java架构师并发编程之线程池原理分析

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-05-30 08:53 5阅读 0赞

## **1、创建线程池的方式** ##

线程池创建有七种方式，最核心的是最后一种:

**（1）newSingleThreadExecutor():** 它的特点在于工作线程数目被限制为1,操作一个无界的工作队列，所以它保证了所有任务的都是被顺序执行，最多会有一个任务处于活动状态，并且不允许使用者改动线程池实例，因此可以避免其改变线程数目;

**（2）newCachedThreadPool():** 它是一种用来处理大量短时间工作任务的线程池，具有几个鲜明特点：它会试图缓存线程并重用，当无缓存线程可用时，就会创建新的工作线程;如果线程闲置的时间超过60秒，则被终止并移出缓存;长时间闲置时，这种线程池，不会消耗什么资源。其内部使用SynchronousQueue作为工作队列;

**（3）newFixedThreadPool(int nThreads):**重用指定数目(nThreads) 的线程，其背后使用的是无界的工作队列，任何时候最多有nThreads个工作线程是活动的。这意味着，如果任务数量超过了活动队列数目,将在工作队列中等待空闲线程出现;如果有工作线程退出，将会有新的工作线程被创建，以补足指定的数目nThreads;

**（4）newSingleThreadScheduledExecutor() :**创建单线程池返回ScheduledExecutorService，可以进行定时或周期性的工作调度;

**（5）newScheduledThreadPool(int corePoolSize) 和newSingleThreadScheduledExecutor()** 类似创建的是个ScheduledExecutorService，可以进行定时或周期性的工作调度，区别在于单一工作线程还是多个工作线程;

**（6）newWorkStealingPool(int parallelism):** 这是一个经常被人忽略的线程池，Java 8才加入这个创建方法，其内部会构建ForkJoinPool,利用Work-Stealing算法， 并行地处理任务，不保证处理顺序;

**（7）ThreadPoolExecutor():** 是最原始的线程池创建，上面1-3创建方式都是对ThreadPoolExecutor的封装。

## 2、并发队列 ##

在并发队列上JDK提供了两套实现，一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列（非阻塞式），一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。

### **2.1阻塞队列和非阻塞队列的区别** ###

阻塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞，或者当队列是满时，往队列里添加元素的操作会被阻塞。试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他的线程往空的队列插入新的元素。同样，试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞，直到其他的线程使队列重新变得空闲起来，如从队列中移除一个或者多个元素，或者完全清空队列。阻塞式队列的最大好处在于防止队列容器溢出，防止数据丢失。常用队列：

ArrayDeque, （数组双端队列） 
    PriorityQueue, （优先级队列） 
    ConcurrentLinkedQueue, （基于链表的并发队列） 
    DelayQueue, （延期阻塞队列）（阻塞队列实现了BlockingQueue接口） 
    ArrayBlockingQueue, （基于数组的并发阻塞队列） 
    LinkedBlockingQueue, （基于链表的FIFO阻塞队列） 
    LinkedBlockingDeque, （基于链表的FIFO双端阻塞队列） 
    PriorityBlockingQueue, （带优先级的无界阻塞队列） 
    SynchronousQueue （并发同步阻塞队列）

### 2.2 ConcurrentLinkedQuque ###

ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列，通过无锁的方式，实现了高并发状态下的高性能，通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue。它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先加入的，尾是最近加入的，该队列不允许null元素。

**ConcurrentLinkedQueue重要方法:**

add 和offer() ：都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别)
    poll() 和peek() ：都是取头元素节点，区别在于前者会删除元素，后者不会。

案例：

ConcurrentLinkedQuque q = new ConcurrentLinkedQuque();
    	q.offer("余胜军");
    	q.offer("码云");
    	q.offer("课堂");
    	q.offer("张jie");
    	q.offer("艾姐");
    	//从头获取元素,删除该元素
    	System.out.println(q.poll());
    	//从头获取元素,不刪除该元素
    	System.out.println(q.peek());
    	//获取总长度
    	System.out.println(q.size());

