[java并发]java高并发系列 - 第18天：JAVA线程池，这一篇就够了

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本文主要内容

1. 什么是线程池
2. 线程池实现原理
3. 线程池中常见的各种队列
4. 自定义线程创建的工厂
5. 常见的饱和策略
6. 自定义饱和策略
7. 线程池中两种关闭方法有何不同
8. 扩展线程池
9. 合理地配置线程池
   10.线程池中线程数量的配置

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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链，使用的时候，直接从连接池中获取一个，使用完毕后返回到池子里面，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池中，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。

简单地说，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。

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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：

1. 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，是否进入下个流程
2. 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，否则进入下一个流程
3. 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和策略进行处理。

流程图如下：

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5个，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，小弟们都尽心尽力干活，任务都处理完了，突然公司业绩下滑，几个员工没事儿干，打酱油，为了节约成本，CTO主管把小弟控制到5人，其他15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。

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java中的线程池

jdk提供了线程池的具体实现，实现类是：java.util.cocurrent.ThreadPoolExecutor，主要构造方法：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

• corePoolSize：核心线程大小，当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个任务来执行任务，即使有其他空闲线程可以处理任务也会创建新线程，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建好，并启动
• maximumPoolSize：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，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.cocurrent.TimeUnit，这个枚举也经常使用，可以通过源码了解
• 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，本文后面会介绍
• 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时，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，本文后续会有说明

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调用线程池的execute方法处理任务，执行execute方法的过程：

1. 判断线程池中运行的线程数是或否小于corepoolsize，是：则创建新的线程来处理任务，否：执行下一步
2. 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
3. 判断线程池中运行的线城市是否小于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

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线程池的使用步骤：

1. 调用构造方法创建线程池
2. 调用线程池的方法处理任务
3. 关闭线程池

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线程池使用的简单示例

上一个简单的示例，如下：

package aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;



public class Demo1 {
    static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3,
     5,
     10,
    TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),
    Executors.defaultThreadFactory(),
    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

    public static void main(String[] args){
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            int j = i;
            String taskName = "任务" + j;
            executor.execute(() ->{
                //模拟任务内部处理耗时
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(j);
                } catch (InterruptedException e) {
                     e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName + "处理完毕！");
            });
        }
        //关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

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！

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线程池中常见的5种队列

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中阻塞队列：

• ArrayBlockigQueue: 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ArrayBlockQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool 使用了这个方法。
• 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 使用了这个队列
• PriorityBlockingQueue: 优先级队列，进入队列的元素按照优先级会进行排序

下面主要对后两种队列的使用进行示例说明：

SyncrhonousQueue队列的线程池

package aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

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();
    }
}

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！
{20-06-03 10:08}Arans-Mac:~/JavaPrjs_VS_CODE/JavaThread@master✗✗✗✗✗✗ aran%  cd /Users/aran/JavaPrjs_VS_CODE/JavaThread ; /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-13.jdk/Contents/Home/bin/java -Dfile.encoding=UTF-8 -cp "/Users/aran/Library/Application Support/Code/User/workspaceStorage/0f284770f0218fea9250fa3f3328bca2/redhat.java/jdt_ws/JavaThread_f39215e3/bin" aboutThread.Concurrent.Day18.Demo2 
pool-1-thread-2处理任务1
pool-1-thread-4处理任务3
pool-1-thread-3处理任务2
pool-1-thread-1处理任务0
pool-1-thread-5处理任务4
pool-1-thread-6处理任务5
pool-1-thread-7处理任务6
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-22处理任务21
pool-1-thread-23处理任务22
pool-1-thread-24处理任务23
pool-1-thread-25处理任务24
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-29处理任务28
pool-1-thread-30处理任务29
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-34处理任务33
pool-1-thread-35处理任务34
pool-1-thread-36处理任务35
pool-1-thread-37处理任务36
pool-1-thread-38处理任务37
pool-1-thread-39处理任务38
pool-1-thread-40处理任务39
pool-1-thread-41处理任务40
pool-1-thread-42处理任务41
pool-1-thread-43处理任务42
pool-1-thread-44处理任务43
pool-1-thread-45处理任务44
pool-1-thread-46处理任务45
pool-1-thread-47处理任务46
pool-1-thread-48处理任务47
pool-1-thread-49处理任务48
pool-1-thread-50处理任务49

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<Runnable>());
    }

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SynchornousQueue 同步队列，这种队列比较特殊，放入元素必须要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(Out of Memory，内存溢出)。

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PriorityBlockingQueue优先级队列的线程池

package aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Demo3 {
    static class Task implements Runnable,Comparable<Task>{

        private int i;
        private String name;

        public Task(int i,String name){
            this.i = i;
            this.name = name;
        }

        @Override
        public int compareTo(Task o) {
            return Integer.compare(o.i, this.i);
        }

        @Override
        public void run() {
             System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
        }
        
    }

    public static void main(String[] args){
        ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(1,
         1,
         60L,
          TimeUnit.SECONDS,
          new PriorityBlockingQueue<>());
          for (int i = 0; i < 10; i++) {
              String taskName = "任务" + i;
              executor.execute(new Task(i,taskName));
          }
          for (int i = 100; i >= 90; i--) {
              String taskName = "任务" + i;
              executor.execute(new Task(i,taskName));
          }
          executor.shutdown();
    }
}

