本文主要内容
- 什么是线程池
- 线程池实现原理
- 线程池中常见的各种队列
- 自定义线程创建的工厂
- 常见的饱和策略
- 自定义饱和策略
- 线程池中两种关闭方法有何不同
- 扩展线程池
- 合理地配置线程池
-
什么是线程池
大家用 jdbc 操作过数据库应该知道，操作数据库需要和数据库建立连接，拿到连接之后才能操作数据库，用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的，真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接，为了提升系统性能，后来出现了数据库连接池，系统启动的时候，先创建很多连接放在池子里面，使用的时候，直接从连接池中获取一个，使用完毕之后返回到池子里面，继续给其他需要者使用，这其中就省去创建连接的时间，从而提升了系统整体的性能。
线程池和数据库连接池的原理也差不多，创建线程去处理业务，可能创建线程的时间比处理业务的时间还长一些，如果系统能够提前为我们创建好线程，我们需要的时候直接拿来使用，用完之后不是直接将其关闭，而是将其返回到线程中，给其他需要者使用，这样直接节省了创建和销毁的时间，提升了系统的性能。
简单的说，在使用了线程池之后，创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程，然后使用，关闭线程变成了将线程归还到线程池。线程池实现原理
当向线程池提交一个任务之后，线程池的处理流程如下：
判断是否达到核心线程数，若未达到，则直接创建新的线程处理当前传入的任务，否则进入下个流程
- 线程池中的工作队列是否已满，若未满，则将任务丢入工作队列中先存着等待处理，否则进入下个流程
- 是否达到最大线程数，若未达到，则创建新的线程处理当前传入的任务，否则交给线程池中的饱和策略进行处理。
流程如下图：
举个例子，加深理解：
咱们作为开发者，上面都有开发主管，主管下面带领几个小弟干活，CTO 给主管授权说，你可以招聘 5 个小弟干活，新来任务，如果小弟还不到吴哥，立即去招聘一个来干这个新来的任务，当 5 个小弟都招来了，再来任务之后，将任务记录到一个表格中，表格中最多记录 100 个，小弟们会主动去表格中获取任务执行，如果 5 个小弟都在干活，并且表格中也记录满了，那你可以将小弟扩充到 20 个，如果 20 个小弟都在干活，并且存放任务的表也满了，产品经理再来任务后，是直接拒绝，还是让产品自己干，这个由你自己决定，小弟们都尽心尽力在干活，任务都被处理完了，突然公司业绩下滑，几个员工没事干，打酱油，为了节约成本，CTO 主管把小弟控制到 5 人，其他 15 个人直接被干掉了。所以作为小弟们，别让自己闲着，多干活。
原理：先找几个人干活，大家都忙于干活，任务太多可以排期，排期的任务太多了，再招一些人来干活，最后干活的和排期都达到上层领导要求的上限了，那需要采取一些其他策略进行处理了。对于长时间不干活的人，考虑将其开掉，节约资源和成本。
java 中的线程池
jdk 中提供了线程池的具体实现，实现类：java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，主要构造方法：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize：核心线程大小，当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程，等到工作的线程数大于核心线程数时就不会再创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前把核心线程都创造好，并启动
maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，且已创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。如果我们使用了无界队列，那么所有的任务会加入队列，这个参数就没有什么效果了
keepAliveTime：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。如果没有任务处理了，有些线程会空闲，空闲的时间超过了这个值，会被回收掉。如果任务很多，并且每个任务的执行时间比较短，避免线程重复创建和回收，可以调大这个时间，提高线程的利用率
unit：keepAliveTIme 的时间单位，可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微秒、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit，这个枚举也经常使用，有兴趣的可以看一下其源码
workQueue：工作队列，用于缓存待处理任务的阻塞队列，常见的有 4 种，本文后面有介绍
threadFactory：线程池中创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字
handler：饱和策略，当线程池无法处理新来的任务了，那么需要提供一种策略处理提交的新任务，默认有 4 种策略，文章后面会提到
调用线程池的 execute 方法处理任务，执行 execute 方法的过程：
- 判断线程池中运行的线程数是否小于 corepoolsize，是：则创建新的线程来处理任务，否：执行下一步
- 试图将任务添加到 workQueue 指定的队列中，如果无法添加到队列，进入下一步
- 判断线程池中运行的线程数是否小于maximumPoolSize，是：则新增线程处理当前传入的任务，否：将任务传递给handler对象rejectedExecution方法处理
线程池的使用步骤：
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
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public class Demo1 {
static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3,
5,
10,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue
Executors.defaultThreadFactory(),
**public** **static** **void** **main**(String[] args) {<br /> **for** (**int** i = 0; i < 10; i++) {<br /> **int** j = i;<br /> String taskName = "任务" + j;<br /> executor.execute(() -> {<br /> //模拟任务内部处理耗时<br /> **try** {<br /> TimeUnit.SECONDS.sleep(j);<br /> } **catch** (InterruptedException e) {<br /> e.printStackTrace();<br /> }<br /> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName + "处理完毕");<br /> });<br /> }<br /> //关闭线程池<br /> executor.shutdown();<br /> }<br />}
输出：
