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一 简介
线程的使用在java中占有极其重要的地位，在jdk1.4极其之前的jdk版本中，关于线程池的使用是极其简陋的。在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观。
Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包，这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用。为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助。
二：线程池
线程池的作用：
线程池作用就是提高线程执行的效率，缩短每一个线程的执行的时间，限制系统中执行线程的数量。
为什么要用线程池:
1.减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务。
2.可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线线程的数目，防止因为消耗过多的内存，
而把充分利用服务器的性能.(每个线程需要大约1MB内存，线程开的越多，消耗的内存也就越大，最后死机)。
三 java中的线程池
Java里面线程池的顶级接口是Executor，但是严格意义上讲Executor并不是一个线程池，而只是一个执行线程的工具。真正的线程池接口是ExecutorService。
1.ExecutorService 真正的线程池接口。
2. ScheduledExecutorService 能和Timer/TimerTask类似，解决那些需要任务重复执行的问题。
3. ThreadPoolExecutor ExecutorService的默认实现。
4. ScheduledThreadPoolExecutor 继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现，周期性任务调度的类实现。
要配置一个线程池是比较复杂的，尤其是对于线程池的原理不是很清楚的情况下，很有可能配置的线程池不是较优的，因此在Executors类里面提供了一些静态工厂，生成一些常用的线程池。
Executors 对于线程的操作，相当于Arrays对于数组的操作。
1. newSingleThreadExecutor
创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作，也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
2. newFixedThreadPool
创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。
3. newCachedThreadPool
创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，
那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）能够创建的最大线程大小。
4. newScheduledThreadPool
创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。
关于这几个线程池的代码的示例：
public class MyThread extends Thread { public MyThread(String string) { super(string); super.setName(string); } @Override public void run() { System.out.println(this.getName() + "开始执行。。。"); try { sleep(1001); System.out.println(this.getName() + "执行结束"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }
public class TestSingleThreadExecutor { public static void main(String[] args) { // 创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread("t1"); Thread t2 = new MyThread("t2"); Thread t3 = new MyThread("t3"); Thread t4 = new MyThread("t4"); Thread t5 = new MyThread("t5"); // 将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }
public class TestFixedThreadPool { public static void main(String[] args) { // 创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2); // 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread("t1"); Thread t2 = new MyThread("t2"); Thread t3 = new MyThread("t3"); Thread t4 = new MyThread("t4"); Thread t5 = new MyThread("t5"); // 将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }
public class TestCachedThreadPool { public static void main(String[] args) { // 创建一个可重用固定线程数的线程池 ExecutorService pool = Executors.newCachedThreadPool(); // 创建实现了Runnable接口对象，Thread对象当然也实现了Runnable接口 Thread t1 = new MyThread("t1"); Thread t2 = new MyThread("t2"); Thread t3 = new MyThread("t3"); Thread t4 = new MyThread("t4"); Thread t5 = new MyThread("t5"); // 将线程放入池中进行执行 pool.execute(t1); pool.execute(t2); pool.execute(t3); pool.execute(t4); pool.execute(t5); // 关闭线程池 pool.shutdown(); } }
public class TestScheduledThreadPoolExecutor { public static void main(final String[] args) { final ScheduledThreadPoolExecutor exec = new ScheduledThreadPoolExecutor( 1); exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {// 每隔一段时间就触发异常 @Override public void run() { // throw new RuntimeException(); System.out.println("================"); } }, 1000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS); exec.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {// 每隔一段时间打印系统时间，证明两者是互不影响的 @Override public void run() { System.out.println(System.nanoTime()); } }, 1000, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS); } }
