解析ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor能够用于创建一个线程池，它提供了一些有用的方法：

     实例化一个线程池，实践中用的比较多是以下构造方法：

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                           int maximumPoolSize,
                           long keepAliveTime,
                           TimeUnit unit,
                           BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                           ThreadFactory threadFactory) {
     this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
          threadFactory, defaultHandler);
 }

   JDK API  线程池构造方法参数介绍：

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。

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。

runnableTaskQueue（任务队列）：指定等待执行的任务的阻塞队列类型， 可以选择以下几个阻塞队列：

• ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。注意，对于任务量多线程池，数组队列性能佳。
• 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()使用了这个队列比较好。
• 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。
• PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。这个队列常应用于设置了线程优先级的线程池。

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，常用作标识跟踪的作用。

RejectedExecutionHandler（handler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。

• AbortPolicy：直接抛出异常。
• CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
• DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。在JavaEE的Servlet中这个比较常用。
• DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。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，但是会始终耗费OS的资源。建议根据具体的应用场景来设置这个参数值。

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)。  

1.  调用方法在上一个博客（熟悉Thread Pool, Executor, Callable/Future)中已经介绍了，这里不详细说明了。

 threadsPool.execute(new Runnable() {
             @Override
             public void run() {
                 // TODO Auto-generated method stub
             }
         });

     使用Future<Object>获取返回结果：

 Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
 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();
 }

 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：

1. 任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
2. 任务的优先级：高，中和低。
3. 任务的执行时间：长，中和短。
4. 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小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于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。

 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。