pool-1-thread-1任务0处理完毕
pool-1-thread-2任务1处理完毕
pool-1-thread-3任务2处理完毕
pool-1-thread-1任务3处理完毕
pool-1-thread-2任务4处理完毕
pool-1-thread-3任务5处理完毕
pool-1-thread-1任务6处理完毕
pool-1-thread-2任务7处理完毕
pool-1-thread-3任务8处理完毕
pool-1-thread-1任务9处理完毕
线程池中常见 5 种工作队列
任务太多的时候，工作队列用于暂时缓存待处理的任务，jdk 中常见的 5 种阻塞队列：
ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按照先进先出原则对元素进行排序
LinkedBlockingQueue：是一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按照先进先出排序元素，吞吐量通常要高于 ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool使用了这个队列。
SynchronousQueue ：一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处理阻塞状态，吞吐量通常要高于 LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用这个队列
PriorityBlockingQueue：优先级队列，进入队列的元素按照优先级会进行排序
前 2 种队列相关示例就不说了，主要说一下后面 2 种队列的使用示例。
SynchronousQueue 队列的线程池
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.*;
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public class Demo2 {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
int j = i;
String taskName = “任务” + j;
executor.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + “处理” + taskName);
//模拟任务内部处理耗时
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch** (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executor.shutdown();
}
}
pool-1-thread-1处理任务0
pool-1-thread-2处理任务1
pool-1-thread-3处理任务2
pool-1-thread-6处理任务5
pool-1-thread-7处理任务6
pool-1-thread-4处理任务3
pool-1-thread-5处理任务4
pool-1-thread-8处理任务7
pool-1-thread-9处理任务8
pool-1-thread-10处理任务9
pool-1-thread-11处理任务10
pool-1-thread-12处理任务11
pool-1-thread-13处理任务12
pool-1-thread-14处理任务13
pool-1-thread-15处理任务14
pool-1-thread-16处理任务15
pool-1-thread-17处理任务16
pool-1-thread-18处理任务17
pool-1-thread-19处理任务18
pool-1-thread-20处理任务19
pool-1-thread-21处理任务20
pool-1-thread-25处理任务24
pool-1-thread-24处理任务23
pool-1-thread-23处理任务22
pool-1-thread-22处理任务21
pool-1-thread-26处理任务25
pool-1-thread-27处理任务26
pool-1-thread-28处理任务27
pool-1-thread-30处理任务29
pool-1-thread-29处理任务28
pool-1-thread-31处理任务30
pool-1-thread-32处理任务31
pool-1-thread-33处理任务32
pool-1-thread-38处理任务37
pool-1-thread-35处理任务34
pool-1-thread-36处理任务35
pool-1-thread-41处理任务40
pool-1-thread-34处理任务33
pool-1-thread-39处理任务38
pool-1-thread-40处理任务39
pool-1-thread-37处理任务36
pool-1-thread-42处理任务41
pool-1-thread-43处理任务42
pool-1-thread-45处理任务44
pool-1-thread-46处理任务45
pool-1-thread-44处理任务43
pool-1-thread-47处理任务46
pool-1-thread-50处理任务49
pool-1-thread-48处理任务47
pool-1-thread-49处理任务48
代码中使用Executors.newCachedThreadPool()创建线程池，看一下源码：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue
}
从输出中可以看出，系统创建了 50 个线程处理任务，代码中使用了SynchronousQueue同步队列，这种队列比较特殊，放入元素必须要有另外一个线程去获取这个元素，否则放入元素会失败或者一直阻塞在那里直到有线程取走，示例中任务处理休眠了指定的时间，导致已创建的工作线程都忙于处理任务，所以新来任务之后，将任务丢入同步队列会失败，丢入队列失败之后，会尝试新建线程处理任务。使用上面的方式创建线程池需要注意，如果需要处理的任务比较耗时，会导致新来的任务都会创建新的线程进行处理，可能会导致创建非常多的线程，最终耗尽系统资源，触发 OOM。
PriorityBlockingQueue 优先级队列的线程池
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.*;
