【Java并发】并发队列与线程池

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【Java并发】并发队列与线程池
- 并发队列
  
  阻塞队列与非阻塞队
  
  ConcurrentLinkedQueue
  
  BlockingQueue
  
  ArrayBlockingQueue
  
  LinkedBlockingQueue
  
  PriorityBlockingQueue
  
  SynchronousQueue
  
  使用BlockingQueue模拟生产者与消费者
- 线程池
  
  什么是线程池
  
  线程池作用
  
  线程池四种创建方式
  
  newCachedThreadPool
  
  newFixedThreadPool
  
  newScheduledThreadPool
  
  newSingleThreadExecutor
  
  ThreadPoolExecutor
  
  线程池原理剖析
  
  自定义线程线程池
  
  合理配置线程池
  
  CPU密集
  
  IO密集
  
  如何合理的设置线程池大小。
并发队列

　　在并发队列上JDK提供了两套实现，一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列非阻塞队列，一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。

阻塞队列与非阻塞队

　　阻塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞，或者当队列是满时，往队列里添加元素的操作会被阻塞。试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他的线程往空的队列插入新的元素。同样，试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞，直到其他的线程使队列重新变得空闲起来，如从队列中移除一个或者多个元素，或者完全清空队列.
```
1.ArrayDeque, （数组双端队列） 
2.PriorityQueue, （优先级队列） 
3.ConcurrentLinkedQueue, （基于链表的并发队列） 
4.DelayQueue, （延期阻塞队列）（阻塞队列实现了BlockingQueue接口） 
5.ArrayBlockingQueue, （基于数组的并发阻塞队列） 
6.LinkedBlockingQueue, （基于链表的FIFO阻塞队列） 
7.LinkedBlockingDeque, （基于链表的FIFO双端阻塞队列） 
8.PriorityBlockingQueue, （带优先级的无界阻塞队列） 
9.SynchronousQueue （并发同步阻塞队列）
......
```
ConcurrentLinkedQueue
- ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列，通过无锁的方式，实现了高并发状态下的高性能，通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先加入的，尾是最近加入的，该队列不允许null元素。
- ConcurrentLinkedQueue重要方法:
- add和offer() 都是加入元素的方法(由于是无界的队列，在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有区别)
- poll()和peek()都是取头元素节点，区别在于前者会删除元素，后者不会。
```
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;

public class Q001_ConcurrentLinkedQueueTest {
    public static void main(String[] args) {
        ConcurrentLinkedQueue<String> concurrentLinkedQueue = new ConcurrentLinkedQueue<String>();
        concurrentLinkedQueue.offer("aaa");
        concurrentLinkedQueue.offer("bbb");
        //从队列头获取元素，此方法没有将元素移出队列（peek--->偷看；看一眼；一瞥; ）
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.peek());
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.size());
        //从队列头获取元素，并将其移出队列
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.poll());
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.size());
        //继续获取
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.poll());
        //此时队列总没有元素了 输出为null
        System.out.println(concurrentLinkedQueue.poll());
    }
}
```
执行结果
```
aaa
2
aaa
1
bbb
null
```
BlockingQueue
阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是：

在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。

当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。
- 因此，当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程做了出队列操作；同样，当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程进行了入队列操作。
- 在Java中，BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供)，由上面介绍的阻塞队列的特性可知，阻塞队列是线程安全的。
- 在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。
- 阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。
队列图

　　

