在一个应用程序中，我们需要多次使用线程，也就意味着，我们需要多次创建并销毁线程。而创建并销毁线程的过程势必会消耗内存。而在Java中，内存资源是及其宝贵的，所以，我们就提出了线程池的概念。
线程池：Java中开辟出了一种管理线程的概念，这个概念叫做线程池，从概念以及应用场景中，我们可以看出，线程池的好处，就是可以方便的管理线程，也可以减少内存的消耗。
线程池的优势：
线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等待，等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。
主要特点：线程复用、控制最大并发数、管理线程。
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，任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。
3.提高线程的课管理性。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。
Java中的线程池是通过Executor框架来实现的，而我们创建时，一般使用它的子类：ThreadPoolExecutor。
java中提供了一个静态工厂方法来创建不同的线程池：Executors
通过静态方法创建出的线程都实现了ExecutorService接口
常用的方法包括：
FixedThreadPool(int threads):定长的线程池，有核心线程，核心线程的即为最大的线程数量，没有非核心线程
SingleThreadPool():只有一条线程来执行任务，适用于有顺序的任务的应用场景。
CachedThreadPool():可缓存的线程池，该线程池中没有核心线程，非核心线程的数量为Integer.max_value，就是无限大，当有需要时创建线程来执行任务，没有需要时回收线程，适用于耗时少，任务量大的情况。
SecudleThreadPool:周期性执行任务的线程池，按照某种特定的计划执行线程中的任务，有核心线程，但也有非核心线程，非核心线程的大小也为无限大。适用于执行周期性的任务。
WorkStealingPool：java8新增，使用目前机器上可用的处理器作为它的并行级别。
常用的线程池创建方法示例如下：
/**
* 第四种获取线程的方式-线程池
*/
public class ThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService threadPool=Executors.newFixedThreadPool(5);//一池5个线程
//ExecutorService threadPool=Executors.newSingleThreadExecutor();//一池一个线程
//ExecutorService threadPool=Executors.newCachedThreadPool();//一池N线程，根据情况来创建
try{
//模拟十个用户来办理业务
for(int i=1;i<=10;i++){
//submit有返回值
Future future=threadPool.submit( () -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 办理业务");
return "办理业务成功";
});
System.out.println("获取结果"+future.get());
//execute无返回值
threadPool.execute(()->{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 办理业务");
});
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
threadPool.shutdown();
}
}
}
线程池的底层就是ThreadPoolExecutor类。
1.Executors.FixedThreadPool(int)，执行长期的任务，性能好很多
主要特点如下：
1）.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。
2）.newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue。
2.Executors.SingleThreadPool( )，一个任务一个任务执行的场景
主要特点如下：
1）.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执行。
2）.newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，它使用的LinkedBlockingQueue。
3.Executors.CachedThreadPool( )，适用：执行很多短期异步的小程序或者负载较轻的服务器。
主要特点如下：
1）.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。
2）.newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE,使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。
七大参数
1.corePoolSize:线程池中的常驻核心线程数
在创建了线程池后，当有请求任务来之后，就会安排池中的线程去执行请求任务，近似理解为今日当值线程；
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。
2.maximumPoolSize：线程池能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1
3.keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间。当前线程池数量超过corePoolSize时，当空闲时间达到keepAliveTime值时，多余空闲线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止。
默认情况下：只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize。
4.unit：keepAliveTime的单位
5.workQueue：任务队列，被提交单尚未被执行的任务。
6.threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程一般用默认的即可。
7.handler：拒绝策略，表示当队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝请求执行的runnable的策略。
拒绝策略是当等待队列也已经排满了，再也塞不下新任务了，同时，线程池中的max线程也达到了了，无法继续为新任务服务。这时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。
JDK内置的拒绝策略
1）AbortPolicy(默认)：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行。
2）CallerRunsPolicy:"调用者运行"一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。
3）DiscardOldestPolicy:抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。
4）DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。
以上内置拒绝策略均实现了RejectedExecutionHandler接口
线程池的底层工作原理
1.在创建了线程池后，等待提交过来的任务请求。
2.当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做如下判断：
1）如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
2）如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
3）如果这时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
4）如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。
3.当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。
4.当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断：
如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉。
所以线程池的所有任务完成后它最终会收缩到corePoolSize的大小。
实际开发中一般手动写线程池，这样合理利用线程资源，避免资源耗尽的。
手写线程池示例：
public class MyThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
//自定义线程池
ExecutorService threadPool= new ThreadPoolExecutor(
2,
5,
1L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),//自定义阻塞队列长度为3
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()//自定义拒绝策略，默认为AbortPolicy,CallerRunsPolicy,DiscardOldestPolicy,DiscardPolicy
);
try{
//模拟十个用户来办理业务，每个用户都是一个来自外部的请求线程
for(int i=1;i<=10;i++){
//无返回值
threadPool.execute(()->{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 办理业务");
});
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
//关闭线程池
threadPool.shutdown();
}
}
使用默认的拒绝策略，能够访问的上限数=当最大线程数（maximumPoolSize） + 任务队列长度，当超过就会报java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常。
死锁编码及定位分析
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力干涉那它们都将无法推进下去。如果系统资源充足，进程的资源请求都能够得到满足，死锁出现的可能性就很低，否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。
死锁示例：
/**
* 死锁是指两个或者两个以上的进程在执行过程中，
* 因争夺资源而造成的一种相互等待的现象，
* 若无外力干涉，那它们就无法推进下去，从而造成死锁现象。
*/
public class DeadLockDemo {
public static void main(String[] args) {
String lockA = "lockA";
String lockB = "lockB";
new Thread(new DeadLockResource(lockA, lockB), "ThreadA").start();
new Thread(new DeadLockResource(lockB, lockA), "ThreadB").start();
}
}
/**
* 线程操作资源类
*/
class DeadLockResource implements Runnable {
private String lockA;
private String lockB;
public DeadLockResource(String lockA, String lockB) {
this.lockA = lockA;
this.lockB = lockB;
}
@Override
public void run() {
synchronized (lockA) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 拥有" + lockA + "，试图获取" + lockB);
System.out.println("----------*****************----------");
synchronized (lockB) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 拥有" + lockB + "，试图获取" + lockA);
}
}
}
}
ThreadA持有lockA，试图获取lockB,而ThreadB持有lockB，试图获取lockA。造成两个线程相互等待，又没有外力干涉，无法推进下去，最终导致死锁现象。
产生死锁的主要原因
1.系统资源不足
2.进程运行推进的顺序不合适
3.资源分配不当
死锁解决
Linux环境下查看进程：ps -ef | grep java
Windows环境下查看java进程：jps -l
Windows环境下查看死锁栈信息：jstack +进程号
1.jps命令定位进程号
2.jstack找到死锁查看
只有停下程序，找到对应业务代码进行修改。
合理配置线程池：
首先得知道服务器cpu核心数
获取cpu核心数
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
业务分为cpu密集型还是IO密集型，根据实际业务来配置
1.CPU密集型
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。
CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量：
一般公式：CPU核数+1个线程的线程池
2.IO密集型
1） 由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如CPU核数*2
2） 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，即时在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。
IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数：
参考公式：CPU核数/1-阻塞系数（阻塞系数在0.8~0.9之间），比如8核CPU：8/1-0.9=90个线程数