Java线程池的分析和使用
1 引言
合理利用线程池能够带来三个好处。
第一：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。
第二：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。
第三：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。但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如指掌。
2 线程池的使用
线程池的创建
我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,
keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);创建一个线程池需要输入几个参数：
corePoolSize（线程池的基本大小）：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，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
1 ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
2 LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （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。
3 SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
4 PriorityBlockingQueue：一个具有优先级得无限阻塞队列。
maximumPoolSize（线程池最大大小）：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。值得注意的是如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，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，Debug和定位问题时非常又帮助。
RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。n AbortPolicy：直接抛出异常。
1 CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
2 DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
3 DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
4 当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
向线程池提交任务
我们可以使用execute提交的任务，但是execute方法没有返回值，所以无法判断任务知否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});我们也可以使用submit 方法来提交任务，它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功，通过future的get方法来获取返回值，get方法会阻塞住直到任务完成，而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}线程池的关闭
我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池，但是它们的实现原理不同，shutdown的原理是只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。shutdownNow的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。shutdownNow会首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表。
只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用shutdown来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。
3 线程池的分析
流程分析：线程池的主要工作流程如下图：
从上图我们可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下：
- 首先线程池判断基本线程池是否已满？没满，创建一个工作线程来执行任务。满了，则进入下个流程。
- 其次线程池判断工作队列是否已满？没满，则将新提交的任务存储在工作队列里。满了，则进入下个流程。
- 最后线程池判断整个线程池是否已满？没满，则创建一个新的工作线程来执行任务，满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
源码分析。上面的流程分析让我们很直观的了解的线程池的工作原理，让我们再通过源代码来看看是如何实现的。线程池执行任务的方法如下：
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
//如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
//如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败，则将当前任务放到工作队列中。
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
//如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，则创建一个线程执行任务。
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
//抛出RejectedExecutionException异常
reject(command); // is shutdown or saturated
}
}工作线程。线程池创建线程时，会将线程封装成工作线程Worker，Worker在执行完任务后，还会无限循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker的run方法里看到这点：
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}4 合理的配置线程池
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：
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，中和低。
任务的执行时间：长，中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。
5 线程池的监控
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
taskCount：线程池需要执行的任务数量。
completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。
largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不减。
getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如：
protected void beforeExecute(Thread t,Runnable r) { }6 参考资料
Java并发编程实战。
JDK1.6源码。
7 转自
聊聊并发（三）Java线程池的分析和使用
8 可参考资料
【Java并发编程六】线程池
Java 四种线程池的用法分析
9 Java ThreadPool的正确打开方式
线程池应对于突然增大、来不及处理的请求，无非两种应对方式：
将未完成的请求放在队列里等待
临时增加处理线程，等高峰回落后再结束临时线程
JDK的Executors.newFixedPool() 和newCachedPool()，分别使用了这两种方式。
不过，这俩函数在方便之余，也屏蔽了ThreadPool原本多样的配置，对一些不求甚解的码农来说，就错过了一些更适合自己项目的选择。
ThreadPoolExecutor的原理
经典书《Java Concurrency in Pratice(Java并发编程实战)》的第8章，浓缩如下：
每次提交任务时，如果线程数还没达到coreSize就创建新线程并绑定该任务。
所以第coreSize次提交任务后线程总数必达到coreSize，不会重用之前的空闲线程。线程数达到coreSize后，新增的任务就放到工作队列里，而线程池里的线程则努力的使用take()阻塞地从工作队列里拉活来干。
如果队列是个有界队列，又如果线程池里的线程不能及时将任务取走，工作队列可能会满掉，插入任务就会失败，此时线程池就会紧急的再创建新的临时线程来补救。
临时线程使用poll(keepAliveTime，timeUnit)来从工作队列拉活，如果时候到了仍然两手空空没拉到活，表明它太闲了，就会被解雇掉。
如果core线程数＋临时线程数 >maxSize，则不能再创建新的临时线程了，转头执行RejectExecutionHanlder。默认的AbortPolicy抛RejectedExecutionException异常，其他选择包括静默放弃当前任务(Discard)，放弃工作队列里最老的任务(DisacardOldest)，或由主线程来直接执行(CallerRuns)，或你自己发挥想象力写的一个。
FixedPool与CachedPool
FixedPool默认用了一条无界的工作队列 LinkedBlockingQueue， 所以只去到上面的第2步就不会继续往下走了，coreSize的线程做不完的任务不断堆积到无限长的Queue中。
所以只有coreSize一个参数，其他maxSize,keepAliveTime,RejectHandler的配置都不会实际生效。
CachedPool则把coreSize设成0，然后选用了一种特殊的Queue – SynchronousQueue，只要当前没有空闲线程，Queue就会立刻报插入失败，让线程池增加新的临时线程，默认的KeepAliveTime是1分钟，而且maxSize是整型的最大值，也就是说只要有干不完的活，都会无限增增加线程数，直到高峰过去线程数才会回落。
对FixedPool的进一步配置
设置QueueSize
如果不想搞一条无限长的Queue，避免任务无限等待显得像假死，同时占用太多内存，可能会把它换成一条有界的ArrayBlockingQueue，那就要同时关注一下这条队列满了之后的场景，选择正确的rejectHanlder。
此时，最好还是把maxSize设为coreSize一样的值，不把临时线程及其keepAlive时间拉进来，Queue＋临时线程两者结合听是好听，但很难设置好。
有界队列选LinkedBlockingQueue还是ArrayBlockingQueue？
按Executors的JavaDoc上说是ArrayBlockingQueue，起码ArrayBlockingQueue每插入一个Runnable就直接放到内部的数组里，而LinkedBlockingQueue则要 new Node(runnable)，无疑会产生更多对象。而性能方面有兴趣的同学可以自己测一下。
对CachedPool的进一步配置
设置coreSize
coreSize默认为0，但很多时候也希望是一个类似FixedPool的固定值，能处理大部分的情况，不要有太多加加减减的波动，等待和消耗的精力。
设置maxSize及rejectHandler
同理，maxSize默认是整形最大值，但太多的线程也很可能让系统崩溃，所以建议还是设一下maxSize和rejectHandler。
设置keepAliveTime
默认1分钟，可以根据项目再设置一把。
SynchronousQueue的性能？
高并发下，SynchronousQueue的性能绝对比LinkedBlockingQueue/ArrayBlockingQueue低一大截。虽然JDK6的实现号称比JDK5的改进很多，但还是慢，据文章说只在20线程并发下它才是快的。
所以某些极端高并发场景下，也可以考虑继续用LinkedBlockingQueue/ArrayBlockingQueue，设一个不大不小的队列长度，太小了线程池来不及取任务不停的创建临时线程，太大了要阻塞了有一阵才反映过来加新线程。所以只适合在core size的线程能满足高并发下的需求，临时线程只用于core线程被block住的异常场景。
转自
Java ThreadPool的正确打开方式