java线程池详解
关于线程和线程池的学习，我们可以从以下几个方面入手：
第一，什么是线程，线程和进程的区别是什么
第二，线程中的基本概念，线程的生命周期
第三，单线程和多线程
第四，为什么要使用线程池
第五，线程池的原理解析
第六，常见的几种线程池的特点以及各自的应用场景
第一，什么是线程，线程和进程的区别是什么?
线程，程序执行流的最小执行单位，是行程中的实际运作单位，经常容易和进程这个概念混淆。那么，线程和进程究竟有什么区别呢？首先，进程是一个动态的过程，是一个活动的实体。简单来说，一个应用程序的运行就可以被看做是一个进程，而线程，是运行中的实际的任务执行者。可以说，进程中包含了多个可以同时运行的线程。
第二，线程中的基本概念，线程的生命周期
线程的生命周期，线程的生命周期可以利用以下的图解来更好的理解：
第一步，是用new Thread()的方法新建一个线程，在线程创建完成之后，线程就进入了就绪（Runnable）状态，此时创建出来的线程进入抢占CPU资源的状态，当线程抢到了CPU的执行权之后，线程就进入了运行状态（Running），当该线程的任务执行完成之后或者是非常态的调用的stop（）方法之后，线程就进入了死亡状态。而我们在图解中可以看出，线程还具有一个则色的过程，这是怎么回事呢？当面对以下几种情况的时候，容易造成线程阻塞，第一种，当线程主动调用了sleep（）方法时，线程会进入则阻塞状态，除此之外，当线程中主动调用了阻塞时的IO方法时，这个方法有一个返回参数，当参数返回之前，线程也会进入阻塞状态，还有一种情况，当线程进入正在等待某个通知时，会进入阻塞状态。那么，为什么会有阻塞状态出现呢？我们都知道,CPU的资源是十分宝贵的，所以，当线程正在进行某种不确定时长的任务时，Java就会收回CPU的执行权，从而合理应用CPU的资源。我们根据图可以看出，线程在阻塞过程结束之后，会重新进入就绪状态，重新抢夺CPU资源。这时候，我们可能会产生一个疑问，如何跳出阻塞过程呢?又以上几种可能造成线程阻塞的情况来看，都是存在一个时间限制的，当sleep()方法的睡眠时长过去后，线程就自动跳出了阻塞状态，第二种则是在返回了一个参数之后，在获取到了等待的通知时，就自动跳出了线程的阻塞过程
第三，单线程和多线程
单线程，顾名思义即是只有一条线程在执行任务，这种情况在我们日常的工作学习中很少遇到，所以我们只是简单做一下了解
多线程，创建多条线程同时执行任务，这种方式在我们的日常生活中比较常见。但是，在多线程的使用过程中，还有许多需要我们了解的概念。比如，在理解上并行和并发的区别，以及在实际应用的过程中多线程的安全问题，对此，我们需要进行详细的了解。
并行和并发：在我们看来，都是可以同时执行多种任务，那么，到底他们二者有什么区别呢？
并发，从宏观方面来说，并发就是同时进行多种时间，实际上，这几种时间，并不是同时进行的，而是交替进行的，而由于CPU的运算速度非常的快，会造成我们的一种错觉，就是在同一时间内进行了多种事情
而并行，则是真正意义上的同时进行多种事情。这种只可以在多核CPU的基础下完成。
还有就是多线程的安全问题？为什么会造成多线程的安全问题呢？我们可以想象一下，如果多个线程同时执行一个任务，name意味着他们共享同一种资源，由于线程CPU的资源不一定可以被谁抢占到，这是，第一条线程先抢占到CPU资源，他刚刚进行了第一次操作，而此时第二条线程抢占到了CPU的资源，name，共享资源还来不及发生变化，就同时有两条数据使用了同一条资源，具体请参考多线程买票问题。这个问题我们应该如何解决那？
有造成问题的原因我们可以看出，这个问题主要的矛盾在于，CPU的使用权抢占和资源的共享发生了冲突，解决时，我们只需要让一条线程战歌了CPU的资源时，阻止第二条线程同时抢占CPU的执行权，在代码中，我们只需要在方法中使用同步代码块即可。在这里，同步代码块不多进行赘述，可以自行了解。
第四，为什么要使用线程池
1. 创建/销毁线程伴随着系统开销，过于频繁的创建/销毁线程，会很大程度上影响处理效率，例如：
记创建线程消耗时间 T1，执行任务消耗时间 T2，销毁线程消耗时间 T3
如果 T1+T3>T2，那么是不是说开启一个线程来执行这个任务太不划算了！
正好，线程池缓存线程，可用已有的闲置线程来执行新任务，避免了 T1+T3 带来的系统开销
2. 线程并发数量过多，抢占系统资源从而导致阻塞
我们知道线程能共享系统资源，如果同时执行的线程过多，就有可能导致系统资源不足而产生阻塞的情况
运用线程池能有效的控制线程最大并发数，避免以上的问题
3. 对线程进行一些简单的管理
比如：延时执行、定时循环执行的策略等
运用线程池都能进行很好的实现
第五，线程池的原理解析和使用
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
这是其中最重要的一个构造方法，这个方法决定了创建出来的线程池的各种属性，下面依靠一张图来更好的理解线程池和这几个参数：
corePoolSize：线程池核心线程数量
maximumPoolSize:线程池最大线程数量
keepAliverTime：当活跃线程数大于核心线程数时，空闲的多余线程最大存活时间
unit：存活时间的单位
workQueue：存放任务的队列
handler：超出线程范围和队列容量的任务的处理程序
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
核心线程：
线程池新建线程的时候，如果当前线程总数小于 corePoolSize，则新建的是核心线程，如果超过 corePoolSize，则新建的是非核心线程