### **2.3 BlockingQueue** ###

阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。**这两个附加的操作是：**

(1)在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。

(2)当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

BlockingQueue即阻塞队列，从阻塞这个词可以看出，在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。被阻塞的情况主要有如下两种：

(1)当队列满了的时候进行入队列操作

(2)当队列空了的时候进行出队列操作

因此，当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程做了出队列操作；同样，当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程进行了入队列操作。

在Java中，BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供)，由上面介绍的阻塞队列的特性可知，阻塞队列是线程安全的。

在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

阻塞队列，顾名思义，首先它是一个队列，而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示：

队列可以使得数据由队列的一端输入，从另外一端输出；

常用的队列主要有以下两种：（当然通过不同的实现方式，还可以延伸出很多不同类型的队列，DelayQueue就是其中的一种）

先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。

后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发生的事件。

多线程环境中，通过队列可以很容易实现数据共享，比如经典的“生产者”和“消费者”模型中，通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程，另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程，利用队列的方式来传递数据，就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内，万一发生数据处理速度不匹配的情况呢？理想情况下，如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度，并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候，那么生产者必须暂停等待一下（阻塞生产者线程），以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕，反之亦然。然而，在concurrent包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时，强大的concurrent包横空出世了，而他也给我们带来了强大的BlockingQueue。（在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤醒）

**2.3.1 ArrayBlockingQueue**

ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的，我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小，容量大小一旦指定就不可改变。

ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子：

<String> arrays = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
    	arrays.add("李四");
    	 arrays.add("张军");
    	arrays.add("张军");
    	// 添加阻塞队列
    	arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);

**2.3.2 LinkedBlockingQueue**

LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的，如果我们初始化时指定一个大小，它就是有边界的，如果不指定，它就是无边界的。说是无边界，其实是采用了默认大小为Integer.MAX\_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。

和ArrayBlockingQueue一样，LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子：

LinkedBlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);
    linkedBlockingQueue.add("张三");
    linkedBlockingQueue.add("李四");
    linkedBlockingQueue.add("李四");
    System.out.println(linkedBlockingQueue.size());

**2.3.4 PriorityBlockingQueue**

PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列，它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注意，PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。

所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口，队列优先级的排序规则就是按照我们对这个接口的实现来定义的。

另外，我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator，但这个迭代器并不保证按照优先级顺序进行迭代。

**2.3.5 SynchronousQueue**

SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞，除非这个元素被另一个线程消费。

案例：**使用BlockingQueue模拟生产者与消费者**

class ProducerThread implements Runnable {
    	private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    	private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    	private volatile boolean FLAG = true;
    
    	public ProducerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
    		this.blockingQueue = blockingQueue;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() {
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产者开始启动....");
    		while (FLAG) {
    			String data = count.incrementAndGet() + "";
    			try {
    				boolean offer = blockingQueue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS);
    				if (offer) {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "成功..");
    				} else {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "失败..");
    				}
    				Thread.sleep(1000);
    			} catch (Exception e) {
    
    			}
    		}
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产者线程停止...");
    	}
    
    	public void stop() {
    		this.FLAG = false;
    	}
    
    }
    
    class ConsumerThread implements Runnable {
    	private volatile boolean FLAG = true;
    	private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    
    	public ConsumerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
    		this.blockingQueue = blockingQueue;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() {
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者开始启动....");
    		while (FLAG) {
    			try {
    				String data = blockingQueue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
    				if (data == null || data == "") {
    					FLAG = false;
    					System.out.println("消费者超过2秒时间未获取到消息.");
    					return;
    				}
    				System.out.println("消费者获取到队列信息成功,data:" + data);
    
    			} catch (Exception e) {
    				// TODO: handle exception
    			}
    		}
    	}
    
