自定义线程池

参数含义

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  1. corePoolSize：the number of threads to keep in the pool, even if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
    （核心线程数大小：不管它们创建以后是不是空闲的。线程池需要保持 corePoolSize 数量的线程，除非设置了 allowCoreThreadTimeOut。）
  2. maximumPoolSize：the maximum number of threads to allow in the pool。
    （最大线程数：线程池中最多允许创建 maximumPoolSize 个线程。）
  3. keepAliveTime：when the number of threads is greater than the core, this is the maximum time that excess idle threads will wait for new tasks before terminating。
    （存活时间：如果经过 keepAliveTime 时间后，超过核心线程数的线程还没有接受到新的任务，那就回收。）
  4. unit：the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
    （keepAliveTime 的时间单位。）
  5. workQueue：the queue to use for holding tasks before they are executed. This queue will hold only the {@code Runnable} tasks submitted by the {@code execute} method。
    （存放待执行任务的队列：当提交的任务数超过核心线程数大小后，再提交的任务就存放在这里。它仅仅用来存放被 execute 方法提交的 Runnable 任务。所以这里就不要翻译为工作队列了，好吗？不要自己给自己挖坑。）
  6. threadFactory：the factory to use when the executor creates a new thread。
    （线程工厂：用来创建线程工厂。比如这里面可以自定义线程名称，当进行虚拟机栈分析时，看着名字就知道这个线程是哪里来的，不会懵逼。）
  7. handler ：the handler to use when execution is blocked because the thread bounds and queue capacities are reached。
    （拒绝策略：当队列里面放满了任务、最大线程数的线程都在工作时，这时继续提交的任务线程池就处理不了，应该执行怎么样的拒绝策略。）

线程池执行策略

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阻塞队列可选队列

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线程池的核心线程数设置

如果是 CPU 密集型的，可以把核心线程数设置为核心数+1。
为什么要加一呢？
《Java并发编程实战》一书中给出的原因是：即使当计算（CPU）密集型的线程偶尔由于页缺失故障或者其他原因而暂停时，这个“额外”的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费。

如果是IO密集型的
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重点：
动态的配置线程池

如何设置线程的数量

Cpu 密集型

对于 CPU 密集型计算，多线程本质上是提升多核 CPU 的利用率，所以对于一个 4 核的 CPU，每个核一个线程，理论上创建 4 个线程就可以了，再多创建线程也只是增加线程切换的成本。所以，对于 CPU 密集型的计算场景，理论上“线程的数量 =CPU 核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 +1”，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证 CPU 的利用率。

Io 密集型

对于 I/O 密集型的计算场景，比如前面我们的例子中，如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1，那么 2 个线程是最合适的。如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:2，那多少个线程合适呢？是 3 个线程，如下图所示：CPU 在 A、B、C 三个线程之间切换，对于线程 A，当 CPU 从 B、C 切换回来时，线程 A 正好执行完 I/O 操作。这样 CPU 和 I/O 设备的利用率都达到了 100%。
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通过上面这个例子，我们会发现，对于 I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：

  1. 最佳线程数 =1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）

我们令 R=I/O 耗时 / CPU 耗时，综合上图，可以这样理解：当线程 A 执行 IO 操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的 CPU 计算。这样 CPU 的利用率就达到了 100%。不过上面这个公式是针对单核 CPU 的，至于多核 CPU，也很简单，
只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：

  1. 最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]

总结

其实我们很多时候通过公式得到的结果是很不靠谱的，因为一台机器上的应用干扰因数很多，所以我们更多的时候是根据公式或者经得到一个零时值，后续在通过压测等数据，评估出合适的线程数量。

改变线程池任务的优先级

很简单的一个小技巧，就是创建类时，给类增加一个有参的构造方法，并且在创建任务的时候将线程的优先级以参数的存入RUN方法中，以此来实现任务优先级的改变

线程池 - 图7