Java并发编程深入学习之线程池 超详细笔记

目录

七、共享模型之工具--线程池

1.线程池介绍

2.ThreadPoolExecutor(重点)

①线程池状态

②构造方法（必须掌握）

③JDK提供的线程工厂方法

newFixedThreadPool

newCachedThreadPool

newSingleThreadExecutor

使用第三方的线程工厂

④线程池提交任务

submit案例：

invokeAll案例：

invokeAny案例：

⑤关闭线程池

shutdown

shutdownNow

其他方法（了解）

3.模式之工作线程（了解）

前言和案例介绍

创建多少线程池合适

自定义线程池（重点掌握）

4.任务调度线程池

延时执行任务

定时执行任务

正确处理抛出的异常

5.Fork/Join（先了解概念）

使用Fork/Join

---

七、共享模型之工具--线程池

本章主要学习线程池的使用，以及自定义线程池，以及线程池的源码的一些分析；

1.线程池介绍

线程是一种稀有的资源，每次创建线程都会消耗系统的资源，如果是高并发的情况下，一下子来了很多任务，如果为每一个任务都创建线程池，那就会消耗大量的内存，甚至会出现OOM的情况；而且因为机器的CPU数量有限，一旦线程的数量远远多于cpu的数量，那么就必然会出现线程由于得不到cpu时间片的使用权而进入阻塞，那么就必然会导致系统上下文的切换，频繁的切换系统的上下文就会影响系统的性能；

线程池里面也体现了享元模式的影子；

使用线程池的好处：

• 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。

• 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。

• 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控；

2.ThreadPoolExecutor(重点)

①线程池状态

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态，低 29 位表示线程数量

状态名	高3位	接收新任务	处理阻塞队列任务	说明
RUNNING	111	Y	Y
SHUTDOWN	000	N	Y	调用了shutDwonf方法，不会接收新任务，但会处理阻塞队列剩余任务，一种比较温和的停止线程运行的方式
STOP	001	N	N	会中断正在执行的任务，并抛弃阻塞队列任务，暴力的终止线程
TIDYING	010			任务全执行完毕，活动线程为 0 即将进入 终结
TERMINATED	011			终结状态

从数字上比较，TERMINATED > TIDYING > STOP > SHUTDOWN > RUNNING （最高位的第一位是符号位）

这些信息存储在一个原子变量 ctl 中，目的是将线程池状态与线程个数合二为一，这样就可以用一次 cas 原子操作 进行赋值；

// c 为旧值， ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));
// rs 为高 3 位代表线程池状态， wc 为低 29 位代表线程个数，ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }

②构造方法（必须掌握）

首先我们看一下 ThreadPoolExecutor 类参数最多、最全的有参构造方法。

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

• corePoolSize 核心线程数目 (最多保留的线程数，会被保留在线程池，没有存活时间这种说法)

• maximumPoolSize 最大线程数目 (maximumPoolSize - corePoolSize = 救急线程数)

• keepAliveTime 生存时间 - 针对救急线程

• unit 时间单位 - 针对救急线程

• workQueue 阻塞队列

• threadFactory 线程工厂 - 可以为线程创建时起个好名字

• handler 拒绝策略

工作方式：

graph LR

subgraph //阻塞队列
size=2
t3(任务3)
t4(任务4)
end

subgraph //线程池c=2(核心线程数),m=3(最大线程数)
ct1//(核心线程1)
ct2//(核心线程2)
mt1//(救急线程1)(当阻塞线程的数量刚好等于阻塞队列的大小的时候，这个时候如果再来一个任务，那么JDK会优先创建救急线程，这个任务会交给救急线程来执行，当救急线程执行完毕后，那么当救急线程存活的时间大于设置的生存的时间，，那么救急线程就会被销毁)
ct1 --> t1(任务1)
ct2 --> t2(任务2)
end
t1(任务1)

工作步骤：

根据这个构造方法，JDK Executors 类中提供了众多工厂方法来创建各种用途的线程池。

• 线程池中刚开始没有线程，当一个任务提交给线程池后，线程池会创建一个新线程来执行任务。

• 当线程数达到 corePoolSize 并没有线程空闲，这时再加入任务，新加的任务会被加入workQueue 队列排 队，直到有空闲的线程。

• 如果队列选择了有界队列，那么任务超过了队列大小时，会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。 （救急线程存在的前提条件是在有界队列中）

