引言
合理利用线程池能够带来三个好处。第一：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。第二：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。第三：提高线程的可管理性。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。但是要做到合理的利用线程池，必须对其原理了如指掌。
线程池的使用
创建
我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize,
keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler);
创建一个线程池需要输入几个参数:
corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，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，这个参数也是一个非常重要的参数，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。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，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；
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milliseconds：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：
TimeUnit.DAYS; //天 TimeUnit.HOURS; //小时 TimeUnit.MINUTES; //分钟 TimeUnit.SECONDS; //秒 TimeUnit.MILLISECONDS; //毫秒 TimeUnit.MICROSECONDS; //微妙 TimeUnit.NANOSECONDS; //纳秒 runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几个阻塞队列。
ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出） 排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列。
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
PriorityBlockingQueue：一个具有优先级得无限阻塞队列。ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以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，Debug和定位问题时非常又帮助。
handler
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，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。n AbortPolicy：直接抛出异常。
CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
向线程池提交任务
我们可以使用execute提交的任务，但是execute方法没有返回值，所以无法判断任务知否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
我们也可以使用submit 方法来提交任务，它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功，通过future的get方法来获取返回值，get方法会阻塞住直到任务完成，而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回，这时有可能任务没有执行完。
Future future = executor.submit(
new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
线程池的关闭
我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池，但是它们的实现原理不同，shutdown的原理是只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。shutdownNow的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。shutdownNow会首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表。
只要调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用shutdown来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。
线程池的工作流程
快速创建
不过在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池：
Executors.newCachedThreadPool(); //创建一个缓冲池
Executors.newSingleThreadExecutor(); //创建容量为1的缓冲池
Executors.newFixedThreadPool(int); //创建固定容量大小的缓冲池
Executors.newWorkStealingPool(int) //java8新增,使用目前机器上可用的处理器作为它的并行级别
下面是这三个静态方法的具体实现;
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) {
return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}
从它们的具体实现来看，它们实际上也是调用了ThreadPoolExecutor，只不过参数都已配置好了。
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue；
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，也使用的LinkedBlockingQueue；
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。
实际中，如果Executors提供的三个静态方法能满足要求，就尽量使用它提供的三个方法，因为自己去手动配置ThreadPoolExecutor的参数有点麻烦，要根据实际任务的类型和数量来进行配置。
另外，如果ThreadPoolExecutor达不到要求，可以自己继承ThreadPoolExecutor类进行重写。
合理配置线程池的大小
首先，看一下理想的情况，也就是所有要处理的任务都是计算任务，这时，线程数应该等于 CPU 核数，让每个 CPU 运行一个线程，不需要线程切换，效率是最高的，当然这是理想情况。
这种情况下，如果要达到某个数量的 QPS，我们使用如下的计算公式。
设置的线程数 = 目标 QPS/(1/任务实际处理时间)
举例说明，假设目标 QPS=100，任务实际处理时间 0.2s，100 * 0.2 = 20个线程，这里的20个线程必须对应物理的20个 CPU 核心，否则将不能达到预估的 QPS 指标。
但实际上线上服务除了做内存计算，更多的是访问数据库、缓存和外部服务，大部分的时间都是在等待 IO 任务。
如果 IO 任务较多，我们使用阿姆达尔定律来计算。
设置的线程数 = CPU 核数 * (1 + io/computing)
举例说明，假设4核 CPU，每个任务中的 IO 任务占总任务的80%，4 * (1 + 4) = 20个线程，这里的20个线程对应的是4核心的 CPU。
线程中除了线程数的设置，线程队列大小的设置也很重要，这也是可以通过理论计算得出，规则为按照目标响应时间计算队列大小。
队列大小 = 线程数 * (目标相应时间/任务实际处理时间)
举例说明，假设目标相应时间为0.4s，计算阻塞队列的长度为20 * (0.4 / 0.2) = 40。
另外，在设置线程池数量的时候，有如下最佳实践:
- 线程池的使用要考虑线程最大数量和最小数最小数量。
- 对于单部的服务，线程的最大数量应该等于线程的最小数量，而混布的服务，适当的拉开最大最小数量的差距，能够整体调整 CPU 内核的利用率。
- 列大小一定要设置有界队列，否则压力过大就会拖垮整个服务。
- 才使用线程池，须进行设计性能评估和压测。
- 线程池的失败策略，失败后的补偿。
- 处理服务须与线上面向用户的服务进行分离。