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public class Demo3** {
**static** **class** **Task** **implements** **Runnable**, **Comparable**<**Task**> {**private** **int** i;<br /> **private** String name;**public** **Task**(**int** i, String name) {<br /> **this**.i = i;<br /> **this**.name = name;<br /> }@Override<br /> **public** **void** **run**() {<br /> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + **this**.name);<br /> }@Override<br /> **public** **int** **compareTo**(Task o) {<br /> **return** Integer.compare(o.i, **this**.i);<br /> }<br /> }**public** **static** **void** **main**(String[] args) {<br /> ExecutorService executor = **new** ThreadPoolExecutor(1, 1,<br /> 60L, TimeUnit.SECONDS,<br /> **new** PriorityBlockingQueue());<br /> **for** (**int** i = 0; i < 10; i++) {<br /> String taskName = "任务" + i;<br /> executor.execute(**new** Task(i, taskName));<br /> }<br /> **for** (**int** i = 100; i >= 90; i--) {<br /> String taskName = "任务" + i;<br /> executor.execute(**new** Task(i, taskName));<br /> }<br /> executor.shutdown();<br /> }<br />}
输出：
pool-1-thread-1处理任务0
pool-1-thread-1处理任务100
pool-1-thread-1处理任务99
pool-1-thread-1处理任务98
pool-1-thread-1处理任务97
pool-1-thread-1处理任务96
pool-1-thread-1处理任务95
pool-1-thread-1处理任务94
pool-1-thread-1处理任务93
pool-1-thread-1处理任务92
pool-1-thread-1处理任务91
pool-1-thread-1处理任务90
pool-1-thread-1处理任务9
pool-1-thread-1处理任务8
pool-1-thread-1处理任务7
pool-1-thread-1处理任务6
pool-1-thread-1处理任务5
pool-1-thread-1处理任务4
pool-1-thread-1处理任务3
pool-1-thread-1处理任务2
pool-1-thread-1处理任务1
输出中，除了第一个任务，其他任务按照优先级高低顺序处理。原因在于：创建线程池的时候使用了优先级队列，进入队列中的任务会进行排序，任务的先后顺序由 Task 中的 i 变量决定。向PriorityBlockingQueue加入元素的时候，内部会调用代码中 Task 的compareTo方法决定元素的先后顺序。
自定义创建线程的工厂
给线程池中线程起一个有意义的名字，在系统出现问题的时候，通过线程堆栈信息可以更容易发现系统中问题所在。自定义创建工厂需要实现java.util.concurrent.ThreadFactory接口中的Thread newThread(Runnable r)方法，参数为传入的任务，需要返回一个工作线程。
示例代码：
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.;
*import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
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public class Demo4 {
static AtomicInteger threadNum = new** AtomicInteger(1);
**public** **static** **void** **main**(String[] args) {<br /> ThreadPoolExecutor executor = **new** ThreadPoolExecutor(5, 5,<br /> 60L, TimeUnit.SECONDS,<br /> **new** ArrayBlockingQueue<Runnable>(10), r -> {<br /> Thread thread = **new** Thread(r);<br /> thread.setName("自定义线程-" + threadNum.getAndIncrement());<br /> **return** thread;<br /> });<br /> **for** (**int** i = 0; i < 5; i++) {<br /> String taskName = "任务-" + i;<br /> executor.execute(() -> {<br /> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);<br /> });<br /> }<br /> executor.shutdown();<br /> }<br />}
输出：
自定义线程-1处理任务-0
自定义线程-3处理任务-2
自定义线程-2处理任务-1
自定义线程-4处理任务-3
自定义线程-5处理任务-4
代码中在任务中输出了当前线程的名称，可以看到是我们自定义的名称。
通过 jstack 查看线程的堆栈信息，也可以看到我们自定义的名称，我们可以将代码中executor.shutdown();先给注释掉让程序先不退出，然后通过 jstack 查看，如下：
4 种常见饱和策略
当线程池中队列已满，并且线程池已达到最大线程数，线程池会将任务传递给饱和策略进行处理。这些策略都实现了RejectedExecutionHandler接口。接口中有个方法：
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor)
参数说明：
