心线程数
核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭。queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）
当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行。
maxPoolSize：最大线程数
当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常keepAliveTime：线程空闲时间
当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器
两种情况会拒绝处理任务：
当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务
线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：
- AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
- CallerRunsPolicy 执行任务
- DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
- DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器。
默认值
corePoolSize=1
queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime=60s
allowCoreThreadTimeout=false
rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()如何来设置
需要根据几个值来决定
tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s做几个计算
corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？
threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足。
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