线程池:                      数据源DataSource Druid
为何采用线程池?
   -方便管理、监控线程状态
   -提高任务响应速度
   -线程可以重复利用



//1.加载驱动
//2.获取连接
//3.Statement
   -select executeQuery():ResultSet
   -update inserte delete executeUpdate():int
//3.ResultSet

//4.关闭资源

ExecutorService:普通调度池核心接口
   -submit(Runnable || Callable) : Future<V>
   -execute(Runnable) : void

ScheduledExecutorService:定时调度池(执行定时任务)

ThreadPoolExecutor:线程池核心实现类
Executors:线程池工具类

线程池工作流程:当任务到达线程池时工作顺序
   -核心线程池corePoolSize
   -阻塞队列BlockingQueue
   -最大线程池maxiumPoolSize
   -拒绝策略rejectHandler

1.若核心池未满,则创建新的线程执行任务而后将此线程入核心池
   -若核心池满且有空闲线程，调度空闲线程执行任务。
2.将任务置入阻塞队列,排队等待空闲线程调度(juc)
   -ArrayBlockingQueue:基于数组的有界阻塞队列
   -LinkedBlockingQueue:基于链表的*阻塞队列
   -SynchrousQueue:不存储元素的*阻塞队列

3.当阻塞队列满时，若此时最大线程池未满，创建新线程执行任务而后置入最大线程池中
4.若最大线程池已满,调用相应拒绝策略处理任务(默认为抛出异常且不处理任务)

手工创建线程池 new ThreadPoolExecutor()
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue)


Thread 类执行Callable FutureTask

FutureTask类保证多线程场景下任务只会被执行一次

Future get()会阻塞当前线程直到取得Callable的返回值


jdk内置四大线程池

固定大小线程池：LinkedBlockingQueue
应用场景：开启一个线程是有开销的，每一个用户都是一个servlet，每个servlet都是一个线程，
当服务器负载较重的时候，限制线程的数量，可以采用固定大小线程池

单线程池 ，当任务到达的时候，都进入LinkedBlockingQueue
应用场景：某些需要同步处理的场合(任务需要按序处理)
缓存线程池 应用场景