• 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了 4 种实现，其它 著名框架也提供了实现

• 

• • AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常，这是默认策略

  • CallerRunsPolicy 让调用者运行任务

  • DiscardPolicy 放弃本次任务

  • DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务，本任务取而代之

  • Dubbo 的实现，在抛出 RejectedExecutionException 异常之前会记录日志，并 dump 线程栈信息，方 便定位问题

  • Netty 的实现，是创建一个新线程来执行任务

  • ActiveMQ 的实现，带超时等待（60s）尝试放入队列

  • PinPoint 的实现，它使用了一个拒绝策略链，会逐一尝试策略链中每种拒绝策略

• 当高峰过去后，超过corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做，需要结束节省资源，这个时间由 keepAliveTime 和 unit 来控制。

③JDK提供的线程工厂方法

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue());
}

案例演示：

// 创建大小为 2 的固定线程池, 自定义线程名称(需要实现一些工厂类)
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2, new ThreadFactory() {
            //创建原子类，用来计数用
            private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);
            //自定义线程名字，在这个重写的方法中最后返回线程就行
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                //这个线程的两个参数  一个是runnable参数，一个是线程name
                return new Thread(r, "my_thread_" + atomicInteger.getAndIncrement());
            }
        });
        // 开 3 个线程, 线程池大小为 2 , 第三个线程执行时, 如果前两个线程任务没执行完, 会加入任务队列.
        executorService.execute(() -> {
            log.info("1");
        });
        executorService.execute(() -> {
            log.info("2");
        });
        executorService.execute(() -> {
            log.info("3");
        });
//自己查看运行的结果

特点

• 核心线程数 == 最大线程数（没有救急线程被创建），因此也无需超时时间

• 阻塞队列是无界的，可以放任意数量的任务

评价 适用于任务量已知，相对耗时的任务

newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue());
}

案例：

SynchronousQueue integers = new SynchronousQueue<>();
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("putting {} ", 1);
        integers.put(1);
        log.debug("{} putted...", 1);
        log.debug("putting...{} ", 2);
        integers.put(2);
        log.debug("{} putted...", 2);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t1").start();
sleep(1);
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 1);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t2").start();
sleep(1);
new Thread(() -> {
    try {
        log.debug("taking {}", 2);
        integers.take();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
},"t3").start();

运行结果：

11:48:15.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t2] - taking 1 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - 1 putted... 
11:48:16.500 c.TestSynchronousQueue [t1] - putting...2 
11:48:17.502 c.TestSynchronousQueue [t3] - taking 2 
11:48:17.503 c.TestSynchronousQueue [t1] - 2 putted...

 特点

• 核心线程数是 0， 最大线程数是 Integer.MAX_VALUE，救急线程的空闲生存时间是 60s，

  • 意味着全部都是救急线程（60s 后可以回收）

  • 救急线程可以无限创建

• 队列采用了 SynchronousQueue 实现特点是，它没有容量，没有线程来取是放不进去的（一手交钱、一手交货）

评价 整个线程池表现为线程数会根据任务量不断增长，没有上限，当任务执行完毕，空闲 1分钟后释放线 程。 适合任务数比较密集，但每个任务执行时间较短的情况

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue()));
}

使用场景：

希望多个任务排队执行。线程数固定为 1，任务数多于 1 时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这唯一的线程 也不会被释放。

区别：这个单线程池与自己创建一个线程来执行任务有什么区别呢？

• 自己创建一个单线程串行执行任务，如果任务执行失败而终止那么没有任何补救措施，而线程池还会新建一 个线程，保证池的正常工作

• Executors.newSingleThreadExecutor() 线程个数始终为1，不能修改

  • FinalizableDelegatedExecutorService 应用的是装饰器模式，在调用构造方法时将ThreadPoolExecutor对象传给了内部的ExecutorService接口。只对外暴露了 ExecutorService 接口，因此不能调用 ThreadPoolExecutor 中特有的方法，也不能重新设置线程池的大小。

• 与Executors.newFixedThreadPool(1) 初始时为1的区别，使用Executors.newFixedThreadPool(1)这个以后还可以修改，但是单例线程池是不能修改的

  • 对外暴露的是 ThreadPoolExecutor 对象，可以强转后调用 setCorePoolSize 等方法进行修改

注意：

注意，Executors 返回线程池对象的弊端如下：

FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。 CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。 说白了就是：使用有界队列，控制线程创建数量。 除了避免 OOM 的原因之外，不推荐使用 Executors提供的两种快捷的线程池的原因还有：

实际使用中需要根据自己机器的性能、业务场景来手动配置线程池的参数比如核心线程数、使用的任务队列、饱和策略等等。 我们应该显示地给我们的线程池命名，这样有助于我们定位问题。 原文链接：Java 并发编程下篇 -（线程池）_CodeAli的博客-CSDN博客

使用第三方的线程工厂

我们想帮自己的线程自定义线程name，这样可以让线程的name与业务挂钩，以后排除问题的时候就容易一些了；如果是自己定义线程工厂的话，很多线程安全的问题我们自己都考虑不到；

• Google guava 工具类 提供的 ThreadFactoryBuilder（需要引入相关的jar包）

• 

  使用方式：

• package threadpool;
  import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;
  import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
  import java.util.concurrent.ExecutorService;
  import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
  import java.util.concurrent.TimeUnit;
  
  /**
   * 这个类是用来 演示 guava架构包提供的线程命名方式 （为什么使用大公司写的，他们写的考虑的因素多，更加安全）
   */
  public class GuavaUseTest {
      public static void main(String[] args) {
  
          ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60L,
                  TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50),
                  //使用Google提供的线程工厂来进行自主命名  一般是前缀名
                  new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("这个是LJM的线程" +"pool" ).build(),
                  //这个拒绝策略可以自定义
                  ((runnable,executor) -> {
                      System.out.println("这个任务我们没法处理了");
                  })
          );
      }
  }

• Apache commons-lang3 提供的 BasicThreadFactory

• 使用方法：（不用导入第三方架构包）

package threadpool;
import org.apache.commons.lang3.concurrent.BasicThreadFactory;

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

/**
 * 这个类是用来演示 Apache commons-lang3 提供的 BasicThreadFactory类  对线程池进行自主命名
 */
public class BasicThreadFactoryTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60L,
                TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50),
                //使用Google提供的线程工厂来进行自主命名  一般是前缀名
               new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("这个是LJM的线程-pool").build(),
                //这个拒绝策略可以自定义
                ((runnable,executor) -> {
                    System.out.println("这个任务我们没法处理了");
                })
        );
    }
}

④线程池提交任务

线程的各种提交方式的概念：

// 执行任务
void execute(Runnable command);

// 提交任务 task，用返回值 Future 获得任务执行结果   会有返回值
 Future submit(Callable task);

// 提交 tasks 中所有任务
 List> invokeAll(Collection> tasks)
    throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，带超时时间，时间超时后，会放弃执行后面的任务
 List> invokeAll(Collection> tasks,
                              long timeout, TimeUnit unit)
    throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消
 T invokeAny(Collection> tasks)
    throws InterruptedException, ExecutionException;

// 提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消，带超时时间
 T invokeAny(Collection> tasks,
                long timeout, TimeUnit unit)
    throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

submit案例：

提交任务 task，用返回值 Future 获得任务执行结果 会有返回值

private static void method1(ExecutorService pool) throws InterruptedException, ExecutionException {
    Future future = pool.submit(() -> {
        log.debug("running");
        Thread.sleep(1000);
        return "ok";
    });
	//获取线程的返回结果
    log.debug("{}", future.get());
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
    method1(pool);
}

允许结果：

18:36:58.033 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - running
18:36:59.034 c.TestSubmit [main] - ok

invokeAll案例：

提交 tasks 中所有任务，如果带超时时间，那么时间超时后，会放弃执行后面的任务

private static void method2(ExecutorService pool) throws InterruptedException {
    //返回的是一个泛型为Future的集合
    List> futures = pool.invokeAll(Arrays.asList(
        () -> {
            log.debug("begin");
            Thread.sleep(1000);
            return "1";
        },
        () -> {
            log.debug("begin");
            Thread.sleep(500);
            return "2";
        },
        () -> {
            log.debug("begin");
            Thread.sleep(2000);
            return "3";
        }
    ));

    futures.forEach( f ->  {
        try {
            log.debug("{}", f.get());
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
    method2(pool);
}