    }
    
    public class Test0008 {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		BlockingQueue<String> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(3);
    		ProducerThread producerThread = new ProducerThread(blockingQueue);
    		ConsumerThread consumerThread = new ConsumerThread(blockingQueue);
    		Thread t1 = new Thread(producerThread);
    		Thread t2 = new Thread(consumerThread);
    		t1.start();
    		t2.start();
    		//10秒后 停止线程..
    		try {
    			Thread.sleep(10*1000);
    			producerThread.stop();
    		} catch (Exception e) {
    			// TODO: handle exception
    		}
    	}
    
    }

## **3、并发包** ##

### **3.1 (计数器)CountDownLatch** ###

CountDownLatch 类位于java.util.concurrent包下，利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A，它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行，此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。CountDownLatch是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后，计数器的值就会减1。当计数器值到达0时，它表示所有的线程已经完成了任务，然后在闭锁上等待的线程就可以恢复执行任务。

案例：

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    
    public class ThreadDemo01 {
    
    	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    		CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
    		new Thread(new Runnable() {
    
    			@Override
    			public void run() {
    				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程开始执行...");
    				countDownLatch.countDown();
    				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程结束执行...");
    			}
    		}).start();
    		
    		new Thread(new Runnable() {
    
    			@Override
    			public void run() {
    				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程开始执行...");
    				countDownLatch.countDown();//计数器值每次减去1
    				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",子线程结束执行...");
    			}
    		}).start();
    		countDownLatch.await();// 減去为0,恢复任务继续执行
    	    System.out.println("两个子线程执行完毕....");
    	    System.out.println("主线程继续执行.....");
    	    for (int i = 0; i <10; i++) {
    			System.out.println("main,i:"+i);
    		}
    	}
    
    }

### **3.2 (屏障)CyclicBarrier** ###

*  CyclicBarrier初始化时规定一个数目，然后计算调用了CyclicBarrier.await()进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时，所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。
 *  CyclicBarrier就象它名字的意思一样，可看成是个障碍， 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。
 *  CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数， 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后，所有其它线程被唤醒前被执行。

案例：

import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
    
    class Writer extends Thread {
    	private CyclicBarrier cyclicBarrier;
    	public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){
    		 this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;
    	}
    	@Override
    	public void run() {
    		System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",正在写入数据");
    		try {
    			Thread.sleep(3000);
    		} catch (Exception e) {
    			// TODO: handle exception
    		}
    		System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",写入数据成功.....");
    		
    		try {
    			cyclicBarrier.await();
    		} catch (Exception e) {
    		}
    		System.out.println("所有线程执行完毕..........");
    	}
    
    }
    
    public class Test001 {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);
    		for (int i = 0; i < 5; i++) {
    			Writer writer = new Writer(cyclicBarrier);
    			writer.start();
    		}
    	}
    
    }

### **3.3 (计数信号量)Semaphore** ###

Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值，基于此，多个线程竞争获取许可信号，做自己的申请后归还，超过阈值后，线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池，资源池之类的，比如数据库连接池，我们也可以创建计数为1的Semaphore，将其作为一种类似互斥锁的机制，这也叫二元信号量，表示两种互斥状态。它的用法如下：

availablePermits函数用来获取当前可用的资源数量
    wc.acquire(); //申请资源
    wc.release();// 释放资源

案例1：

// 创建一个计数阈值为5的信号量对象
    	// 只能5个线程同时访问
    	Semaphore semp = new Semaphore(5);
    
    	try
    	{
    		// 申请许可
    		semp.acquire();
    		try {
    			// 业务逻辑
    		} catch (Exception e) {
    
    		} finally {
    			// 释放许可
    			semp.release();
    		}
    	} catch(InterruptedException e){  
      
        }

案例2：

（1）需求: 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10的人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。

（2）代码:

package thread;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.Semaphore;
    
    class ThradDemo001 extends Thread {
    	private String name;
    	private Semaphore wc;
    
    	public ThradDemo001(String name, Semaphore wc) {
    		this.name = name;
    		this.wc = wc;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() {
    		// 剩下的资源
    		int availablePermits = wc.availablePermits();
    		if (availablePermits > 0) {
    			System.out.println(name + "天助我也，终于有茅坑了.....");
    		} else {
    			System.out.println(name + "怎么没有茅坑了...");
    		}
    		try {
    			// 申请资源
    			wc.acquire();
    		} catch (InterruptedException e) {
    