核心线程默认情况下会一直存活在线程池中，即使这个核心线程啥也不干(闲置状态)。
如果指定 ThreadPoolExecutor 的 allowCoreThreadTimeOut 这个属性为 true，那么核心线程如果不干活(闲置状态)的话，超过一定时间(时长下面参数决定)，就会被销毁掉
很好理解吧，正常情况下你不干活我也养你，因为我总有用到你的时候，但有时候特殊情况(比如我自己都养不起了)，那你不干活我就要把你干掉了
-
TimeUnit unit
keepAliveTime 的单位，TimeUnit 是一个枚举类型，其包括：
NANOSECONDS ：1微毫秒 = 1微秒 / 1000
MICROSECONDS ：1微秒 = 1毫秒 / 1000
MILLISECONDS ：1毫秒 = 1秒 /1000
SECONDS ：秒
MINUTES ：分
HOURS ：小时
DAYS ： 天
-
BlockingQueue workQueue
该线程池中的任务队列：维护着等待执行的Runnable对象
当所有的核心线程都在干活时，新添加的任务会被添加到这个队列中等待处理，如果队列满了，则新建非核心线程执行任务
常用的 workQueue 类型：
SynchronousQueue：这个队列接收到任务的时候，会直接提交给线程处理，而不保留它，如果所有线程都在工作怎么办？那就新建一个线程来处理这个任务！所以为了保证不出现<线程数达到了 maximumPoolSize 而不能新建线程>的错误，使用这个类型队列的时候，maximumPoolSize 一般指定成 Integer.MAX_VALUE，即无限大
LinkedBlockingQueue：这个队列接收到任务的时候，如果当前线程数小于核心线程数，则新建线程(核心线程)处理任务；如果当前线程数等于核心线程数，则进入队列等待。由于这个队列没有最大值限制，即所有超过核心线程数的任务都将被添加到队列中，这也就导致了 maximumPoolSize 的设定失效，因为总线程数永远不会超过 corePoolSize
ArrayBlockingQueue：可以限定队列的长度，接收到任务的时候，如果没有达到 corePoolSize 的值，则新建线程(核心线程)执行任务，如果达到了，则入队等候，如果队列已满，则新建线程(非核心线程)执行任务，又如果总线程数到了 maximumPoolSize，并且队列也满了，则发生错误
DelayQueue：队列内元素必须实现 Delayed 接口，这就意味着你传进去的任务必须先实现 Delayed 接口。这个队列接收到任务时，首先先入队，只有达到了指定的延时时间，才会执行任务
向ThreadPoolExecutor添加任务
那说了这么多，你可能有疑惑，我知道new一个ThreadPoolExecutor，大概知道各个参数是干嘛的，可是我new完了，怎么向线程池提交一个要执行的任务啊？
通过ThreadPoolExecutor.execute(Runnable command)方法即可向线程池内添加一个任务
ThreadPoolExecutor的策略
上面介绍参数的时候其实已经说到了ThreadPoolExecutor执行的策略，这里给总结一下，当一个任务被添加进线程池时：
- 线程数量未达到corePoolSize，则新建一个线程(核心线程)执行任务
- 线程数量达到了corePools，则将任务移入队列等待
- 队列已满，新建线程(非核心线程)执行任务
- 队列已满，总线程数又达到了maximumPoolSize，就会由上面那位星期天(RejectedExecutionHandler)抛出异常
线程池的执行流程又是怎样的呢？
有图我们可以看出，任务进来时，首先执行判断，判断核心线程是否处于空闲状态，如果不是，核心线程就先就执行任务，如果核心线程已满，则判断任务队列是否有地方存放该任务，若果有，就将任务保存在任务队列中，等待执行，如果满了，在判断最大可容纳的线程数，如果没有超出这个数量，就开创非核心线程执行任务，如果超出了，就调用handler实现拒绝策略。
handler的拒绝策略：
有四种：第一种AbortPolicy:不执行新任务，直接抛出异常，提示线程池已满
第二种DisCardPolicy:不执行新任务，也不抛出异常
第三种DisCardOldSetPolicy:将消息队列中的第一个任务替换为当前新进来的任务执行
第四种CallerRunsPolicy:直接调用execute来执行当前任务
第六，常见的几种线程池的特点以及各自的应用场景：
CachedThreadPool:（推荐使用）可缓存的线程池，该线程池中没有核心线程，非核心线程的数量为Integer.max_value，就是无限大，当有需要时创建线程来执行任务，没有需要时回收线程，适用于耗时少，任务量大的情况。
SecudleThreadPool:周期性执行任务的线程池，按照某种特定的计划执行线程中的任务，有核心线程，但也有非核心线程，非核心线程的大小也为无限大。适用于执行周期性的任务。
SingleThreadPool:只有一条线程来执行任务，适用于有顺序的任务的应用场景。
FixedThreadPool:定长的线程池，有核心线程，核心线程的即为最大的线程数量，没有非核心线程
1，SingleThreadPool 使用案例
package com.test.threadpool;
public class RunThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"正在执行.....");
}
}
