总结:线程池的特点是，在线程的数量=corePoolSize后，仅任务队列满了之后，才会从任务队列中取出一个任务，然后构造一个新的线程，循环往复直到线程数量达到maximumPoolSize执行拒绝策略。
线程池的思想是：在系统中开辟一块区域，其中存放一些待命的线程，这个区域被称为线程池。如果有需要执行的任务，则从线程池中借一个待命的线程来执行指定的任务，到任务结束可以再将所借线程归还。这样就避免了大量重复创建线程对象，浪费CPU，内存资源。
如果观察jdk提供的各种线程池的源码实现可以发现，除了jdk8新增的线程池newWorkStealingPool以外，都是基于对ThreadPoolExecutor的封装实现，所以首先讲解ThreadPoolExecutor的具体功能。
ThreadPoolExecutor( corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize：指定线程池中线程数量
maximumPoolSize:最大线程数量
keepAliveTime：线程数量超过corePoolSize时，多于的空闲线程的存活时间（超过这段时间，该空闲线程会被销毁）。
unit:keepAliveTime的时间单位
workQueue:任务队列，提交但是未被执行的任务
threadFactory:创建线程的线程工厂，默认即可
handler:拒绝策略，当任务太多来不及处理，如何拒绝任务，默认为new AbortPolicy()策略。
ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(3, 8, 60L,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
Executors.defaultThreadFactory(), new RejectedExecutionHandler() { public void rejectedExecution(Runnable r,
ThreadPoolExecutor executor) {
System.out.println("discard");
}
});总结:线程池的特点是，在线程的数量=corePoolSize后，仅任务队列满了之后，才会从任务队列中取出一个任务，然后构造一个新的线程，循环往复直到线程数量达到maximumPoolSize执行拒绝策略。
只要队列实现BlockingQueue接口即可，注意ConcurrentLinkedQueue实现的最顶层的queue接口所以不能用在这里。
常用的有如下:
SynchronousQueue：直接提交队列，该队列没有容量，每一个插入操作都要等待一个相应的删除操作，反之，每一个删除操作都要等待对应的插入操作。所以他不保存任务，总是将任务提交给线程执行，如果没有空闲的线程，则创建新的线程，当线程数量达到最大，则执行拒绝策略。
ArrayBlockingQueue：有界任务队列，线程池的线程数小于corePoolSize，则创建新的线程，大于corePoolSize，则将新的任务加入等待队列。若等待队列已满，则在总线程不大于maximumPoolSize下，创建新的线程执行任务，大于maximumPoolSize则执行拒绝策略。
LinkedBlockingQueue：无界队列，除非系统资源耗尽，否则不存在任务入队失败的情况。线程池的线程数小于corePoolSize，则创建新的线程，大于corePoolSize，则将新的任务加入等待队列。
PriortyBlockingQueue：优先任务队列,可以控制任务的执行先后顺序，是无界队列。ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingQueue都是按照先进先出算法处理任务的，PriorityBlockingQueue可以根据任务自身的优先顺序先后执行。
线程池中的线程用完了，同时等待队列中的任务已经塞满了，再也塞不下新任务了，就需要拒绝策略:处理任务数量超过系统实际承受能力时，处理方式。
jdk内置四种拒绝策略：
AbortPolicy:直接抛出异常(默认策略),就算线程池有空闲了，后面的线程也无法在运行了，要想后面的线程可以运行，要捕获异常信息。
CallerRunsPolicy:该策略直接在调用者线程中运行当前被丢弃的任务。显然这样做不会真的丢弃任务，但是任务提交线程的性能极有可能会急剧下降。
DiscardOldestPolicy:将丢弃最老的一个请求，也就是即将被执行的一个任务，并尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy:默默丢弃无法处理的任务，不予任何处理。如果允许任务丢失，这可能是最好的一种解决方案。在线程池不空闲的时候，提交的任务都将丢弃，当有空闲的线程时提交的任务会执行。
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler { public CallerRunsPolicy() { } /**
* 直接在调用者线程中运行当前被丢弃的任务 */
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
} public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler { public AbortPolicy() { } public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
} public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler { public DiscardPolicy() { } /**
* Does nothing, which has the effect of discarding task r. */
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
} public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler { public DiscardOldestPolicy() { } /**
* 将丢弃最老的一个请求，也就是即将被执行的一个任务，并尝试再次提交当前任务。 */
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
}总结:AbortPolicy策略下，我们要catch异常，这样我们可以捕获到哪些任务被丢弃了。如果采用其他的策略，丢弃的任务无法定位的，只能通过下列程序中es.submit(new MyTask(i));任务之前打印该任务，运行任务的run()逻辑是，在打印任务信息，两处日志比对来定位哪些任务被丢弃了。
public class MyTask implements Runnable
{ private int number;
public MyTask(int number) { super(); this.number = number;
} public void run() {
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"thread id:"+Thread.currentThread().getId()+"==="+number); try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} public static void main(String[] args) {// ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5,5,60L, TimeUnit.SECONDS,
// new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1), Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
// ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5,5,60L, TimeUnit.SECONDS,// new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5), Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5,5,60L, TimeUnit.SECONDS,// new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5), Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
ExecutorService es=new ThreadPoolExecutor(5,5,60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5), Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); for(int i=0;i<10000;i++)
{ try {
System.out.println(i);
es.submit(new MyTask(i));
Thread.sleep(100);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("------------------------"+i);
}
}
} public Future<?> submit(Runnable task) { if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
execute(ftask); return ftask;
}
/**
* Executes the given task sometime in the future. The task
* may execute in a new thread or in an existing pooled thread.
