为什么阿里巴巴要禁用Executors创建线程池？看阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条：线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，通过源码分析禁用的原因

一、线程池的定义

管理一组工作线程。通过线程池复用线程有以下几点优点：

减少资源创建 => 减少内存开销，创建线程占用内存
降低系统开销 => 创建线程需要时间，会延迟处理的请求
提高稳定稳定性 => 避免无限创建线程引起的OutOfMemoryError【简称OOM】

二、 Executors创建线程池的方式

根据返回的对象类型创建线程池可以分为三类：

创建返回ThreadPoolExecutor对象
创建返回ScheduleThreadPoolExecutor对象
创建返回ForkJoinPool对象

三、ThreadPoolExecutor对象

因为这些创建线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor对象，和我们手动创建ThreadPoolExecutor对象的区别就是我们不需要自己传构造函数的参数。ThreadPoolExecutor的构造函数共有四个，但最终调用的都是同一个：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

构造函数参数说明：

corePoolSize => 线程池核心线程数量
maximumPoolSize => 线程池最大数量
keepAliveTime => 空闲线程存活时间
unit => 时间单位
workQueue => 线程池所使用的缓冲队列
threadFactory => 线程池创建线程使用的工厂
handler => 线程池对拒绝任务的处理策略

四、线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系

执行逻辑说明：

判断核心线程数是否已满，核心线程数大小和corePoolSize参数有关，未满则创建线程执行任务
若核心线程池已满，判断队列是否满，队列是否满和workQueue参数有关，若未满则加入队列中
若队列已满，判断线程池是否已满，线程池是否已满和maximumPoolSize参数有关，若未满创建线程执行任务
若线程池已满，则采用拒绝策略处理无法执执行的任务，拒绝策略和handler参数有关

五、Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象

Executors创建返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种：

Executors#newCachedThreadPool => 创建可缓存的线程池
Executors#newSingleThreadExecutor => 创建单线程的线程池
Executors#newFixedThreadPool => 创建固定长度的线程池

5.1Executors#newCachedThreadPool方法

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

CachedThreadPool是一个根据需要创建新线程的线程池
corePoolSize => 0，核心线程池的数量为0
maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE，线程池最大数量为Integer.MAX_VALUE，可以认为可以无限创建线程
keepAliveTime => 60L
unit => 秒
workQueue => SynchronousQueue

当一个任务提交时，corePoolSize为0不创建核心线程，SynchronousQueue是一个不存储元素的队列，可以理解为队里永远是满的，因此最终会创建非核心线程来执行任务。对于非核心线程空闲60s时将被回收。**因为Integer.MAX_VALUE非常大，可以认为是可以无限创建线程的，在资源有限的情况下容易引起OOM异常

5.2 Executors#newSingleThreadExecutor方法

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

SingleThreadExecutor是单线程线程池，只有一个核心线程

corePoolSize => 1，核心线程池的数量为1
maximumPoolSize => 1，线程池最大数量为1，即最多只可以创建一个线程，唯一的线程就是核心线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue => LinkedBlockingQueue

当一个任务提交时，首先会创建一个核心线程来执行任务，如果超过核心线程的数量，将会放入队列中，因为LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列，可以认为是无界队列，因此往队列中可以插入无限多的任务，在资源有限的时候容易引起OOM异常，同时因为无界队列，maximumPoolSize和keepAliveTime参数将无效，压根就不会创建非核心线程

5.3 Executors#newFixedThreadPool方法

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

FixedThreadPool是固定核心线程的线程池，固定核心线程数由用户传入

corePoolSize => nThreads，核心线程池的数量为1
maximumPoolSize => nThreads，线程池最大数量为nThreads，即最多只可以创建nThreads个线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue> LinkedBlockingQueue 它和SingleThreadExecutor类似，唯一的区别就是核心线程数不同，并且由于**使用的是LinkedBlockingQueue，在资源有限的时候容易引起OOM异常

六、三种方式总结

FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而引起OOM异常
CachedThreadPool => 允许创建的线程数为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而引起OOM异常

七、OOM异常测试

public class TaskTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
        int i = 0;
        while (true) {
            es.submit(new Task(i++));
        }
    }
}

使用Executors创建的CachedThreadPool，往线程池中无限添加线程在启动测试类之前先将JVM内存调整小一点，不然很容易将电脑跑出问题，在idea里：Run -> Edit Configurations

创建到3w多个线程的时候开始报OOM错误另外两个线程池就不做测试了，测试方法一致，只是创建的线程池不一样

八、如何定义线程池参数

CPU密集型 => 线程池的大小推荐为CPU数量 + 1，CPU数量可以根据Runtime.availableProcessors方法获取
IO密集型 => CPU数量 * CPU利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间)
混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型，然后分别使用不同的线程池去处理，从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整
阻塞队列 => 推荐使用有界队列，有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生
拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略，直接在程序中抛出 RejectedExecutionException 异常【因为是运行时异常，不强制catch】，这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐：
- 在程序中捕获RejectedExecutionException异常，在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略
- 使用CallerRunsPolicy拒绝策略，该策略会将任务交给调用execute的线程执行【一般为主线程】，此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务，从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中，TCP队列满将会影响客户端，这是一种平缓的性能降低
- 自定义拒绝策略，只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可
- 如果任务不是特别重要，使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是可以的

如果使用Executors的静态方法创建ThreadPoolExecutor对象，可以通过使用Semaphore对任务的执行进行限流也可以避免出现OOM异常

九、如何正确的创建线程池

9.1 ScheduledExecutorService

ScheduledExecutorService executorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1,
    new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("example-schedule-pool-%d").daemon(true).build()
);

executorService.execute(() -> System.out.println("run"));

9.2 new ThreadFactoryBuilder()

ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("demo-pool-%d").build();

ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
        5, 200, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(1024), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);
executor.submit(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "run"));
executor.shutdown();

9.3 ThreadPoolTaskExecutor xml方式

https://juejin.cn/post/6844903989675458574

https://my.oschina.net/u/4440046/blog/3190998

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