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：
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。

线程池的实现原理

当向线程池提交一个任务之后，线程池是如何处理这个任务的呢？我们来看一下线程池的主要处理流程：

ThreadPoolExecutor执行execute()方法的示意图如下：

ThreadPoolExecutor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ThreadPoolExecutor完成预热之后（当前运行的线程数大于等于corePoolSize），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。

源码分析：上面的流程分析让我们很直观地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：

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，还会循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker类的run()方法里看到这点。

线程池中的线程执行任务分两种情况，如下：
1）在execute()方法中创建一个线程时，会让这个线程执行当前任务。
2）这个线程执行完当前任务后，会反复从BlockingQueue获取任务来执行。

线程池的使用

线程池的创建

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,
timeUnit,runnableTaskQueue, handler);

创建一个线程池时需要输入几个参数，如下。
1）corePoolSize（核心线程池大小）：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核心线程池大小时就不再创建。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。
2）maximumPoolSize（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。
3）keepAliveTime（线程活动保持时间）：当线程池中的线程数大于corePoolSize时，多余的空闲线程等待新任务的最长时间，超过这个时间后多余的线程将被终止。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。
4）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）。
5）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有界/无界阻塞队列，指定了容量就是有界阻塞队列，未指定容量默认为Integer.MAX_VALUE，为无界阻塞队列。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()和Executors.newSingleThreadExecutor()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界阻塞队列。

6）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。在JDK 1.5中Java线程池框架提供了以下4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存储不能处理的任务。
7）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，代码如下：

new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();

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。

void execute(Runnable task)

<T> Future<T> submit(Callable<T> task)
<T> Future<T> submit(Runnable task, T result)
Future<?> submit(Runnable task)

execute()方法用于提交不需要返回值的任务，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：

关闭线程池

可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池。 shutdown() 方法会等待线程都执行完毕之后再关闭，但是如果调用的是 shutdownNow() 方法，则相当于调用每个线程的 interrupt() 方法。
只要调用了这两个关闭方法中的任意一个，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isTerminated方法会返回true。至于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，通常调用shutdown方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow方法。
如果只想中断 Executor 中的一个线程，可以通过使用 submit() 方法来提交一个线程，它会返回一个 Future<?> 对象，通过调用该对象的 cancel(true) 方法就可以中断线程。

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。

注意：
1）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。
2）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。
3）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，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。

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。例如，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。

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }