一、线程池
线程池适合处理的任务：执行时间短、工作内容较为单一。
合理使用线程池带来的好处：
1）降低资源消耗：重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的开销
2）提高响应速度：当任务到达时，任务可以不用等待线程创建就能立即执行
3）提高线程的可管理性：可以统一对线程进行分配、调优和监控
4）提供更多强大的功能：线程池具备可拓展性，允许开发人员向其中增加更多的功能。比如延时定时线程池SchedulerThreadPoolExecutor，允许任务延期执行或定期执行
线程池使应用能更加充分利用CPU、内存、网络、IO等系统资源。线程的创建需要开辟虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器等线程私有的内存空间。
在线程销毁时需要回收这些系统资源。因此频繁的创建和销毁线程会浪费大量的系统资源，增加并发编程风险。另外，在服务器负载过大的时候，如何让新的线程等待或者友好地拒绝服务？这些都是线程本身无法解决的。所以需要通过线程池协调多个线程，并实现类似主次线程隔离、定时执行、周期执行等任务。线程池的作用包括：
1）：利用线程池管理并复用线程、控制最大并发数等
2）：实现任务线程队列缓存策略和拒绝机制
3）：实现某些与时间相关的功能，如定时执行、周期执行
4）：隔离线程环境。通过配置两个或多个线程池，将一台服务器上较慢的服务和其他服务隔离开，避免各服务线程相互影响。
ThreadPoolExecutor
UML类图：
ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor，顶层接口Executor提供了一种思想：将任务提交和任务执行进行解耦。用户无需关注如何创建线程，如何调度线程执行任务，用户只需提供Runnable对象，将任务的运行逻辑提交到执行器（Executor）中，由Executor框架完成线程的调配和任务的执行部分。
ExecutorService接口增加了一些能力：
（1）扩充执行任务的能力，补充可以为一个或一批异步任务生成Future的方法；
（2）提供了管控线程池的方法，比如停止线程池的运行。
AbstractExecutorService则是上层的抽象类，将执行任务的流程串联了起来，保证下层的实现只需关注一个执行任务的方法即可。
最下层的实现类ThreadPoolExecutor实现最复杂的运行部分，ThreadPoolExecutor将会一方面维护自身的生命周期，另一方面同时管理线程和任务，使两者良好的结合从而执行并行任务。
主要参数：
1）corePoolSize 线程池核心线程的大小
2）maximumPoolSize 线程池最大线程的大小
3）keepAliveTime 空闲线程的存活时间
4）BlockingQueue 用来暂时保存任务的工作队列
5）RejectedExecutionHandler 线程池已经关闭或者饱和（达到了最大线程数且工作队列已满），executor()方法将调用Handler
参数详细说明：
1、corePoolSize 表示常驻核心线程数，如果大于0，则即使执行完任务，线程也不会被销毁（allowCoreThreadTimeOut为false）。因此这个值的设置非常关键，设置过小会导致线程频繁地创建和销毁，设置过大会造成浪费资源
2、maximumPoolSize 表示线程池能够容纳的最大线程数。必须大于或者等于1。
3、keepAliveTime 表示线程池中的线程空闲时间，当空闲时间达到keepAliveTime值时，线程会被销毁，避免浪费内存和句柄资源。在默认情况下，当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才起作用，达到空闲时间的线程会被销毁，直到只剩下corePoolSize个线程为止。但是当ThreadPoolExecutor的allowCoreThreadTimeOut设置为true时（默认false），核心线程超时后也会被回收。（一般设置60s）
4、TimeUnit 表示时间单位，keepAliveTime的时间单位通常是TimeUnit.SECONDS
5、BlockingQueue 表示缓存队列。
6、threadFactory 表示线程工厂。它用来生产一组相同任务的线程。线程池的命名是通过给threadFactory增加组名前缀来实现的。在用jstack分析时，就可以知道线程任务是由哪个线程工厂产生的。
7、handler 表示执行拒绝策略的对象。当超过workQueue的缓存上限的时候，就可以通过该策略处理请求，这是一种简单的限流保护。友好的拒绝策略可以是如下
三种：
1）：保存到数据库进行削峰填谷。在空闲时再取出来执行
2）：转向某个提示页面
3）：打印日志
线程池处理任务规则及流程说明：
首先，所有的任务都是由execute方法完成的，这部分完成的工作是：检查现在线程池的运行状态、运行线程数、运行策略，决定接下来的执行流程，是直接申请线程执行，或是缓冲到队列中执行，亦或是直接拒绝该任务。
其执行过程如下：
1、首先检测线程池运行状态，如果不是RUNNING，则直接拒绝，线程池要保证在RUNNING的状态下执行任务。
2、如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
3、如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中。
4、如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
5、如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。
6、线程池中存活的线程执行完当前任务后，会在循环中反复从BlockingQueue<Runnable>队列中获取任务来执行
总结使用线程池需要注意以下几点：
1、合理设置各类参数，应根据实际业务场景来设置合理的工作线程数
2、线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程
3、创建线程或线程池请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯
4、线程池不允许使用Executors，而是通过ThreadPoolExecutor的方式来创建，这样的处理方式能更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
另外，线程池中的线程数量不是越多越好，具体的数量需要评估每个任务的处理时间，以及当前计算机的处理器能力和数量。使用的线程过少，无法发挥处理器的性能；使用的线程过多，将会增加上下文切换的开销，反而起到相反的作用。