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按顺序处理。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，内部会调用代码中的Task的compareTo方法决定元素的先后顺序。

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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.concurren.ThreadFactory 接口中的Thread new Thread(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 aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

 

public class Demo4 {
    static AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(1);

    public static void main(String[] args){
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5,
        5,
        60L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),r ->{
            Thread thread = new Thread(r);
            thread.setName("自定义线程-" + threadNum.getAndIncrement());
            return thread;
        });

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            String taskName = "任务-" + i;
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);
            }); 
        }
        executor.shutdown();
    }
}

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：

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4种饱和策略

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

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自定义饱和策略

需要实现RejectedExecutionHandler接口。任务无法处理时，我们想记录下日志，我们需要定义一个饱和策略，示例代码：

package aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;



public class Demo5 {
    static class Task implements Runnable{
        String name;

        public Task(String name){
            this.name = name;
        }

        @Override
        public void run(){
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        @Override
        public String toString(){
            return getClass() + "{" + 
                "name='"+name+"'" + 
            "}";
            }
    }

    public static void main(String[] args){
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1,
        1,
        60L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        (r,executors) -> {
            //自定义饱和策略
            //记录一下无法处理的任务
            System.out.println("无法处理的任务："+ r.toString() );
        });

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        executor.shutdown();
    }
}

输出：

无法处理的任务：class aboutThread.Concurrent.Day18.Demo5$Task{name='任务-2'}
pool-1-thread-1处理任务-0
无法处理的任务：class aboutThread.Concurrent.Day18.Demo5$Task{name='任务-3'}
无法处理的任务：class aboutThread.Concurrent.Day18.Demo5$Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-1处理任务-1

输出结果中可以看出有3个任务进入了饱和策略中，记录了任务的日志，对于无法处理的任务，我们最好记录一下，让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略，说明线程池的配置不是太合理，或者机器的性能有限，需要做有些优化调整。

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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，当调用这两个方法之后，线程池会遍历内部的工作线程，然后调用每个工作线程的interrupt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，所以如果内部有无限循环的，最好在循环内部检测一下线程的中断信号，合理的退出。调用这两个方法中的任意一个，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 isTerminated 方法会 返回true。

调用shutdown方法之后，线程池将不再接受新任务，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。

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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，可以由开发人员决定，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2个参数为null

protected void afterExecute(Runnable r,Throw 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

package aboutThread.Concurrent.Day18;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Demo6 {
    static class Task implements Runnable{
       String name;

        public Task(String name){
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
             System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            }
            public String toString() {
                return "Task{" +
                        "name='" + name + '\'' +
                        '}';
            }
    }

    public static void main(String[] args)  throws InterruptedException{
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10,
        10,
        60L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
        Executors.defaultThreadFactory(),
        (r,executors) -> {
              //自定义饱和策略
              //记录一下无法处理的任务
              System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());   
        }){
            @Override
            protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString());
            }

            @Override
            protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + "，执行完毕!");
            }

            @Override
            protected void terminated() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + "，关闭线程池!");
            }
        };

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        executor.shutdown();
    }
}

输出：

1591189466472,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name='任务-0'}
1591189466472,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name='任务-3'}
1591189466472,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name='任务-1'}
1591189466472,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name='任务-2'}
1591189466472,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-2处理任务-1
pool-1-thread-4处理任务-3
pool-1-thread-1处理任务-0
1591189466473,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name='任务-5'}
pool-1-thread-5处理任务-4
pool-1-thread-3处理任务-2
pool-1-thread-6处理任务-5
1591189466473,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name='任务-6'}
1591189466473,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-7处理任务-6
1591189466473,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name='任务-8'}
pool-1-thread-9处理任务-8
1591189466473,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name='任务-9'}
pool-1-thread-10处理任务-9
1591189468476,pool-1-thread-3,任务:Task{name='任务-2'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-9,任务:Task{name='任务-8'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-6,任务:Task{name='任务-5'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-7,任务:Task{name='任务-6'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-10,任务:Task{name='任务-9'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-8,任务:Task{name='任务-7'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-4,任务:Task{name='任务-3'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-5,任务:Task{name='任务-4'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-1,任务:Task{name='任务-0'}，执行完毕!
1591189468476,pool-1-thread-2,任务:Task{name='任务-1'}，执行完毕!
1591189468477,pool-1-thread-2，关闭线程池!

从输出结果中可以看出，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条日志中可以看出每个任务耗时2秒左右。线程池最终关闭之后调用了termianted方法。

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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：cpu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稳定性，如果采用无界队列，任务太多的时候可能导致系统OOM，直接让系统宕机。

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线程池中线程数量的配置

线程池中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，过多或者过少的线程数量无法有效的使用机器的性能。

在Java Concurrency in Priactice书中给出了估算线程池大小的公式：

Ncpu = cpu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，最优的线程池大小等于：
Nthreads = Ncpu * Ucpu * （1 + W/C）

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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式的创建线程，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Jdk中Executor框架虽然提供了如 newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool() 等方式创建线程池，但都有局限性，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，创建符合自己业务场景需要的线程池，避免资源耗尽的风险。

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这是Java并发学习的第18天，我们第19天见。