ArrayBlockingQueue
- ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的，我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小，容量大小一旦指定就不可改变。
- ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。
- add()和offer()方法的区别是如果队列满的话，add会抛出异常，offer返回false
- 下面是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子：
```
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 阻塞队列
 * 在队列满的时候，存储元素的线程会等待队列可用
 * 队列为空时， 读取元素的线程 会等待队列变为非空
 * 
 * @author hao
 *
 */
public class Q002_ArrayBlockingQueue {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ArrayBlockingQueue<Object> arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
        
        arrayBlockingQueue.offer("小明");
        arrayBlockingQueue.offer("小李");
        arrayBlockingQueue.offer("笑话", 3, TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println("插入第四条开始");
        System.out.println(arrayBlockingQueue.offer("校长", 3, TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println("插入第四条结束");
        //前三个元素一次出列
        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll(3,TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll(3,TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll(3,TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println("此时队列中元素"+arrayBlockingQueue.size());
        //第四个元素出列(其实第四个元素没有入列)
        System.out.println(arrayBlockingQueue.poll(3,TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println("此时队列中元素"+arrayBlockingQueue.size());
    }
}
```
执行结果
```
插入第四条开始
false       # 这里延时了三秒
插入第四条结束
小明
小李
笑话
此时队列中元素0 
null         #这里延时了三秒
此时队列中元素0
```
LinkedBlockingQueue
- LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的，如果我们初始化时指定一个大小，它就是有边界的，如果不指定，它就是无边界的。说是无边界，其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量。
- 它的内部实现是一个链表。和ArrayBlockingQueue一样，LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。
- 下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子：
```
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class Q003_LinkedBlockingQueue {
    public static void main(String[] args) {
        LinkedBlockingQueue<String> linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue<String>(2);
        System.out.println(linkedBlockingQueue.offer("bbb"));
        System.out.println(linkedBlockingQueue.offer("aaa"));
        System.out.println(linkedBlockingQueue.offer("ccc")); //容量满的时候返回false
        //add 和 offer 都可以添加队列 ，add会抛出异常 IllegalStateException
        System.out.println(linkedBlockingQueue.add("ddd")); //容量满时抛出异常
    }
}
```
执行结果
```
true
true
false
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Queue full
    at java.util.AbstractQueue.add(AbstractQueue.java:98)
    at com.hao.queue.Q003_LinkedBlockingQueue.main(Q003_LinkedBlockingQueue.java:12)
```
PriorityBlockingQueue
- PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列，它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注意，PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现java.lang.Comparable接口，队列优先级的排序规则就是按照我们对这个接口的实现来定义的。另外，我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator，但这个迭代器并不保证按照优先级顺序进行迭代。
SynchronousQueue
- SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞，除非这个元素被另一个线程消费。
使用BlockingQueue模拟生产者与消费者

生产者
```
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class ProducerThread implements Runnable {
    private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    private volatile boolean FLAG = true;
    public ProducerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
        this.blockingQueue = blockingQueue;
    }
    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产者开始启动....");
        while (FLAG) {
            String data = count.incrementAndGet() + "";
            try {
                boolean offer = blockingQueue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS);
                if (offer) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "成功..");
                } else {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产队列" + data + "失败..");
                }
                Thread.sleep(1000);
            } catch (Exception e) {

            }
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生产者线程停止...");
    }
    public void stop() {
        this.FLAG = false;
    }
}
```
消费者
```
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ConsumerThread implements Runnable {
    private volatile boolean FLAG = true;
    private BlockingQueue<String> blockingQueue;
    public ConsumerThread(BlockingQueue<String> blockingQueue) {
        this.blockingQueue = blockingQueue;
    }
    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者开始启动....");
        while (FLAG) {
            try {
                String data = blockingQueue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
                if (data == null || data == "") {
                    FLAG = false;
                    System.out.println("消费者超过2秒时间未获取到消息.");
                    return;
                }
                System.out.println("消费者获取到队列信息成功,data:" + data);

            } catch (Exception e) {}
        }
    }
}
```
测试代码
```
import com.hao.queuepc.ConsumerThread;
import com.hao.queuepc.ProducerThread;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class Test0005 {
    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<String> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();
        ProducerThread producer = new ProducerThread(blockingQueue);
        ConsumerThread consumer = new ConsumerThread(blockingQueue);
        
        Thread p = new Thread(producer);
        Thread c = new Thread(consumer);
        p.start();
        c.start();
        
        try {
            //10秒后停止生产者线程
            Thread.sleep(10*1000);
            producer.stop();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }   
                
    }
}
```
执行结果
```
Thread-0生产者开始启动....
Thread-1消费者开始启动....
Thread-0,生产队列1成功..
消费者获取到队列信息成功,data:1
Thread-0,生产队列2成功..
消费者获取到队列信息成功,data:2
Thread-0,生产队列3成功..
消费者获取到队列信息成功,data:3
Thread-0,生产队列4成功..
消费者获取到队列信息成功,data:4
Thread-0,生产队列5成功..
消费者获取到队列信息成功,data:5
Thread-0,生产队列6成功..
消费者获取到队列信息成功,data:6
Thread-0,生产队列7成功..
消费者获取到队列信息成功,data:7
Thread-0,生产队列8成功..
消费者获取到队列信息成功,data:8
Thread-0,生产队列9成功..
消费者获取到队列信息成功,data:9
Thread-0,生产队列10成功..
消费者获取到队列信息成功,data:10
Thread-0,生产者线程停止...
消费者超过2秒时间未获取到消息.
```
线程池

什么是线程池

　　Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
1. 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。
2. 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
3. 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，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分配、调优和监控。但是，要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。
线程池作用
- 线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。
- 如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。
线程池四种创建方式

Java通过Executors（jdk1.5并发包）提供四种线程池，分别为：
- newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
- newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
- newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
- newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
newCachedThreadPool

