线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)的使用
如果大家觉得这个类还不能完全满足自己的要求的话，其实可以照搬这个源码，然后适当改动一下来适合自己的需求，也不失为一种捷径的。呵呵，本人最近在自己做的一个项目中，就来了这一手。虽然不是多好，主要是为了满足停止线程的需求。
一、简介
线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，常用构造方法为：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
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
unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue： 线程池所使用的缓冲队列
handler： 线程池对拒绝任务的处理策略
一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：
l 如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。
l 如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。
l 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。
l 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。也就是：处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程 maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。
l 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。
unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性：
NANOSECONDS、
MICROSECONDS、
MILLISECONDS、
SECONDS。
workQueue常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
handler有四个选择：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
抛弃旧的任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
抛弃当前的任务
二、相关参考
一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包 括执行集合任务时使用的线程）的方法。每个 ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、 Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调 整此类时，使用以下指导：
核心和最大池大小
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和 maximumPoolSize（参见 getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.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。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如 Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不过也可以使用 setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。
按需构造
默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread() 或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。
创建新线程
使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个 ThreadGroup 中一律使用 Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从 newThread 返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
保持活动时间
如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见 getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方 法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。
排队
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
A. 如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
B. 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
C. 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
排队有三种通用策略：
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此 会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以 最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
被拒绝的任务
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其 RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其 RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
A. 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。
B. 在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，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。
C. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。
D. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，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）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。
挂钩方法
此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化 ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法 terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。
如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。
队列维护
方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。
一、例子
创建 TestThreadPool 类：
view plaincopy to clipboardprint?
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
创建 ThreadPoolTask类：
view plaincopy to clipboardprint?
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
执行结果：
创建任务并提交到线程池中：task@ 1
开始执行任务：task@ 1
创建任务并提交到线程池中：task@ 2
开始执行任务：task@ 2
创建任务并提交到线程池中：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 4
开始执行任务：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 5
开始执行任务：task@ 4
创建任务并提交到线程池中：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 8
开始执行任务：task@ 5
开始执行任务：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 9
开始执行任务：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 10
开始执行任务：task@ 8
开始执行任务：task@ 9
开始执行任务：task@ 10
<bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="50" />
<property name="maxPoolSize" value="100"/>
<property name="queueCapacity" value="200000"/>
<property name="keepAliveSeconds" value="3000"/>
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy"/>
</property>
</bean>
ThreadPoolExecutor配置
一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现，允许各种各样的用户定制。
二、线程的创建与销毁
1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。
2、核心池的大小是目标的大小；线程池的实现试图维护池的大小；即使没有任务执行，池的大小也等于核心池的大小，并直到工作队列充满前，池都不会创建更多的线程。如果当前池的大小超过了核心池的大小，线程池就会终止它。
3、最大池的大小是可同时活动的线程数的上限。
4、如果一个线程已经闲置的时间超过了存活时间，它将成为一个被回收的候选者。
5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小，而且池永远不会超时
6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE，核心池的大小设置为0，超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池，会在需求量减少的情况下减少线程数量。
三、管理
1、 ThreadPoolExecutor允许你提供一个BlockingQueue来持有等待执行的任务。任务排队有3种基本方法：无限队列、有限队列和同步移交。
2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。如果所有的工作者线程都处于忙碌状态，任务会在队列中等候。如果任务持续快速到达，超过了它们被执行的速度，队 列也会无限制地增加。稳妥的策略是使用有限队列，比如ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。
3、对于庞大或无限的池，可以使用SynchronousQueue，完全绕开队列，直接将任务由生产者交给工作者线程
4、可以使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务。
线程池队列饱和策略
1、当一个有限队列充满后，线程池的饱和策略开始起作用。
2、ThreadPoolExecutor的饱和策略通过调用setRejectedExecutionHandler来修改。不同的饱和策略如下：
