Java线程池使用
1. 为什么要用线程池？
在Java中，如果每当一个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，每个请求创建新线程的服务器
在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源，甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除
了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个JVM中创建太多的线程，可能会导致系统由于
过度消耗内存或者“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足，服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻
处理的请求数目，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁，尽量利用已有对象
来进行服务，这就是“池化资源”技术产生的原因。
线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题，通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到多个任
务上了，而且由于在请求到达时线程已经存在，所以消除了创建所带来的延迟。这样，就可以立即请求服务，使应用程序响
应更快。另外，通过适当的调整线程池中的线程数据可以防止出现资源不足的情况。
网上好多的介绍基本上都是基于这个主要原因。
2. ThreadPoolExecutor类
线程池的关系图
Java中的线程池技术主要用的是ThreadPoolExecutor 这个类。先来看这个类的构造函数，
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize 线程池维护线程的最少数量
maximumPoolSize 线程池维护线程的最大数量
keepAliveTime 线程池维护线程所允许的空闲时间
workQueue 任务队列，用来存放我们所定义的任务处理线程
threadFactory 线程创建工厂
handler 线程池对拒绝任务的处理策略
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize和 maximumPoolSize 设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法
execute(Runnable) 中提交时， 如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求，即使其他辅助线程是
空闲的。如果运行的线程多于 corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程，如果没满的话，那么就把Runnable放入队
列，等待执行； 如果设置的corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。
ThreadPoolExecutor是Executors类的实现，Executors类里面提供了一些静态工厂，生成一些常用的线程池，主
要有以下几个：
newSingleThreadExecutor：创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作，也就是相当于单线程串行执行
所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它（意思是不同的线程id）。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任
务的提交顺序执行。
newFixedThreadPool：创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大大小。线
程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。
newCachedThreadPool：创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，（意思是任务线程比线线程池大小小的
话）那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程（所以只有newCachedThreadPool才设置了KeepALiveTime），当任务数增加时，此线程池
又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）能够创建的最大线程大小。
在实际的项目中，我们会使用得到比较多的是newFixedThreadPool，创建固定大小的线程池，但是这个方法在真实的线上
环境中还是会有很多问题，这个将会在下面一节中详细讲到。
当任务源源不断的过来，而我们的系统又处理不过来的时候，我们要采取的策略是拒绝服务。RejectedExecutionHandler接
口提供了拒绝任务处理的自定义方法的机会。在ThreadPoolExecutor中已经包含四种处理策略。
1）CallerRunsPolicy：线程调用运行该任务的 execute 本身。此策略提供简单的反馈控制机制，能够减缓新任务的提交速度。
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
这个策略显然不想放弃执行任务。但是由于池中已经没有任何资源了，那么就直接使用调用该execute的线程本身来执行。
2）AbortPolicy：处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException();
}
这种策略直接抛出异常，丢弃任务。
3）DiscardPolicy：不能执行的任务将被删除
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {}
这种策略和AbortPolicy几乎一样，也是丢弃任务，只不过他不抛出异常。
4）DiscardOldestPolicy：如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，然后重试执行程序（如果再次失败，
则重复此过程）
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
该策略就稍微复杂一些，在pool没有关闭的前提下首先丢掉缓存在队列中的最早的任务，然后重新尝试运行该任务。这个策略
需要适当小心。
3. ThreadPoolExecutor无界队列使用
public class ThreadPool {
private final static String poolName = "mypool";
static private ThreadPool threadFixedPool = new ThreadPool(2);
private ExecutorService executor;
static public ThreadPool getFixedInstance() {
return threadFixedPool;
}
private ThreadPool(int num) {
executor = Executors.newFixedThreadPool(num, new DaemonThreadFactory(poolName));
