线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量。处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建之后启动这些任务。如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等待。等待其它线程执行完毕之后，再从队列中取出任务来执行。 特点 线程复用
减低了资源的消耗。通过复制利用已经创建的线程降低线程创建和销毁造成的资源消耗。 控制最大并发数
提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就可以立即执行。 管理线程
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。线程池可以进行统一的分配，调优和监控。 如何使用
ExecutorService 接口继承了 Executor 接口。我们一般用 Executor 接口的池化对象来进行多态。就像我们创建 ArrayList 来多态 List接口 而不是 Collection 接口。 架构说明
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| 继承关系 |
下边几种，测试线程池用用就行了。
一般自己用构造函数初始化一个线程池。
固定线程数可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new linkedBlockingQueue());
}
Executors.newFixedThreadPool(int) // 执行长期的任务来说的话性能会好很多
public class ThreadPoolDemo01 {
public static void main(String[] args) {
// ExecutorService 接口继承了 Executor 接口
// 我们一般用 Executor 接口的池化对象来进行多态
// 就像我们创建 ArrayList 来多态 List接口 而不是 Collection 接口
// 一池五个处理线程
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
// 模拟十个用户来办理业务
// 每个用户就是一个来自外部，来请求线程
try {
// 使用
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.execute(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
"线程t 办理业务。。。");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭
threadPool.shutdown();
}
}
}
最多就五个线程在复用满足外部的十个业务请求。 一池一线程
创建一个单线程化的线程池。它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定的顺序执行。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new linkedBlockingQueue()));
}
Executors.newSingleThreadExecutor() // 一个任务一个任务的执行场景，唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定的顺序执行
package JUC.threadpool;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ThreadPoolDemo01 {
public static void main(String[] args) {
// 一个任务一个线程，一池一线程
ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
try {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
threadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
"线程t 办理业务。。。");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown();
}
}
}
我们可以看出这个线程池中只有一个线程在被使用。 一池多线程
创建一个可缓存线程池。如果线程池长度超过处理的需要，可灵活收回空闲线程，若无可回收，则新建线程。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
// 来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60s就给他销毁
new SynchronousQueue());
}
Executor.newCachedThreadPool() // 适用：执行很多短期异步的小程序或者负载较轻的服务器
public void autoThreadPool() {
// 一池多线程，数量会调整
ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
try {
for (int i = 0; i < 16; i++) {
threadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "线程t 办理业务。。。");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown();
}
}
线程池中的数量是随请求使用线程的次数来定的。我的电脑最多一个线程池10个线程。 ThreadPoolExecutor类 （重点） 核心线程数
核心线程会一直存在，即使没有任务。 七大参数（重点）
// 线程池中的常驻核心线程数
// 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中去
int corePoolSize
// 线程池能够容纳“同时执行的最大线程数”，此值必须大于1
int maximumPoolSize
// 多余的空余线程的存活时间
// 当线程池数量超过 corePoolSize 时，
// 同时当空闲时间达到 keepAliveTime 时，
// 多余的线程会被销毁，直到只剩下 corePoolSize 个线程为止
long keepAliveTime
// keepAliveTime的单位
TimeUnit unit
// 任务队列，被提交但是未被执行的任务，也就是阻塞队列
BlockingQueue workQueue
// 表示生成线程池中工作线程的线程工厂
// 用于创建线程，一般用默认的即可
ThreadFactory threadFactory
// 拒绝策略。表示当队列满了并且工作线程数大于等于线程池的最大线程数 maxmumPoolSize 时，
// 如何来拒绝任务
RejectedExecutionHandler handler
构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
// 非法参数检测
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
// 非法引用检测
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
//
this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
null :
AccessController.getContext();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
线程池工作原理（重要）
对应图中 1、2、3、4 四个步骤：
如果核心线程使用数量到了 corePoolSize，那么新的任务先放阻塞队列里，如果阻塞队列满了，那么就增加核心线程数，此时增加的核心线程数不是指常驻的核心线程，是指临时的核心线程，当增加的临时核心线程数等于 maximumPoolSize 的时候，就不再往线程池中添加新的临时线程。如果此时阻塞队列和线程池线程数量都达到阈值，并且还源源不断的有新的请求，此时就触发拒绝机制。最后等到阻塞队列为空，线程池中没有线程有要处理的代码段，此时我们判断临时核心线程的等待时间是否等于 keepAliveTime，如果等于，那就销毁临时核心线程。最后我们处理完一切事物，就==只留下了空空的阻塞队列以及我们线程池的两个常驻核心线程==。
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| 图示 |
以下四个JDK内置的拒绝策略均实现了 RejectedExecutionHandler 接口。