测试结果：

19:33:16.530 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin
19:33:17.530 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin
19:33:18.040 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin
19:33:20.051 c.TestSubmit [main] - 1
19:33:20.051 c.TestSubmit [main] - 2
19:33:20.051 c.TestSubmit [main] - 3

invokeAny案例：

提交 tasks 中所有任务，哪个任务先成功执行完毕，返回此任务执行结果，其它任务取消

private static void method3(ExecutorService pool) throws InterruptedException, ExecutionException {

    String result = pool.invokeAny(Arrays.asList(
        () -> {
            log.debug("begin 1");
            Thread.sleep(1000);
            log.debug("end 1");
            return "1";
        },
        () -> {
            log.debug("begin 2");
            Thread.sleep(500);
            log.debug("end 2");
            return "2";
        },
        () -> {
            log.debug("begin 3");
            Thread.sleep(2000);
            log.debug("end 3");
            return "3";
        }
    ));
    log.debug("{}", result);
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(3);
    //ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
    method3(pool);
}

测试结果：

19:44:46.314 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin 1
19:44:46.314 c.TestSubmit [pool-1-thread-3] - begin 3
19:44:46.314 c.TestSubmit [pool-1-thread-2] - begin 2
19:44:46.817 c.TestSubmit [pool-1-thread-2] - end 2
19:44:46.817 c.TestSubmit [main] - 2

19:47:16.063 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin 1
19:47:17.063 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - end 1
19:47:17.063 c.TestSubmit [pool-1-thread-1] - begin 2
19:47:17.063 c.TestSubmit [main] - 1

⑤关闭线程池
 

shutdown

/*
线程池状态变为 SHUTDOWN
- 不会接收新任务
- 但已提交任务会执行完
- 此方法不会阻塞调用线程的执行，比如如果主线程此时调用了这个shutDown方法，此时并不会阻塞主线程，如果主线程
*/
void shutdown();

//实现的源码
public void shutdown() {
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        // 修改线程池状态
        advanceRunState(SHUTDOWN);
        // 仅会打断空闲线程
        interruptIdleWorkers();
        onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    // 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结，如果还有运行的线程也不会等)
    tryTerminate();
}

shutdownNow

/*
线程池状态变为 STOP
- 不会接收新任务
- 会将队列中的任务返回
- 并用 interrupt 的方式中断正在执行的任务
*/
List shutdownNow();

public List shutdownNow() {
    List tasks;
    final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
    mainLock.lock();
    try {
        checkShutdownAccess();
        // 修改线程池状态
        advanceRunState(STOP);
        // 打断所有线程
        interruptWorkers();
        // 获取队列中剩余任务
        tasks = drainQueue();
    } finally {
        mainLock.unlock();
    }
    // 尝试终结
    tryTerminate();
    return tasks;
}

其他方法（了解）

// 不在 RUNNING 状态的线程池，此方法就返回 true
boolean isShutdown();
// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();
// 调用 shutdown 后，由于调用线程并不会等待所有任务运行结束，因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情，可以利用此方法等待
// 一般task是Callable类型的时候不用此方法，因为futureTask.get方法自带等待功能。
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

测试shutdown、shutdownNow、awaitTermination

@Slf4j(topic = "c.TestShutDown")
public class TestShutDown {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Future result1 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 1 running...");
            Thread.sleep(1000);
            log.debug("task 1 finish...");
            return 1;
        });

        Future result2 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 2 running...");
            Thread.sleep(1000);
            log.debug("task 2 finish...");
            return 2;
        });

        Future result3 = pool.submit(() -> {
            log.debug("task 3 running...");
            Thread.sleep(1000);
            log.debug("task 3 finish...");
            return 3;
        });

        log.debug("shutdown");
        pool.shutdown();
        //        pool.awaitTermination(3, TimeUnit.SECONDS);
        //        List runnables = pool.shutdownNow();
        //        log.debug("other.... {}" , runnables);
    }
}

