Java 中的线程池

合理地使用线程池可以带来以下三个主要好处：

线程池的实现原理

线程池实现原理

ThreadPoolExecutor 工作原理

ThreadPoolExecutor 在执行 execute 方法时，会根据以下四种情况进行处理：

如果当前运行的线程少于 corePoolSize，则创建新线程来执行任务（此步骤需要获取全局锁）。
如果运行的线程数等于或多于 corePoolSize，则将任务加入 BlockingQueue。
如果无法将任务加入 BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（此步骤需要获取全局锁）。
如果创建新线程将使当前运行的线程超出 maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution() 方法。

线程池在创建线程时，会将线程封装成工作线程 Worker。Worker 在执行完任务后，还会循环获取工作队列中的任务继续执行。

线程池中工作线程的执行

线程池中的线程执行任务有两种情况：
1. 在 execute() 方法中创建一个线程时，会让该线程执行当前任务。
2. 该线程执行完当前任务后，会反复从 BlockingQueue 获取任务执行。

通过 ThreadPoolExecutor 来创建线程池，参数包括：

corePoolSize：线程池的基本大小。
runnableTaskQueue（任务队列）：
- ArrayBlockingQueue
- LinkedBlockingQueue
- SynchronousQueue
- PriorityBlockingQueue
maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数（如果使用无界的任务队列，该参数几乎没有效果）。
ThreadFactory：

用于设置创建线程的工厂，可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。
- 使用开源框架 Guava 提供的
  
  ThreadFactoryBuilder
  
  可以快速为线程池中的线程设置有意义的名字：
  new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();
RejectedExecutionHandler（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，需要采取一种策略处理提交的新任务。默认策略是 AbortPolicy：
- AbortPolicy：直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy：使用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最近的一个任务，并执行当前任务。
- DiscardPolicy：不处理，直接丢弃任务。
- 可以根据应用场景实现 RejectedExecutionHandler 接口，定制化策略（如记录日志或持久化不能处理的任务）。
keepAliveTime：线程池工作线程空闲后的保持存活时间（可调大时间以提高线程利用率）。
TimeUnit：线程活动保持时间的单位。

execute() 方法用于提交不需要返回值的任务，因此无法判断任务是否被线程池执行成功。
submit() 方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个 future 对象，通过它可以判断任务是否执行成功，并且可以通过 future.get() 方法获取返回值：
- get() 方法会阻塞当前线程直到任务完成。
- get(long timeout, TimeUnit unit) 方法会阻塞当前线程一段时间后立即返回，此时任务可能尚未执行完毕。

合理配置线程池需要分析任务特性，可以从以下角度进行分析：

任务的性质：
- CPU 密集型任务：应配置尽可能少的线程，例如 Ncpu + 1 个线程的线程池。
- IO 密集型任务：由于线程在执行过程中并非一直占用 CPU，建议配置较多的线程，例如 2 * Ncpu。
- 混合型任务：若可以拆分，将任务拆分为 CPU 密集型和 IO 密集型任务并行执行。若拆分后的执行时间相差不大，则分解后执行的吞吐量高于串行执行。
任务的优先级：优先级不同的任务可以使用优先级队列 PriorityBlockingQueue 处理，让优先级高的任务先执行。
任务的执行时间：可交给不同规模的线程池处理，或使用优先级队列让执行时间短的任务先执行。
任务的依赖性：依赖数据库连接池的任务，由于线程提交 SQL 后需要等待数据库返回结果，建议配置更多的线程以更好地利用 CPU。
建议使用有界队列：有界队列增加系统稳定性和预警能力。队列大小可设大些，例如几千。