AbortPolicy（默认）
直接抛出 RejectedExecutionException 异常。
阻止系统正常运行。
private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler = new AbortPolicy();
CallerRunsPolicy
**“调用者运行”**机制，是一种调节机制。该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常。它会将某些任务回退给调用者，从而降低新任务的流量。
DiscardOldestPolicy
抛弃队列中等待最久的任务。然后把当前任务加入到队列中尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy
直接丢弃该任务。不处理，不抛异常，如果允许任务丢失的话，这是最好的一种方案。 自定义线程池案例 未使用自定义拒绝策略 AbortPolicy版
public class CustomThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2,5
,60L, TimeUnit.MILLISEConDS
, new linkedBlockingQueue(3)
, Executors.defaultThreadFactory()
,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
try {
// 此时阻塞队列和线程池最大长度为 8，同时并发超过 8 的话就会造成拒绝
for (int i = 0; i < 9; i++) {
//for (int i = 0; i < 8; i++) { // 不会被拒绝
// 并发 9
threadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "线程t 处理业务！");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown();
}
}
}
CallerRunsPolicy版
public class CustomThreadPoolDemo {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2,5
,60L, TimeUnit.MILLISEConDS
, new linkedBlockingQueue(3)
, Executors.defaultThreadFactory()
,new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
try {
// 超出线程池允许最大并发度
for (int i = 0; i < 9; i++) {
threadPool.submit(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "线程t 处理业务！");
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPool.shutdown();
}
}
}
其它俩个慎用。 使用自定义拒绝策略 如何合理的配置线程池线程数 CPU密集型
CPU密集的意思是：
该任务需要大量的运算，如果没有阻塞，CPU一直全速运行。CPU的密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速（通过多线程）。所以单核CPU就别想加速了，再怎么加速也只有一个核心，最快也就一个核心的算力。
先查看我们的CPU核心数，再进一步去设置 corePoolSize 的大小。
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
一般我们的CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量。
公式大概是：CPU核心数+1个线程的线程池。
IO密集型
即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。
单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。
所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序的运行。
在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间，所以也能有加速效果。
因为IO密集型的任务线程不一定一直在执行任务。
则应该配置尽可能多的线程。
一、CPU核数 * 2二、CPU核数 / （1 - 阻塞系数） （阻塞系数在0.8~0.9） 死锁 是什么？
是指两个或者两个以上的线程或进程在执行的过程中，因抢夺资源而造成的一种互相等待的现象。造成这种现象后如果没有外力干涉那么就无法进行下去，这就是死锁。如果系统资源充足，线程或进程的资源请求都能满足，死锁出现的可能性就会很低，而不是不会出现。
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| 图示 |
系统资源不足。进程运行推进顺序不合适。资源分配不当。请求并持有资源，互斥，不可中断，循环等待。 编码
package JUC.deadlock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
class HoldThread implements Runnable{
private String lock1;
private String lock2;
public HoldThread(String lockA, String lockB) {
this.lock1 = lockA;
this.lock2 = lockB;
}
@Override
public void run() {
// 可重入的前提是同一个锁，所以这里不是可重入锁
synchronized (lock1) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "线程t 持有" + lock1 + "t正在尝试获得" + lock2);
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (lock2) {
}
}
}
}
public class DeadLockDemo {
public static void main(String[] args) {
String lockA = "lockA";
String lockB = "lockB";
new Thread(new HoldThread(lockA,lockB),"A").start();
new Thread(new HoldThread(lockB,lockA),"B").start();
}
}
字符串是常量，所以说，两个线程抢的锁是相同的两把锁。如果是别的引用的话，这里的锁就是4把不同的锁，那么例子就出错。而且可能出现，A线程已经全部运行完了获得了两把锁，B线程一把锁都没获得的情况，也可能反过来。 定位分析
linux：
ps -ef|grep xxxx
windows：
windows下的java程序运行，也有类似linux下的查看进程的ps命令，但是目前我们只看java。jps.exe = java ps 可以用 jps -ljps -l 查看正在运行的java程序，找到可疑进程的PID。jstack PID 查看当前进程的异常栈，有没有报出死锁。
Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"B":
at JUC.deadlock.HoldThread.run(DeadLockDemo.java:35)
- waiting to lock <0x00000007160d5f48> (a java.lang.String)
- locked <0x00000007160d5f80> (a java.lang.String)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"A":
at JUC.deadlock.HoldThread.run(DeadLockDemo.java:35)
- waiting to lock <0x00000007160d5f80> (a java.lang.String)
- locked <0x00000007160d5f48> (a java.lang.String)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Found 1 deadlock.
D:DevelopmentEnvironmentGitGitRepositoryjavase-learning>
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