#shutdown依旧会执行剩下的任务
20:09:13.285 c.TestShutDown [main] - shutdown
20:09:13.285 c.TestShutDown [pool-1-thread-1] - task 1 running...
20:09:13.285 c.TestShutDown [pool-1-thread-2] - task 2 running...
20:09:14.293 c.TestShutDown [pool-1-thread-2] - task 2 finish...
20:09:14.293 c.TestShutDown [pool-1-thread-1] - task 1 finish...
20:09:14.293 c.TestShutDown [pool-1-thread-2] - task 3 running...
20:09:15.303 c.TestShutDown [pool-1-thread-2] - task 3 finish...
#shutdownNow立刻停止所有任务
20:11:11.750 c.TestShutDown [main] - shutdown
20:11:11.750 c.TestShutDown [pool-1-thread-1] - task 1 running...
20:11:11.750 c.TestShutDown [pool-1-thread-2] - task 2 running...
20:11:11.750 c.TestShutDown [main] - other.... [java.util.concurrent.FutureTask@66d33a]

3.模式之工作线程（了解）

前言和案例介绍

定义

让有限的工作线程（Worker Thread）来轮流异步处理无限多的任务。也可以将其归类为分工模式，它的典型实现就是线程池，也体现了经典设计模式中的享元模式。

例如，海底捞的服务员（线程），轮流处理每位客人的点餐（任务），如果为每位客人都配一名专属的服务员，那 么成本就太高了（对比另一种多线程设计模式：Thread-Per-Message）

注意，不同任务类型应该使用不同的线程池，这样能够避免饥饿，并能提升效率；

例如，如果一个餐馆的工人既要招呼客人（任务类型A），又要到后厨做菜（任务类型B）显然效率不咋地，分成 服务员（线程池A）与厨师（线程池B）更为合理，当然你可能想到更细致的分工；

饥饿

使用固定大小线程池会有饥饿现象 ；线程池中的线程不足会导致饥饿现象；

• 两个工人是同一个线程池中的两个线程

• 他们要做的事情是：为客人点餐和到后厨做菜，这是两个阶段的工作

  • 客人点餐：必须先点完餐，等菜做好，上菜，在此期间处理点餐的工人必须等待

  • 后厨做菜：没啥说的，做就是了

• 比如工人A 处理了点餐任务，接下来它要等着 工人B 把菜做好，然后上菜，他俩也配合的蛮好

• 但现在同时来了两个客人，这个时候工人A 和工人B 都去处理点餐了，这时没人做饭了，饥饿

案例：

public class TestDeadLock {
    static final List MENU = Arrays.asList("地三鲜", "宫保鸡丁", "辣子鸡丁", "烤鸡翅");
    static Random RANDOM = new Random();
    static String cooking() {
        return MENU.get(RANDOM.nextInt(MENU.size()));
    }
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        
        executorService.execute(() -> {
            log.debug("处理点餐...");
            Future f = executorService.submit(() -> {
                log.debug("做菜");
                return cooking();
            });
            try {
                log.debug("上菜: {}", f.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        
    }
}

运行的结果可能是：

17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-2] - 处理点餐...  
17:08:41.339 c.TestDeadLock [pool-1-thread-1] - 处理点餐... 

因为线程池的数量有限，可能就会导致像死锁一样的情况（这里并不是真的死锁，这样讲是为了帮助理解），都卡在哪里等待；

创建多少线程池合适

• 过小会导致程序不能充分地利用系统资源、容易导致饥饿

• 过大会导致更多的线程上下文切换，占用更多内存

CPU 密集型运算

通常采用 cpu 核数 + 1 能够实现最优的 CPU 利用率，+1 是保证当线程由于页缺失故障（操作系统）或其它原因 导致暂停时，额外的这个线程就能顶上去，保证 CPU 时钟周期不被浪费

I/O 密集型运算

CPU 不总是处于繁忙状态，例如，当你执行业务计算时，这时候会使用 CPU 资源，但当你执行 I/O 操作时、远程 RPC 调用时，包括进行数据库操作时，这时候 CPU 就闲下来了，你可以利用多线程提高它的利用率。