}
public void execute(Runnable r) {
executor.execute(r);
}
public static void main(String[] params) {
class MyRunnable implements Runnable {
public void run() {
System.out.println("OK!");
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ThreadPool.getFixedInstance().execute(new MyRunnable());
}
try {
Thread.sleep(2000);
System.out.println("Process end.");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在这段代码中，我们发现我们用到了Executors.newFixedThreadPool（）函数，这个函数的实现是这样子的：
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
它实际上是创建了一个无界队列的固定大小的线程池。执行这段代码，我们发现所有的任务都正常处理了。但是在真实的线上环
境中会存在这样的一个问题，前端的用户请求源源不断的过来，后端的处理线程如果处理时间变长，无法快速的将用户请求处理
完返回结果给前端，那么任务队列中将堵塞大量的请求。这些请求在前端都是有超时时间设置的，假设请求是通过套接字过来，
当我们的后端处理进程处理完一个请求后，从队列中拿下一个任务，发现这个任务的套接字已经无效了，这是因为在用户端已经
超时，将套接字建立的连接关闭了。这样一来我们这边的处理程序再去读取套接字时，就会发生I/0 Exception. 恶性循环，导致我
们所有的处理服务线程读的都是超时的套接字，所有的请求过来都抛I/O异常，这样等于我们整个系统都挂掉了，已经无法对外提供
正常的服务了。
对于海量数据的处理，现在业界都是采用集群系统来进行处理，当请求的数量不断加大的时候，我们可以通过增加处理节点，反正现
在硬件设备相对便宜。但是要保证系统的可靠性和稳定性，在程序方面我们还是可以进一步的优化的，我们下一节要讲述的就是针对
线上出现的这类问题的一种处理策略。
上面newFixedThreadPool使用的是无界队列LinkedBlockingQueue，下面newCachedThreadPool使用的也是无界队列确实SynchronousQueue，最大线程池有几个就能运行几个，如果创建的线程数多于4040左右吧（我的pc是这样的）就内存溢出了
。
public class ThreadPoolTest {
private static ExecutorService mExcutorService;
private static final int SLEEP_TIME = 5000;
private static final int THREAD_COUNT = 4040;
public static void generateExecutor(){
mExcutorService = Executors.newCachedThreadPool();
}
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolTest test = new ThreadPoolTest();
generateExecutor();
try {
for(int i=0;i<THREAD_COUNT;i++){
mExcutorService.execute(test.new WorkTask());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
class WorkTask implements Runnable{
public void run() {
try {
System.out.println(""+Thread.currentThread().getName()+"woring");
Thread.sleep(SLEEP_TIME）
);
System.out.println(""+Thread.currentThread().getName()+"stop woring");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}4、ThreadPool用固定队列 ArrayBlockingQueue
public class ThreadPoolTest { private static ExecutorService mExcutorService; private static final int SLEEP_TIME = 5000; private static final int THREAD_COUNT = 13; public static void generateExecutor(){ ArrayBlockingQueue<Runnable> mArrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(8); mExcutorService = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 60L, TimeUnit.SECONDS, mArrayBlockingQueue); } public static void main(String[] args) { ThreadPoolTest test = new ThreadPoolTest(); generateExecutor(); try { for(int i=0;i<THREAD_COUNT;i++){ mExcutorService.execute(test.new WorkTask()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } class WorkTask implements Runnable{ public void run() { try { System.out.println(""+Thread.currentThread().getName()+"woring"); Thread.sleep(10); System.out.println(""+Thread.currentThread().getName()+"stop woring"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }
方法 execute(Runnable) 中提交时， 如果运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来处理请求。 如果运行的线程多于
corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程，如果此时线程数量达到maximumPoolSize,并且队
列已经满，就会拒绝继续进来的请求。
现在是13个已经超出最大线程数+队列的存储数，那么第13个线程就会被拒绝而发生异常，如果线程数调整为11个那么就有固定的3个线程执行(创建新线程来处理请求, 如果运行的线程多于corePoolSize 而少于 maximumPoolSize，则仅当队列满时才创建新线程).