合理配置线程池
要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特征，可以从下面几个角度：
1）任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务或混合型任务
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，接口调用等
策略：
性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。若CPU的核心数为N
1）CPU密集型任务应配置尽可能少的线程，如配置核心数为 N+1 个线程的线程池。
2）由于IO密集型的任务并不是一直都在执行任务，存在读写阻塞等待，因此应配置较多的线程，如核心数 2*N 个，最大线程数 25*N 个
3）混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分为一个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量将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行的时间相差太大，则没必要进行分解。
4）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执行。
5）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，等待的时间越长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用CPU。
6）建议使用有界队列，并可以根据需要设置大一点。基于链表的LinkedBlockingQueue比基于数组的ArrayBlockingQueue吞吐量高，因为增删多，需要内存大。
有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设置大一点，比如几千。有时会遇到任务执行缓慢的时候，为了避免任务被拒绝，可以适当将队列设置大一些。
7）大量的耗时任务执行的时候，并不需要瞬时的完成，而是关注如何使用有限的资源，尽可能在单位时间内处理更多的任务，也就是吞吐量优先。这个时候应该设置较大队列去缓冲并发任务，调整合适的核心线程数，避免过多引发 线程上下文切换频繁导致的资源消耗（会降低处理任务的速度，降低吞吐量）
参数动态化
ThreadPoolExecutor 提供了API供ThreadPoolExecutor的实例来动态设置线程池的参数。
以setCorePoolSize为例，在运行期线程池使用方调用此方法设置corePoolSize之后，线程池会直接覆盖原来的corePoolSize值，并且基于当前值和原始值的比较结果采取不同的处理策略。对于当前值小于当前工作线程数的情况，说明有多余的worker线程，此时会向当前idle的worker线程发起中断请求以实现回收，多余的worker在下次idle的时候也会被回收；对于当前值大于原始值且当前队列中有待执行任务，则线程池会创建新的worker线程来执行队列任务。
结合ZooKeeper分布式配置中心，利用Zookeeper watch机制，注册节点监听，节点变动自动拉取节点配置判断线程池参数是否变化，若变化，则修改线程池参数，实现即时修改，即时生效。
线程池的监控
如果系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便出现问题时，根据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的方法获取线程池的信息：
getPoolSize()：获取当前线程池中线程的数量
getActiveCount()：获取大致的活动的线程数（正在执行任务的线程）
getLargestPoolSize()：获取largestPoolSize属性，线程池里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。
getTaskCount()：返回已经计划执行的任务的大致总和
getCompletedTaskCount()：返回已完成执行的任务的大致总数，小于或等于 getTaskCount()
也可通过直接调用 toString()方法获取大部分信息，当前线程池中线程的数量，活动的即正在执行任务的线程数量，队列大小，已经执行完的任务等。输出结果：
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@379aea30[Running, pool size = 50, active threads = 50, queued tasks = 300, completed tasks = 1987247]
创建线程池例子，拒绝策略为打印日志并由JVM重启一个线程执行被拒绝的任务：
/** * 创建一个用于发送邮件的线程池，核心线程数为1，最大线程数为5，线程空闲时间为60s，拒绝策略为打印日志并直接执行被拒绝的任务 */ private static final ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 5, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(50), new CustomThreadFactory("redeemSendMail"), new RejectedExecutionHandler() { @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { // 打印日志 LOGGER.error("Task：{},rejected from：{}", r.toString(), executor.toString()); // 直接执行被拒绝的任务，JVM另起线程执行 r.run(); } });
应用
不同场景下，线程池的参数设置策略不同。
场景1：快速响应请求
追求的是响应速度，所以应该不设置队列去缓冲并发任务，调高corePoolSize和maxPoolSize去尽可能创造多的线程快速执行任务。
场景2：快速处理批量任务
任务量大，不需要瞬时完成，尽可能快执行完成即可。因此关注点在如何使用有限的资源，尽可能在单位时间内处理更多的任务，也就是吞吐量优先的问题。
所以应设置队列去缓冲并发任务，调整合适的corePoolSize去设置处理任务的线程数。在这里，设置的线程数过多可能还会引发线程上下文切换频繁的问题，也会降低处理任务的速度，降低吞吐量。
END