r：需要执行的任务
executor：当前线程池对象
JDK 中提供了 4 种常见的饱和策略:
AbortPolicy：直接抛出异常
CallerRunsPolicy：在当前调用者的线程中运行任务，即随丢来的任务，由他自己去处理
DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的一个任务，即丢弃队列头部的一个任务，然后执行当前传入的任务
DiscardPolicy：不处理，直接丢弃掉，方法内部为空
自定义饱和策略
需要实现RejectedExecutionHandler接口。任务无法处理的时候，我们想记录一下日志，我们需要自定义一个饱和策略，示例代码：
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
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public class Demo5 {
static class Task implements Runnable** {
String name;
**public** **Task**(String name) {<br /> **this**.name = name;<br /> }@Override<br /> **public** **void** **run**() {<br /> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + **this**.name);<br /> **try** {<br /> TimeUnit.SECONDS.sleep(5);<br /> } **catch** (InterruptedException e) {<br /> e.printStackTrace();<br /> }<br /> }@Override<br /> **public** String **toString**() {<br /> **return** "Task{" +<br /> "name='" + name + '\'' +<br /> '}';<br /> }<br /> }**public** **static** **void** **main**(String[] args) {<br /> ThreadPoolExecutor executor = **new** ThreadPoolExecutor(1,<br /> 1,<br /> 60L,<br /> TimeUnit.SECONDS,<br /> **new** ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),<br /> Executors.defaultThreadFactory(),<br /> (r, executors) -> {<br /> //自定义饱和策略<br /> //记录一下无法处理的任务<br /> System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());<br /> });<br /> **for** (**int** i = 0; i < 5; i++) {<br /> executor.execute(**new** Task("任务-" + i));<br /> }<br /> executor.shutdown();<br /> }<br />}
输出：
无法处理的任务：Task{name=’任务-2’}
无法处理的任务：Task{name=’任务-3’}
pool-1-thread-1处理任务-0
无法处理的任务：Task{name=’任务-4’}
pool-1-thread-1处理任务-1
输出结果中可以看到有 3 个任务进入了饱和策略中，记录了任务的日志，对于无法处理多任务，我们最好能够记录一下，让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略，说明线程池的配置可能不是太合理，或者机器的性能有限，需要做一些优化调整。
线程池中的 2 个关闭方法
线程池提供了 2 个关闭方法：shutdown和shutdownNow，当调用者两个方法之后，线程池会遍历内部的工作线程，然后调用每个工作线程的 interrrupt 方法给线程发送中断信号，内部如果无法响应中断信号的可能永远无法终止，所以如果内部有无线循环的，最好在循环内部检测一下线程的中断信号，合理的退出。调用者两个方法中任意一个，线程池的isShutdown方法就会返回 true，当所有的任务线程都关闭之后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回 true。
调用shutdown方法之后，线程池将不再接收新任务，内部会将所有已提交的任务处理完毕，处理完毕之后，工作线程自动退出。
而调用shutdownNow方法后，线程池会将还未处理的（在队里等待处理的任务）任务移除，将正在处理中的处理完毕之后，工作线程自动退出。
至于调用哪个方法来关闭线程，应该由提交到线程池的任务特性决定，多数情况下调用shutdown方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow方法。
扩展线程池
虽然 jdk 提供了ThreadPoolExecutor这个高性能线程池，但是如果我们自己想在这个线程池上面做一些扩展，比如，监控每个任务执行的开始时间，结束时间，或者一些其他自定义的功能，我们应该怎么办？
这个 jdk 已经帮我们想到了，ThreadPoolExecutor内部提供了几个方法beforeExecute、afterExecute、terminated，可以由开发人员自己去这些方法。看一下线程池内部的源码：
try {
beforeExecute(wt, task);//任务执行之前调用的方法
Throwable thrown = null;
try {
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x;
throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x;
throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x;
throw new Error(x);
} finally {
afterExecute(task, thrown);//任务执行完毕之后调用的方法
}
} finally {
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
beforeExecute：任务执行之前调用的方法，有 2 个参数，第 1 个参数是执行任务的线程，第 2 个参数是任务
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