　　创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：
```
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class P001_Cached {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int temp = i;
            newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
//                  try {
//                      Thread.sleep(2000);
//                  } catch (InterruptedException e) {
//                      e.printStackTrace();
//                  }
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i" + temp);
                }
            });
        }
    }
}
```
执行结果
```
pool-1-thread-2,i1
pool-1-thread-4,i3
pool-1-thread-3,i2
pool-1-thread-1,i0
pool-1-thread-5,i4
pool-1-thread-1,i5
pool-1-thread-4,i7
pool-1-thread-5,i6
pool-1-thread-3,i8
pool-1-thread-5,i9
```
总结: 线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

　　创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：
```
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class P002_Fixed {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int temp = i;
            newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "," + temp);
                    try {
                        Thread.sleep(2000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
    }

}
```
执行结果
```
pool-1-thread-1,0
pool-1-thread-2,1
pool-1-thread-3,2
pool-1-thread-1,3
pool-1-thread-2,5
pool-1-thread-3,4
pool-1-thread-2,7
pool-1-thread-1,6
pool-1-thread-2,9
pool-1-thread-3,8
```
总结:因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

　　创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：
```
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class P003_Scheduled {

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(3);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int temp = i;
            newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);
                }
            }, 3, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }
}
```
程序等待了3秒之后才输入如下内容:

执行结果
```
pool-1-thread-1,i:0
pool-1-thread-2,i:1
pool-1-thread-3,i:2
pool-1-thread-2,i:4
pool-1-thread-1,i:3
pool-1-thread-2,i:6
pool-1-thread-3,i:5
pool-1-thread-2,i:8
pool-1-thread-1,i:7
pool-1-thread-3,i:9
```
newSingleThreadExecutor

　　创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：
　　
```
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class P004_Single {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int temp = i;
            newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",i:" + temp);
                }
            });
        }
    }
}
//注意: 结果依次输出，相当于顺序执行各个任务。
```
执行结果
```
pool-1-thread-1,i:0
pool-1-thread-1,i:1
pool-1-thread-1,i:2
pool-1-thread-1,i:3
pool-1-thread-1,i:4
pool-1-thread-1,i:5
pool-1-thread-1,i:6
pool-1-thread-1,i:7
pool-1-thread-1,i:8
pool-1-thread-1,i:9
```
ThreadPoolExecutor

　　Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为Java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。
　　
这里主要介绍下并发包下的Executor接口，Executor是　JDK1.5 时发布的
Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类，Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池，ThreadPoolExecutor构造方中的几个参数如下：

corePoolSize：核心池的大小。当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize：线程池最大线程数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性。
workQueue: 阻塞队列 BlockingQueue<Runnable>，当核心线程池满的时候会放入阻塞队列中进行等待

线程池原理剖析

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：
1. 判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2. 线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
3. 判断线程池里的线程（这里比较的是最大线程数）是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
自定义线程线程池

　　如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；
　　如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；
　　若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；
　　如果队列已经满了，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，则创建新的线程如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；
　　如果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，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。

示例代码
```
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class P005_ThreadPoolExecutorTest {

    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3));
        for (int i = 1; i <= 6; i++) {
            TaskThred t1 = new TaskThred("任务" + i);
            executor.execute(t1);
        }
        executor.shutdown();
    }
}

class TaskThred implements Runnable {
    private String taskName;

    public TaskThred(String taskName) {
        this.taskName = taskName;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName);
    }
}
```
执行结果
```
Exception in thread "main" java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task com.hao.pool.TaskThred@33909752 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@55f96302[Running, pool size = 2, active threads = 1, queued tasks = 0, completed tasks = 4]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2063)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379)
    at com.hao.pool.P005_ThreadPoolExecutorTest.main(P005_ThreadPoolExecutorTest.java:13)
pool-1-thread-2任务5
pool-1-thread-2任务2
pool-1-thread-2任务3
pool-1-thread-2任务4
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合理配置线程池

CPU密集

　　CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。
　　CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程)，而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程，该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。

IO密集

　　IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

如何合理的设置线程池大小。

　　要想合理的配置线程池的大小，首先得分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：
　　
　　1. 任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务、混合型任务。
　　2. 任务的优先级：高、中、低。
　　3. 任务的执行时间：长、中、短。
　　4. 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接等。

　　性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。
　　对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数；
　　IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1；
　　而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了；
　　若任务对其他系统资源有依赖，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。
当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。

　　最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间）* CPU数目
　　比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：
- 最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目
可以得出一个结论：
- 线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。
- **线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。 **
　　以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。
　　CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务
　　IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu核数

操作系统之名称解释：
　　某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，
前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/haoworld/p/t004bing-fa-bian-chengbing-fa-dui-lie-yu-xian-chen.html

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