经验公式如下

线程数 = 核数 * 期望 CPU 利用率 * 总时间(CPU计算时间+等待时间) / CPU 计算时间

例如 4 核 CPU 计算时间是 50% ，其它等待时间是 50%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 50% = 8

例如 4 核 CPU 计算时间是 10% ，其它等待时间是 90%，期望 cpu 被 100% 利用，套用公式

4 * 100% * 100% / 10% = 40

自定义线程池（重点掌握）

这里是针对jdk1.8版本，使用jdk自带的线程时会出现OOM问题（就是内存被堆爆了）,中小型公司一般很难遇到这种情况，但是在阿里巴巴开发文档上有明确的标识,线程不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPooleExecutor的方式（就是根据自己的业务需求自定义创建线程池），这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险；

如果自己不会定义的话，可以参考源码呀，可以把源码自己复制粘贴在自己写的类，然后再改一下基本的数据参数即可，但是数据别乱改，得参考自己的设备，别负荷运行了；

如果遇到不会的，先看源码是怎么写的，看能不能复制过来使用？看看人家是怎么实现的？如果我们不能直接使用那我们可不可以看他是如何实现的，我们也去实现这个接口，让我们和它有一样的功能；

package threadpool;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 尝试自定义线程池
 */
public class CustomThreadPool {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        /**
         * corePoolSize:核心线程数
         * maximumPoolSize：线程池里的最大线程数
         * long keepAliveTime：救急线程的活跃时间
         * TimeUnit unit：时间单位
         * BlockingQueue workQueue：任务队列，用于存放提交但是尚未被执行的任务
         * ThreadFactory threadFactory：用于创建线程，在这里可以自定义线程name
         * RejectedExecutionHandler handler：使用默认的AbortPolicy()
         */
//        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS,
//                new ArrayBlockingQueue<>(50), new MyThreadFactory(),
//                使用默认的拒绝访问方法
//                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
//        );

        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60L,
                TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50), new MyThreadFactory(),
                //这个拒绝策略可以自定义
                ((runnable,executor) -> {
                    System.out.println("这个任务我们没法处理了");
                })
        );

        //测试自己创建线程池可不可以使用  结果发现执行的线程池不会被销毁
        //提交的线程任务参数也只能是 实现runnable接口的对象或者是实现Callable接口对象
        executorService.submit(()->{
            System.out.println("----");
        });
        //让线程池停止
        executorService.shutdown();

        //参数最大线程数
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Thread.sleep(1000);
            executorService.submit(()->{
                System.out.println("520");
            });
        }
    }
}


package threadpool;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
/**
 * 这个类是给自定义的线程池用的线程工厂，怎么写的？是参照源码仿照的
 */
public class MyThreadFactory implements ThreadFactory {
    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        return new Thread(r,"thread-name");
    }
}

4.任务调度线程池

在『任务调度线程池』功能加入之前(JDK1.3)，可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能，Timer 的优点在于简单易用，但由于所有任务都是由同一个线程来调度，因此所有任务都是串行执行的，同一时间只能有一个任务在执行，前一个 任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。

不过这个Timer 已经过时了，不建议再使用了；

延时执行任务

延时执行任务推荐使用 ScheduledExecutorService 类，

ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);
// 添加两个任务，希望它们都在 1s 后执行
//这个schedule方法有三个参数,第一个参数是runnable或者是callable，第二个参数是延时多长时间去执行，第三个参数是时间单位
executor.schedule(() -> {
    System.out.println("任务1，执行时间：" + new Date());
    try { Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e)
    {
         e.printStackTrace();
    }
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
executor.schedule(() -> {
    System.out.println("任务2，执行时间：" + new Date());
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
//而且这个schedule是不会受到异常的影响的，即便第一个线程抛异常了。第二个线程依旧是可以正常运行的

定时执行任务

使用scheduleAtFixedRate ；

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
//第一参数表示任务，第二个参数表示出现的延迟时间，第三个参数表示周期执行的时间间隔，第四个参数是时间间隔的单位
pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

21:45:43.167 c.TestTimer [main] - start... 
21:45:44.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:45.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:46.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:45:47.215 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 

如果每个任务的执行时间超过了间隔的时间，那么会发生什么呢？ --- 时间间隔被挤长了，其他效果是没什么影响的；

代码测试：

ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);
log.debug("start...");
pool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
    sleep(2);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出分析：一开始，延时 1s，接下来，由于任务执行时间 > 间隔时间，间隔被『撑』到了 2s

21:44:30.311 c.TestTimer [main] - start... 
21:44:31.360 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:33.361 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:35.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running... 
21:44:37.362 c.TestTimer [pool-1-thread-1] - running...