*
* If the task cannot be submitted for execution, either because this
* executor has been shutdown or because its capacity has been reached,
* the task is handled by the current {@code RejectedExecutionHandler}.
*
* @param command the task to execute
* @throws RejectedExecutionException at discretion of
* {@code RejectedExecutionHandler}, if the task
* cannot be accepted for execution
* @throws NullPointerException if {@code command} is null */
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); /*
* Proceed in 3 steps:
*
* 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
* start a new thread with the given command as its first
* task. The call to addWorker atomically checks runState and
* workerCount, and so prevents false alarms that would add
* threads when it shouldn't, by returning false.
*如果少于corePoolSize线程正在运行，首先尝试用给定的命令启动一个新的线程任务。
自动调用addWorker检查runState和workerCount，
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need
* to double-check whether we should have added a thread
* (because existing ones died since last checking) or that
* the pool shut down since entry into this method. So we
* recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
* stopped, or start a new thread if there are none.
*如果任务可以成功排队，那么我们仍然需要
仔细检查我们是否应该添加一个线程
（因为现有的自从上次检查后死亡）或者那个
自进入该方法以来，该池关闭。 所以我们
重新检查状态，如果有必要的话回滚队列
停止，或者如果没有的话就开始一个新的线程。
* 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
* thread. If it fails, we know we are shut down or saturated
* and so reject the task. */
int c = ctl.get(); if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) return;
c = ctl.get();
} if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck = ctl.get(); if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);//队列满了，执行拒绝策略
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
} else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
final void reject(Runnable command) {
handler.rejectedExecution(command, this);//这里就是调用我们传入的拒绝策略对象的方法 }
/**
* Dispatch an uncaught exception to the handler. This method is
* intended to be called only by the JVM. */
private void dispatchUncaughtException(Throwable e) {
getUncaughtExceptionHandler().uncaughtException(this, e);
}任务队列为LinkedBlockingQueue中（长度无限），线程数量和最大线程数量相同。功能参考前面的任务队列总结。
ExecutorService es=Executors.newFixedThreadPool(5);//参数同时指定线程池中线程数量为5，最大线程数量为5public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}任务队列LinkedBlockingQueue中（长度无限）,线程数量和最大线程数量均为1。
ExecutorService es=Executors.newSingleThreadExecutor();//线程池中线程数量和最大线程数量均为1.public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}任务队列为SynchronousQueue，线程数量为0，最大线程数量为Integer.MAX_VALUE，所以只要有任务没有空闲线程就会创建就新线程。
ExecutorService es=Executors.newCachedThreadPool();//指定线程池中线程数量为0，最大线程数量为Integer.MAX_VALUE,任务队列为SynchronousQueuepublic static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
}任务队列为new DelayedWorkQueue()，返回的对象在ExecutorService接口上扩展了在指定时间执行某认为的功能，在某个固定的延时之后执行或周期性执行某个任务。
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) { super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS, new DelayedWorkQueue());
}public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) { this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}相当于newScheduledThreadPool(int corePoolSize)中corePoolSize设置为1。
ScheduledExecutorService es=Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
延迟线程池
class MyScheduledTask implements Runnable
{ private String tname; public MyScheduledTask(String tname)
{ this.tname=tname;
} public void run()
{
System.out.println(tname+"任务时延2秒执行！！！");
}
}public class intsmaze
{ public static void main(String[] args)
{ ScheduledExecutorService scheduledThreadPool =Executors.newScheduledThreadPool(2);
MyScheduledTask mt1=new MyScheduledTask("MT1");
scheduledThreadPool.schedule(mt1,2,TimeUnit.SECONDS);
}
}newWorkStealingPool java8新增连接池-intsmaze
public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism) { return new ForkJoinPool
(parallelism,
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, true);
}//创建指定数量的线程池来执行给定的并行级别，还会使用多个队列减少竞争
public static ExecutorService newWorkStealingPool() { return new ForkJoinPool
(Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory, null, true);
}//前一个方法的简化，如果当前机器有4个CPU，则目标的并行级别被设置为4。希望程序执行完所有任务后退出，调用ExecutorService接口中的shutdown(),shutdownNow()方法。
用完一个线程池后，应该调用该线程池的shutdown方法，将启动线程池的关闭序列。调用shutdown方法后，线程池不在接收新的任务，但是会将以前所有已经提交的任务执行完。当线程池中的所有任务都执行完后，线程池中的所有线程都会死亡；shutdownNow方法会试图停止所有正在执行的活动任务，暂停处理正在等待的任务，并返回等待执行的任务列表。
一般来说确定线程池的大小需要考虑CPU数量，内存大小，JDBC连接等因素。在《java并发编程实践》一书中给出了一个估算线程池大小的经验公式:
Ncpu=CPU的数量
Ucpu=目标CPU的使用率，0<=Ucpu<=1
W/C=等待时间与计算时间的比率
为保持处理器达到期望的使用率，最优的线程池的大小等于:
Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+W/C)
在java中，可以通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
取得可以CPU数量。
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