    		}
    		System.out.println(name + "终于上厕所啦.爽啊" + ",剩下厕所:" + wc.availablePermits());
    		try {
    			Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
    		} catch (Exception e) {
    			// TODO: handle exception
    		}
    		System.out.println(name + "厕所上完啦!");
    		// 释放资源
    		wc.release();
    	}
    }
    
    public class TestSemaphore {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
    		for (int i = 1; i <= 10; i++) {
    			ThradDemo001 thradDemo001 = new ThradDemo001("第" + i + "个人", semaphore);
    			thradDemo001.start();
    		}
    	}
    
    }

## **4、线程池** ##

### 4.1 **线程池的概念** ###

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。

## **4.2 线程池作用** ##

线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

## **4.3 线程池的分类** ##

（1）**ThreadPoolExecutor**

Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。文中主要介绍下并发包下的Executor接口，Executor接口虽然作为一个非常旧的接口（JDK1.5 2004年发布），但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉，因此来介绍下Executor接口。

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类，Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池。

线程池的参数：

corePoolSize： 核心线程的大小。 当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中。  
maximumPoolSize： 线程池最大线程数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；  
keepAliveTime： 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。  
unit： 参数keepAliveTime的时间单位。

## 4.4 **线程池四种创建方式** ##

Java通过Executors（jdk1.5并发包）提供四种线程池，分别为：

newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。

newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

**（1）newCachedThreadPool**

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：

// 无限大小线程池 jvm自动回收
    		ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			final int temp = i;
    			newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {
    
    				@Override
    				public void run() {
    					try {
    						Thread.sleep(100);
    					} catch (Exception e) {
    						// TODO: handle exception
    					}
    					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);
    
    				}
    			});
    		}

**总结****:** **线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。**

**（2）****newFixedThreadPool**

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：

ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			final int temp = i;
    			newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {
    
    				@Override
    				public void run() {
    					System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",i:" + temp);
    
    				}
    			});
    		}

**总结:****因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。**

**定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()**

**（3）newScheduledThreadPool**

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			final int temp = i;
    			newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
    				public void run() {
    					System.out.println("i:" + temp);
    				}
    			}, 3, TimeUnit.SECONDS);
    }

**（4）newSingleThreadExecutor**

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：

ExecutorService newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			final int index = i;
    			newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {
    
    				@Override
    				public void run() {
    					System.out.println("index:" + index);
    					try {
    						Thread.sleep(200);
    					} catch (Exception e) {
    						// TODO: handle exception
    					}
    				}
    			});
    		}

## **4.5 线程池原理剖析** ##

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：

（1）判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。

（2）线程池判断工作队列是否已满，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）判断线程池里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。

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### 4.7 自定义线程线程池 ###

如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；

如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；

如果队列已经满了，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，则创建新的线程

如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；

如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。

public class Test0007 {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
    		for (int i = 1; i <= 6; i++) {
    			TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
    			executor.execute(t1);
    		}
    		executor.shutdown();
    	}
    }
    
    class TaskThred implements Runnable {
    	private String taskName;
    
    	public TaskThred(String taskName) {
    		this.taskName = taskName;
    	}
    
    	@Override
    	public void run() {
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+taskName);
    	}
    
    }

### 4.8 **合理配置线程池** ###

**（1）CPU密集**

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。

CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。

**（2）IO密集**

IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即时在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

接着上一篇探讨线程池留下的尾巴，如何合理的设置线程池大小。

要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：

（1） 任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。

（2） 任务的优先级：高、中、低。

（3） 任务的执行时间：长、中、短。

（4） 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。

对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。

若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。

当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）\* CPU数目

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)\*8=32。这个公式进一步转化为：

最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）\* CPU数目

可以得出一个结论：  
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。  
以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。

CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务

IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2\*cpu核数

操作系统之名称解释：

某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，

前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。

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