package com.test.threadpool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class singleThreadExecutorTest {
public static void main(String[] args){
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
Thread t1=new RunThread();
Thread t2=new RunThread();
Thread t3=new RunThread();
Thread t4=new RunThread();
Thread t5=new RunThread();
t1.setName("t1");
t2.setName("t2");
t3.setName("t3");
t4.setName("t4");
t5.setName("t5");
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
pool.shutdown();
}
}
2，newFixedThreadPool 使用案例
package com.test.threadpool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class singleThreadExecutorTest {
public static void main(String[] args){
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);
Thread t1=new RunThread();
Thread t2=new RunThread();
Thread t3=new RunThread();
Thread t4=new RunThread();
Thread t5=new RunThread();
t1.setName("t1");
t2.setName("t2");
t3.setName("t3");
t4.setName("t4");
t5.setName("t5");
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
pool.shutdown();
}
}
3，newCachedThreadPool实例
package com.test.threadpool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class singleThreadExecutorTest {
public static void main(String[] args){
ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool();
Thread t1=new RunThread();
Thread t2=new RunThread();
Thread t3=new RunThread();
Thread t4=new RunThread();
Thread t5=new RunThread();
t1.setName("t1");
t2.setName("t2");
t3.setName("t3");
t4.setName("t4");
t5.setName("t5");
pool.execute(t1);
pool.execute(t2);
pool.execute(t3);
pool.execute(t4);
pool.execute(t5);
pool.shutdown();
}
｝
4，ScheduledThreadPoolExecutor实例
public class scheduledThreadExecutorTest{
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
ScheduledThreadPoolExecutor exec =new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable(){//每隔一段时间就触发异常
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
//throw new RuntimeException();
System.out.println("===================");
}}, 1000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable(){//每隔一段时间打印系统时间，证明两者是互不影响的
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(System.nanoTime());
}}, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}结果：
=================== 23119318857491 23121319071841 23123319007891 =================== 23125318176937 23127318190359 =================== 23129318176148 23131318344312 23133318465896 =================== 23135319645812
参考：
https://www.jianshu.com/p/210eab345423