ThreadPoolExecutor的完整构造方法的签名是：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize - 池中所保存的线程数，包括空闲线程。
maximumPoolSize-池中允许的最大线程数。
keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
unit - keepAliveTime 参数的时间单位。
workQueue - 执行前用于保持任务的队列。此队列仅保持由 execute方法提交的 Runnable任务。
threadFactory - 执行程序创建新线程时使用的工厂。
handler - 由于超出线程范围和队列容量而使执行被阻塞时所使用的处理程序。
ThreadPoolExecutor是Executors类的底层实现。
在JDK帮助文档中，有如此一段话：
“强烈建议程序员使用较为方便的Executors工厂方法Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程）
它们均为大多数使用场景预定义了设置。”
下面介绍一下几个类的源码：
ExecutorService newFixedThreadPool (int nThreads):固定大小线程池。
可以看到，corePoolSize和maximumPoolSize的大小是一样的（实际上，后面会介绍，如果使用无界queue的话maximumPoolSize参数是没有意义的），keepAliveTime和unit的设值说明什么？-就是该实现不想keep alive！最后的BlockingQueue选择了LinkedBlockingQueue，该queue有一个特点，他是无界的。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
ExecutorService newSingleThreadExecutor()：单线程
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
ExecutorService newCachedThreadPool()：无界线程池，可以进行自动线程回收
这个实现就有意思了。首先是无界的线程池，所以我们可以发现maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE。其次BlockingQueue的选择上使用SynchronousQueue。可能对于该BlockingQueue有些陌生，简单说：该QUEUE中，每个插入操作必须等待另一个
线程的对应移除操作。比如，我先添加一个元素，接下来如果继续想尝试添加则会阻塞，直到另一个线程取走一个元素，反之亦然。（想到什么？就是缓冲区为1的生产者消费者模式^_^）
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
先从BlockingQueue<Runnable> workQueue这个传入参数开始说起。在JDK中，其实已经说得很清楚了，一共有三种类型的queue。
boolean add(E e)
将指定元素插入此队列中（如果立即可行且不会违反容量限制），成功时返回 true，如果当前没有可用的空间，则抛出 IllegalStateException。
int drainTo(Collection<? super E> c)
移除此队列中所有可用的元素，并将它们添加到给定 collection 中。
boolean offer(E e)
将指定元素插入此队列中（如果立即可行且不会违反容量限制），成功时返回 true，如果当前没有可用的空间，则返回 false。
boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)
将指定元素插入此队列中，在到达指定的等待时间前等待可用的空间（如果有必要）。
E poll(long timeout, TimeUnit unit)
获取并移除此队列的头部，在指定的等待时间前等待可用的元素（如果有必要）。
void put(E e)
将指定元素插入此队列中，将等待可用的空间（如果有必要）。
boolean remove(Object o)
从此队列中移除指定元素的单个实例（如果存在）。
E take()
获取并移除此队列的头部，在元素变得可用之前一直等待（如果有必要）。
所有 BlockingQueue 都可用于传输和保持提交的任务。可以使用此队列与池大小进行交互：
到这里的时候，已经不能很清晰的说明了，根据源码的实现来进行说明：
先不着急举例子，因为首先需要知道queue上的三种类型。
排队有三种通用策略：
SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。到这里，该了解的理论已经够多了，可以调节的就是corePoolSize和maximumPoolSizes 这对参数还有就是BlockingQueue的选择。
例子一：使用直接提交策略，也即SynchronousQueue。
首先SynchronousQueue是无界的，也就是说他存数任务的能力是没有限制的，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加。在这里不是核心线程便是新创建的线程，但是我们试想一样下，下面的场景。
我们使用一下参数构造ThreadPoolExecutor：
Java代码 
当核心线程已经有2个正在运行.
所以在使用SynchronousQueue通常要求maximumPoolSize是无界的，这样就可以避免上述情况发生（如果希望限制就直接使用有界队列）。对于使用SynchronousQueue的作用jdk中写的很清楚：此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。
什么意思？如果你的任务A1，A2有内部关联，A1需要先运行，那么先提交A1，再提交A2，当使用SynchronousQueue我们可以保证，A1必定先被执行，在A1么有被执行前，A2不可能添加入queue中
例子二：使用无界队列策略，即LinkedBlockingQueue
这个就拿newFixedThreadPool来说，根据前文提到的规则：
写道
如果运行的线程少于 corePoolSize，则 Executor 始终首选添加新的线程，而不进行排队。
那么当任务继续增加，会发生什么呢？
写道
如果运行的线程等于或多于 corePoolSize，则 Executor 始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
OK，此时任务变加入队列之中了，那什么时候才会添加新线程呢？
写道
如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出 maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
这里就很有意思了，可能会出现无法加入队列吗？不像SynchronousQueue那样有其自身的特点，对于无界队列来说，总是可以加入的（资源耗尽，当然另当别论）。换句说，永远也不会触发产生新的线程！corePoolSize大小的线程数会一直运行，忙完当前的，就从队列中拿任务开始运行。所以要防止任务疯长，比如任务运行的实行比较长，而添加任务的速度远远超过处理任务的时间，而且还不断增加，如果任务内存大一些，不一会儿就爆了，呵呵。
可以仔细想想哈。
例子三：有界队列，使用ArrayBlockingQueue。
这个是最为复杂的使用，所以JDK不推荐使用也有些道理。与上面的相比，最大的特点便是可以防止资源耗尽的情况发生。
举例来说，请看如下构造方法：
假设，所有的任务都永远无法执行完。
对于首先来的A,B来说直接运行，接下来，如果来了C,D，他们会被放到queu中，如果接下来再来E,F，则增加线程运行E，F。但是如果再来任务，队列无法再接受了，线程数也到达最大的限制了，所以就会使用拒绝策略来处理。
总结：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhailzh/p/3972642.html
