线程池
作者：互联网
JDK自带的创建的线程池：
// 单线程的线程池 ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor(); //创建固定大小的线程，一般是按照多少核CPU就写多少个。
ExecutorService executorService2=Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建缓存线程，当某个线程执行完的时候会复用这个线程，而不用再次创建线程 ExecutorService executorService3 = Executors.newCachedThreadPool();
跟踪newSingleThreadExecutor 对应的源码可以发现：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
默认创建1个核心线程，总线程池大小为1，采用LinkedBlockingQueue堵塞队列，其中堵塞队列大小默认为2^31 -1，相当于无界队列，并且没有采用拒绝策略，假设处理一个任务要很长时间，而此时该堵塞队列堆积了很多任务，就会导致内存飙升，最终导致OOM内存溢出的异常。
同理，newFixedThreadPool的源码也是如此。
而newCachedThreadPool则不一样，
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
newCachedThreadPool的核心线程数为0，但是线程池总数却是2^31 -1，比如有1000万个线程，那么就会创建1000W个线程，最后会导致CPU高达100%。
线程影响CPU，队列影响内存。
开发环境创建线程池方法：
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor（）;
其中里面有完整的参数：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize：核心线程数，优先提交及优先执行。
maximumPoolSize：线程池总数。
keepAliveTime：非核心线程数（线程池总数-核心线程数）保留时间
TimeUnit：保留时间单位
BlockingQueue：队列，提交优先级第二位
主要有以下几种：
new SynchronousQueue<>() 同步队列，如果超过maximumPoolSize则直接执行拒绝策略。
new ArrayBlockingQueue<int capacity>：有界任务队列，如果capacity大于maximumPoolSize那么会执行完ArrayBlockingQueue的线程直接拒绝；如果ArrayBlockingQueue(int capacity)的capacity小于maximumPoolSize，那么就会执行完maximumPoolSize然后拒绝。一般采用这个队列。
new LinkedBlockingDeque<>：无界任务队列，这种队列下maximumPoolSize是无效的，拒绝策略也是无效的
new PriorityBlockingDeque<>：优先任务队列
ThreadFactory
RejectedExecutionHandler：拒绝策略
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()：默认策略，直接丢弃任务，抛出异常
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()：用调用者的线程去执行任务
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()：丢弃掉队列中存在时间最久的任务，不会抛出异常
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：抛弃当前任务，不会抛出异常。
相关参数的设置：
* 需要根据几个值来决定
- tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
- taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
- responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s
* 做几个计算
- corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？
* threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
* 根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
- queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
* 计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
* 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
- maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
* 计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
*（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
- rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
- keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
二、ThreadPoolExecutor执行顺序
线程池按以下行为执行任务
1. 当线程数小于核心线程数时，创建线程。
2. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
3. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
- 若线程数小于最大线程数，创建线程
- 若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
标签：队列,maximumPoolSize,任务,线程,new,ThreadPoolExecutor 来源： https://www.cnblogs.com/zengjiao/p/14533953.html