小结：整个线程池表现为：线程数固定，任务数多于线程数时，会放入无界队列排队。任务执行完毕，这些线程也不会被释放。用来执行延迟或反复执行的任务

正确处理抛出的异常

不论是哪个线程池，在线程执行的任务发生异常后既不会抛出，也不会捕获，这时就需要我们做一定的处理。

方法1：主动捉异常

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
pool.submit(() -> {
    try {
        log.debug("task1");
        int i = 1 / 0;
    } catch (Exception e) {
        //一定不要生吞异常！！！
        log.error("error:", e);
    }
});

方法2：使用 Future

说明：

• 【lambda表达式内要有返回值，编译器才能将其识别为Callable】，否则将识别为Runnable，也就不能用FutureTask

• 方法中如果出异常，futuretask.get会返回这个异常，否者正常返回。

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(1);
Future f = pool.submit(() -> {
    log.debug("task1");
    int i = 1 / 0;
    return true;
});
log.debug("result:{}", f.get());

这样的话报异常的话就可以被捕获输出到控制台，这样有利于定位异常的位置；

5.Fork/Join（先了解概念）

Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现，它体现的是一种分治思想，适用于能够进行任务拆分的 cpu 密集型运算;

所谓的任务拆分，是将一个大任务拆分为算法上相同的小任务，直至不能拆分可以直接求解。跟递归相关的一些计 算，如归并排序、斐波那契数列、都可以用分治思想进行求解

Fork/Join 在分治的基础上加入了多线程，可以把每个任务的分解和合并交给不同的线程来完成，进一步提升了运 算效率

Fork/Join 默认会创建与 cpu 核心数大小相同的线程池;

使用Fork/Join

应用之求和

提交给 Fork/Join 线程池的任务需要继承 RecursiveTask（有返回值）或 RecursiveAction（没有返回值），例如下 面定义了一个对 1~n 之间的整数求和的任务

@Slf4j(topic = "c.AddTask")
class AddTask1 extends RecursiveTask {
    int n;
    public AddTask1(int n) {
        this.n = n;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "{" + n + '}';
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        // 如果 n 已经为 1，可以求得结果了  创建终止拆分的条件
        if (n == 1) {
            log.debug("join() {}", n);
            return n;
        }

        // 将任务进行拆分(fork)
        AddTask1 t1 = new AddTask1(n - 1);
        t1.fork(); //让线程池的线程去执行此任务
        log.debug("fork() {} + {}", n, t1);

        // 合并(join)结果
        int result = n + t1.join();
        log.debug("join() {} + {} = {}", n, t1, result);
        return result;
    }
}

然后提交给 ForkJoinPool 来执行

public static void main(String[] args) {
    ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4);
    System.out.println(pool.invoke(new AddTask1(5)));
}

[ForkJoinPool-1-worker-0] - fork() 2 + {1} 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - fork() 5 + {4} 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 1 
[ForkJoinPool-1-worker-0] - join() 2 + {1} = 3 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - fork() 4 + {3} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - fork() 3 + {2} 
[ForkJoinPool-1-worker-3] - join() 3 + {2} = 6 
[ForkJoinPool-1-worker-2] - join() 4 + {3} = 10 
[ForkJoinPool-1-worker-1] - join() 5 + {4} = 15 
15 

但是我们发现这个这个任务的依赖性太强了，所以还可以继续优化......这也告诉我们如果没有合理的设计这个任务拆分，那是会影响的程序的性能的；但是好消息是在jdk8后，这个任务的拆分是交给了框架的内部来完成，其实就是stream流的api使用；