1）AbortPolicy:中止,executor抛出未检查RejectedExecutionException，调用者捕获这个异常，然后自己编写能满足自己需求的处理代码。
2）DiscardRunsPolicy:遗弃最旧的，选择丢弃的任务，是本应接下来就执行的任务。
3)DiscardPolicy:遗弃会默认放弃最新提交的任务（这个任务不能进入队列等待执行时）
4）CallerRunsPolicy：调用者运行，既不会丢弃哪个任务，也不会抛出任何异常，把一些任务推回到调用者那里，以此减缓新任务流。它不会在池线程中执行最新提交的任务，但它会在一个调用了execute的线程中执行。
3、创建一个可变长的线程池，使用受限队列和调用者运行饱和策略。
ThreadPoolExecutor executor=new ThreadPoolExecutor(N_THREADS,N_THREADS,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(CAPACITY));
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
4、当线程队列充满后，并没有预置的饱和策略来阻塞execute。但是，使用Semaphore信号量可以实现这个效果。Semaphore会限制任务注入率。
@ThreadSafe
public class BoundedExecutor{
private final Executor exec;
private final Semaphore semaphore;
public BoundedExecutor(Executor exec,int bound){
this.exec=exec;
this.semaphore=new Semaphore(bound);
}
public void submitTask(final Runnable command) throws InterruptedException{
semaphore.acquire();
try{
exec.execute(new Runnable(){
public void run(){
try{
command.run();
}
finally{
semaphore.release();
}
}
});
}catch (RejectedExecutionException e){
semaphore.release();
}
}
}
一、简介
线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，常用构造方法为：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize,
long keepAliveTime, TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
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
unit： 线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue： 线程池所使用的缓冲队列
handler： 线程池对拒绝任务的处理策略
一个任务通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。
当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：
l 如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。
l 如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。
l 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。
l 如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。也就是：处理任务的优先级为：核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程 maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。
l 当线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。
unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性：
NANOSECONDS、
MICROSECONDS、
MILLISECONDS、
SECONDS。
workQueue常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
handler有四个选择：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
抛弃旧的任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
抛弃当前的任务
二、相关参考
一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包 括执行集合任务时使用的线程）的方法。每个 ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展挂钩。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、 Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程），它们均为大多数使用场景预定义了设置。否则，在手动配置和调 整此类时，使用以下指导：
核心和最大池大小
ThreadPoolExecutor 将根据 corePoolSize（参见 getCorePoolSize()）和 maximumPoolSize（参见 getMaximumPoolSize()）设置的边界自动调整池大小。当新任务在方法 execute(java.lang.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。如果设置的 corePoolSize 和 maximumPoolSize 相同，则创建了固定大小的线程池。如果将 maximumPoolSize 设置为基本的无界值（如 Integer.MAX_VALUE），则允许池适应任意数量的并发任务。在大多数情况下，核心和最大池大小仅基于构造来设置，不过也可以使用 setCorePoolSize(int) 和 setMaximumPoolSize(int) 进行动态更改。
按需构造
默认情况下，即使核心线程最初只是在新任务需要时才创建和启动的，也可以使用方法 prestartCoreThread() 或 prestartAllCoreThreads() 对其进行动态重写。
创建新线程
使用 ThreadFactory 创建新线程。如果没有另外说明，则在同一个 ThreadGroup 中一律使用 Executors.defaultThreadFactory() 创建线程，并且这些线程具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级和非守护进程状态。通过提供不同的 ThreadFactory，可以改变线程的名称、线程组、优先级、守护进程状态，等等。如果从 newThread 返回 null 时 ThreadFactory 未能创建线程，则执行程序将继续运行，但不能执行任何任务。
保持活动时间
如果池中当前有多于 corePoolSize 的线程，则这些多出的线程在空闲时间超过 keepAliveTime 时将会终止（参见 getKeepAliveTime(java.util.concurrent.TimeUnit)）。这提供了当池处于非活动状态时减少资源消耗的方 法。如果池后来变得更为活动，则可以创建新的线程。也可以使用方法 setKeepAliveTime(long, java.util.concurrent.TimeUnit) 动态地更改此参数。使用 Long.MAX_VALUE TimeUnit.NANOSECONDS 的值在关闭前有效地从以前的终止状态禁用空闲线程。
排队
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
A. 如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
B. 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
C. 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
排队有三种通用策略：
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此 会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集合时出现锁定。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙的情况下将新任务加入队列。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以 最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
被拒绝的任务
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其 RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
当 Executor 已经关闭，并且 Executor 将有限边界用于最大线程和工作队列容量，且已经饱和时，在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交的新任务将被拒绝。在以上两种情况下，execute 方法都将调用其 RejectedExecutionHandler 的 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution(java.lang.Runnable, java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor) 方法。下面提供了四种预定义的处理程序策略：
A. 在默认的 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy 中，处理程序遭到拒绝将抛出运行时 RejectedExecutionException。
B. 在 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy 中，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。
C. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy 中，不能执行的任务将被删除。
D. 在 ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy 中，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）。
定义和使用其他种类的 RejectedExecutionHandler 类也是可能的，但这样做需要非常小心，尤其是当策略仅用于特定容量或排队策略时。
挂钩方法
此类提供 protected 可重写的 beforeExecute(java.lang.Thread, java.lang.Runnable) 和 afterExecute(java.lang.Runnable, java.lang.Throwable) 方法，这两种方法分别在执行每个任务之前和之后调用。它们可用于操纵执行环境；例如，重新初始化 ThreadLocal、搜集统计信息或添加日志条目。此外，还可以重写方法 terminated() 来执行 Executor 完全终止后需要完成的所有特殊处理。
如果挂钩或回调方法抛出异常，则内部辅助线程将依次失败并突然终止。
队列维护
方法 getQueue() 允许出于监控和调试目的而访问工作队列。强烈反对出于其他任何目的而使用此方法。remove(java.lang.Runnable) 和 purge() 这两种方法可用于在取消大量已排队任务时帮助进行存储回收。
一、例子
创建 TestThreadPool 类：
view plaincopy to clipboardprint?