afterExecute：任务执行完成之后调用的方法，2 个参数，第 1 个参数表示任务，第 2 个参数表示任务执行时的异常信息，如果无异常，第二个参数为 null
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }
terminated：线程池最终关闭之后调用的方法。所有的工作线程都退出了，最终线程池会退出，退出时调用该方法
示例代码：
package com.itsoku.chat16;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/
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public class Demo6 {
static class Task implements Runnable** {
String name;
**public** **Task**(String name) {<br /> **this**.name = name;<br /> }@Override<br /> **public** **void** **run**() {<br /> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + **this**.name);<br /> **try** {<br /> TimeUnit.SECONDS.sleep(2);<br /> } **catch** (InterruptedException e) {<br /> e.printStackTrace();<br /> }<br /> }@Override<br /> **public** String **toString**() {<br /> **return** "Task{" +<br /> "name='" + name + '\'' +<br /> '}';<br /> }<br /> }**public** **static** **void** **main**(String[] args) **throws** InterruptedException {<br /> ThreadPoolExecutor executor = **new** ThreadPoolExecutor(10,<br /> 10,<br /> 60L,<br /> TimeUnit.SECONDS,<br /> **new** ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),<br /> Executors.defaultThreadFactory(),<br /> (r, executors) -> {<br /> //自定义饱和策略<br /> //记录一下无法处理的任务<br /> System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());<br /> }) {<br /> @Override<br /> **protected** **void** **beforeExecute**(Thread t, Runnable r) {<br /> System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString());<br /> }@Override<br /> **protected** **void** **afterExecute**(Runnable r, Throwable t) {<br /> System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + "，执行完毕!");<br /> }@Override<br /> **protected** **void** **terminated**() {<br /> System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + "，关闭线程池!");<br /> }<br /> };<br /> **for** (**int** i = 0; i < 10; i++) {<br /> executor.execute(**new** Task("任务-" + i));<br /> }<br /> TimeUnit.SECONDS.sleep(1);<br /> executor.shutdown();<br /> }<br />}
输出：
1564324574847,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name=’任务-0’}
1564324574850,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name=’任务-2’}
pool-1-thread-3处理任务-2
1564324574849,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name=’任务-1’}
pool-1-thread-2处理任务-1
1564324574848,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name=’任务-4’}
pool-1-thread-5处理任务-4
1564324574848,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name=’任务-3’}
pool-1-thread-4处理任务-3
1564324574850,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name=’任务-6’}
pool-1-thread-7处理任务-6
1564324574850,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name=’任务-5’}
1564324574851,pool-1-thread-8,开始执行任务:Task{name=’任务-7’}
pool-1-thread-8处理任务-7
pool-1-thread-1处理任务-0
pool-1-thread-6处理任务-5
1564324574851,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name=’任务-9’}
pool-1-thread-10处理任务-9
1564324574852,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name=’任务-8’}
pool-1-thread-9处理任务-8
1564324576851,pool-1-thread-2,任务:Task{name=’任务-1’}，执行完毕!
