Java 线程池什么是线程池？顾名思义，就是一个存放线程的池子，这个池子可以限制和管理线程资源。线程池的好处在工作

什么是线程池？

顾名思义，就是一个存放线程的池子，这个池子可以限制和管理线程资源。

线程池的好处

在工作开发过程中，线程池是经常用到的并发框架，那么合理地使用线程池可以大大提高执行速度，给我们带来以下好处：

降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程资源降低线程创建和销毁造成消耗。
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。
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。

线程池的使用

我们可以通过 ThreadPoolExecutor 创建线程池，创建线程池需要的一些参数：

三个重要的参数：

corePoolSize（线程池的基本大小）：当提交一个任务到达线程池时，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的基本大小时就不再创建。
maximumPoolSize（线程池的最大数量）：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，线程池会再创建新的线程执行任务。如果使用了无界队列这个参数是没有任何效果的，因为任务会一直添加进队列里。
workQueue（任务队列）：用来保存等待执行任务的阻塞队列。

其他参数：

ThreadFactory（创建线程的工厂）：最好给每个线程设置一个有意义的名字。
keepAliveTime（线程存活的时间）：当我们的线程池的数量大于 corePoolSize 时，此时没有新的任务提交，核心线程外的其他线程不会立即销毁，会等到时间超过了 keepAliveTime 才会被回收。
RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略去处理提交的新任务。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：DAYS、HOURS、MINUTES、MILLISECONDS、MICROSECONDS、NANOSECONDS。

向线程池提交任务

我们可以使用两个方法向线程池提交任务，execute() 和 submit() 方法。

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完成。
submit 方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个 future 对象，通过这个对象我们可以判断任务是否执行完成。

ThreadPoolExecutor的运行状态

RUNNING：能够接受提交的任务，并且能够处理阻塞队列中的任务。
SHUTDOWN：不再接受新提交的任务，但是可以继续处理阻塞队列中的已保存的任务。
STOP：不再接受新提交的任务，也不处理阻塞队列中的任务，会中断处理任务的线程。
TIDYING：所有的任务都终止了，workerCount（有效线程数）为0。
TERMINATED：在 terminated() 方法执行之后进入该状态。

关闭线程池

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。但是它们是有区别的，shuwdownNow 方法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状态的线程。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。

线程池的实现原理

当向线程池提交一个任务之后，处理流程如图所示：

如果当前运行的线程小于 corePoolSize（核心线程池数），则创建新线程来执行任务（需要获取全局锁）。
如果运行的线程等于或大于 corePoolSize，则将任务加入到BlockingQueue（阻塞队列）中。
如果 BlockingQueue 满了的话，则创建新线程来执行任务（需要获取全局锁）。
如果创建新线程将使当前运行的线程大于 maximumPoolSize（最大线程数），那么该任务将被拒绝，并调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution() 方法。

合理分配线程池

线程池大小不是设置的过大或者过小都不好，如果设置的太小的话，可能同一时间有很多任务提交，这样导致大量任务堆积在阻塞队列中，甚至出现队列满了无法处理任务的情况，如果设置的太大，大量线程争夺 CPU 资源导致频繁的上下文切换，影响效率，所以线程池的大小要合理才是最好，合理分配线程池要先分析任务的特性，我们可以从这几个方向去分析：

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
任务的执行时间
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

CPU 密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置 N（CPU 核心数）+ 1。因为 IO 密集型任务的线程并不是一直在执行任务的，所以我们可以尽可能配置多的线程，当线程在处理 IO 的时候，可以把 CPU 让给其他线程使用，如配置 2 * N（CPU 核心数）。这只是一个简单的公式，IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大，实际应用中还是要根据实际情况去调整这些参数。

CPU 密集型可以简单理解为利用 CPU 的计算能力去完成一些计算，如视频编码、代码数学计算。涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待 IO 操作完成。

优先级不同的任务可以使用优先级队列 PriorityBlockingQueue 来处理。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，也可以使用优先级队列，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，等待的时间越长，CPU 空闲的时间也越长，那么线程数可以设置大一点，更好地利用 CPU。

线程池的监控

在系统中如果大量使用到了线程池，非常有必要对线程池进行监控，这样方便我们在出现问题时，可以快速根据线程池的情况定位问题并解决。

动手实现案例

public class ThreadPoolExecutorDemo {

    private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
    private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;

    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE,
            MAX_POOL_SIZE,
            KEEP_ALIVE_TIME,
            TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executor.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " StartTime = " + new Date());
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " EndTime = " + new Date());
                }
            });
        }
        // 线程池需要执行的任务数量
        System.out.println("线程池需要执行的任务数量：" + executor.getTaskCount());
        // 线程池里曾经创建过的最大线程数量
        System.out.println("线程池里曾经创建过的最大线程数量：" + executor.getLargestPoolSize());
        // 获取活动的线程数
        System.out.println("获取活动的线程数：" + executor.getActiveCount());
        // 线程池在运行过程中已完成的任务数量
        System.out.println("线程池在运行过程中已完成的任务数量：" + executor.getCompletedTaskCount());

        try {
            Thread.sleep(1500);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("线程池在运行过程中已完成的任务数量：" + executor.getCompletedTaskCount());
        // 终止线程池
        executor.shutdown();
        while (!executor.isTerminated()) {
            System.out.println("isTerminated");
        }
    }
}

参考资料

《Java 并发编程的技术》

Java 线程池最佳实践

Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践

Java 线程池