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool {
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
public static void main(String[] args) {
// 构造一个线程池
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
for (int i = 1; i <= produceTaskMaxNumber; i++) {
try {
String task = "task@ " + i;
System.out.println("创建任务并提交到线程池中：" + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
Thread.sleep(produceTaskSleepTime);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
创建 ThreadPoolTask类：
view plaincopy to clipboardprint?
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
import java.io.Serializable;
public class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable {
private Object attachData;
ThreadPoolTask(Object tasks) {
this.attachData = tasks;
}
public void run() {
System.out.println("开始执行任务：" + attachData);
attachData = null;
}
public Object getTask() {
return this.attachData;
}
}
执行结果：
创建任务并提交到线程池中：task@ 1
开始执行任务：task@ 1
创建任务并提交到线程池中：task@ 2
开始执行任务：task@ 2
创建任务并提交到线程池中：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 4
开始执行任务：task@ 3
创建任务并提交到线程池中：task@ 5
开始执行任务：task@ 4
创建任务并提交到线程池中：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 8
开始执行任务：task@ 5
开始执行任务：task@ 6
创建任务并提交到线程池中：task@ 9
开始执行任务：task@ 7
创建任务并提交到线程池中：task@ 10
开始执行任务：task@ 8
开始执行任务：task@ 9
开始执行任务：task@ 10
<bean id="threadPool" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="50" />
<property name="maxPoolSize" value="100"/>
<property name="queueCapacity" value="200000"/>
<property name="keepAliveSeconds" value="3000"/>
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy"/>
</property>
</bean>
ThreadPoolExecutor配置
一、ThreadPoolExcutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的工厂 newCahceThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor返回的。 ThreadPoolExecutor是一个灵活的健壮的池实现，允许各种各样的用户定制。
二、线程的创建与销毁
1、核心池大小、最大池大小和存活时间共同管理着线程的创建与销毁。
2、核心池的大小是目标的大小；线程池的实现试图维护池的大小；即使没有任务执行，池的大小也等于核心池的大小，并直到工作队列充满前，池都不会创建更多的线程。如果当前池的大小超过了核心池的大小，线程池就会终止它。
3、最大池的大小是可同时活动的线程数的上限。
4、如果一个线程已经闲置的时间超过了存活时间，它将成为一个被回收的候选者。
5、newFixedThreadPool工厂为请求的池设置了核心池的大小和最大池的大小，而且池永远不会超时
6、newCacheThreadPool工厂将最大池的大小设置为Integer.MAX_VALUE，核心池的大小设置为0，超时设置为一分钟。这样创建了无限扩大的线程池，会在需求量减少的情况下减少线程数量。
三、管理
1、 ThreadPoolExecutor允许你提供一个BlockingQueue来持有等待执行的任务。任务排队有3种基本方法：无限队列、有限队列和同步移交。
2、 newFixedThreadPool和newSingleThreadExectuor默认使用的是一个无限的 LinkedBlockingQueue。如果所有的工作者线程都处于忙碌状态，任务会在队列中等候。如果任务持续快速到达，超过了它们被执行的速度，队 列也会无限制地增加。稳妥的策略是使用有限队列，比如ArrayBlockingQueue或有限的LinkedBlockingQueue以及 PriorityBlockingQueue。
3、对于庞大或无限的池，可以使用SynchronousQueue，完全绕开队列，直接将任务由生产者交给工作者线程
4、可以使用PriorityBlockingQueue通过优先级安排任务。
线程池队列饱和策略
1、当一个有限队列充满后，线程池的饱和策略开始起作用。
2、ThreadPoolExecutor的饱和策略通过调用setRejectedExecutionHandler来修改。不同的饱和策略如下：
1）AbortPolicy:中止,executor抛出未检查RejectedExecutionException，调用者捕获这个异常，然后自己编写能满足自己需求的处理代码。
2）DiscardRunsPolicy:遗弃最旧的，选择丢弃的任务，是本应接下来就执行的任务。
3)DiscardPolicy:遗弃会默认放弃最新提交的任务（这个任务不能进入队列等待执行时）
4）CallerRunsPolicy：调用者运行，既不会丢弃哪个任务，也不会抛出任何异常，把一些任务推回到调用者那里，以此减缓新任务流。它不会在池线程中执行最新提交的任务，但它会在一个调用了execute的线程中执行。
3、创建一个可变长的线程池，使用受限队列和调用者运行饱和策略。
ThreadPoolExecutor executor=new ThreadPoolExecutor(N_THREADS,N_THREADS,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(CAPACITY));
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
4、当线程队列充满后，并没有预置的饱和策略来阻塞execute。但是，使用Semaphore信号量可以实现这个效果。Semaphore会限制任务注入率。
@ThreadSafe
public class BoundedExecutor{
private final Executor exec;
private final Semaphore semaphore;
public BoundedExecutor(Executor exec,int bound){
this.exec=exec;
this.semaphore=new Semaphore(bound);
}
public void submitTask(final Runnable command) throws InterruptedException{
semaphore.acquire();
try{
exec.execute(new Runnable(){
public void run(){
try{
command.run();
}
finally{
semaphore.release();
}
}
});
}catch (RejectedExecutionException e){
semaphore.release();
}
}
}