1564324576851,pool-1-thread-3,任务:Task{name=’任务-2’}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-1,任务:Task{name=’任务-0’}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-4,任务:Task{name=’任务-3’}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-8,任务:Task{name=’任务-7’}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-7,任务:Task{name=’任务-6’}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-5,任务:Task{name=’任务-4’}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-6,任务:Task{name=’任务-5’}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-10,任务:Task{name=’任务-9’}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9,任务:Task{name=’任务-8’}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9，关闭线程池!
从输出结果中可以看到，每个需要执行的任务打印了 3 行日志，执行前由线程池的beforeExecute打印，执行时会调用任务的run方法，任务执行完毕之后，会调用线程池的afterExecute方法，从每个任务的首尾 2 条日志中可以看到每个任务耗时 2 秒左右。线程池最终关闭之后调用了terminated方法。
合理地配置线程池
要想合理的配置线程池，需要先分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：
- 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：高、中、低
- 任务的执行时间：长、中、短
- 任务的依赖性：是否依赖其他的系统资源，如数据库连接。
性质不同任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU 密集型任务应该尽可能小的线程，如配置 cpu 数量+1 个线程的线程池。由于 IO 密集型任务并不是一直在执行任务，不能让 cpu 闲着，则应配置尽可能多的线程，如：cup 数量*2。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个 CPU 密集型任务和一个 IO 密集型任务，只要这 2 个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取 cpu 数量。优先级不同任务可以对线程池采用优先级队列来处理，让优先级高的先执行。
使用队列的时候建议使用有界队列，有界队列增加了系统的稳定性，如果采用无解队列，任务太多的时候可能导致系统 OOM，直接让系统宕机。
线程池中线程数量的配置
线程池汇总线程大小对系统的性能有一定的影响，我们的目标是希望系统能够发挥最好的性能，过多或者过小的线程数量无法有效的使用机器的性能。在 Java Concurrency inPractice 书中给出了估算线程池大小的公式：
Ncpu = CUP的数量
Ucpu = 目标CPU的使用率，0<=Ucpu<=1
W/C = 等待时间与计算时间的比例
为保存处理器达到期望的使用率，最有的线程池的大小等于：
Nthreads = Ncpu × Ucpu × (1+W/C)
一些使用建议
在《阿里巴巴 java 开发手册》中指出了线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示的创建线程，这样一方面是线程的创建更加规范，可以合理控制开辟线程的数量；另一方面线程的细节管理交给线程池处理，优化了资源的开销。而线程池不允许使用 Executors 去创建，而要通过 ThreadPoolExecutor 方式，这一方面是由于 jdk 中 Executor 框架虽然提供了如 newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool()等创建线程池的方法，但都有其局限性，不够灵活；另外由于前面几种方法内部也是通过 ThreadPoolExecutor 方式实现，使用 ThreadPoolExecutor 有助于大家明确线程池的运行规则，创建符合自己的业务场景需要的线程池，避免资源耗尽的风险。
ThreadPoolTaskExecutor 其他知识点汇总(待补充)
- 线程池中的所有线程超过了空闲时间都会被销毁么？如果 allowCoreThreadTimeOut 为 true，超过了空闲时间的所有线程都会被回收，不过这个值默认是 false，系统会保留核心线程，其他的会被回收
- 空闲线程是如何被销毁的？所有运行的工作线程会尝试从队列中获取任务去执行，超过一定时间（keepAliveTime）还没有拿到任务，自己主动退出
- 核心线程在线程池创建的时候会初始化好么？默认情况下，核心线程不会进行初始化，在刚开始调用线程池执行任务的时候，传入一个任务会创建一个线程，直到达到核心线程数。不过可以在创建线程池之后，调用其prestartAllCoreThreads提前将核心线程创建好。
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