【4】线程池

1、什么是线程池

大家用jdbc操作过数据库应该知道，操作数据库需要和数据库建立连接，拿到连接之后才能操作数据库，用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的，真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接，为了提升系统性能，后来出现了数据库连接池，系统启动的时候，先创建很多连接放在池子里面，使用的时候，直接从连接池中获取一个，使用完毕之后返回到池子里面，继续给其他需要者使用，这其中就省去创建连接的时间，从而提升了系统整体的性能。

线程池和数据库连接池的原理也差不多，创建线程去处理业务，可能创建线程的时间比处理业务的时间还长一些，如果系统能够提前为我们创建好线程，我们需要的时候直接拿来使用，用完之后不是直接将其关闭，而是将其返回到线程中中，给其他需要这使用，这样直接节省了创建和销毁的时间，提升了系统的性能。

简单的说，在使用了线程池之后，创建线程变成了从线程池中获取一个空闲的线程，然后使用，关闭线程变成了将线程归还到线程池。

线程池是一种利用池化技术思想来实现的线程管理技术，主要是为了复用线程、便利地管理线程和任务、并将线程的创建和任务的执行解耦开来。我们可以创建线程池来复用已经创建的线程来降低频繁创建和销毁线程所带来的资源消耗。在JAVA中主要是使用ThreadPoolExecutor类来创建线程池，并且JDK中也提供了Executors工厂类来创建线程池（不推荐使用）。

2、为什么用线程池

线程池的优势：

线程池做的工作主要是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

它的主要特点为：线程复用;控制最大并发数;管理线程。

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销耗。

第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等待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，不仅会销耗系统资源，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

接下来，我们看看不使用线程池有哪些坏处。

频繁的线程创建和销毁会占用更多的CPU和内存
频繁的线程创建和销毁会对GC产生比较大的压力
线程太多，线程切换带来的开销将不可忽视
线程太少，多核CPU得不到充分利用，是一种浪费

因此，我们有必要对线程池进行比较完整地说明，以便能对线程池进行正确地治理。

3、线程池的使用

Executor接口提供了将任务的执行和线程的创建以及使用解耦开来的抽象

ExecutorService接口继承了Executor接口，在Executor的基础上，增加了一些关于管理线程池本身的一些方法，比如查看任务的状态、stop/terminal线程池、获取线程池的状态等等。

1、Executors.newFixedThreadPool(int)

newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue执行长期任务性能好，创建一个线程池，一池有N个固定的线程，有固定线程数的线程

arduino 复制代码

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

2、Executors.newSingleThreadExecutor()

newSingleThreadExecutor 创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值都是1，它使用的是LinkedBlockingQueue一个任务一个任务的执行，一池一线程

csharp 复制代码

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

3、Executors.newCachedThreadPool()

newCachedThreadPool创建的线程池将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，它使用的是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。

执行很多短期异步任务，线程池根据需要创建新线程，但在先前构建的线程可用时将重用它们。可扩容，遇强则强

csharp 复制代码

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

举例:

java 复制代码

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
       ExecutorService threadPool =  Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <=10; i++) {
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }
}

4、ThreadPoolExecutor底层原理

举个例子，加深理解：

咱们作为开发者，上面都有开发主管，主管下面带领几个小弟干活，CTO给主管授权说，你可以招聘5个小弟干活，新来任务，如果小弟还不到吴哥，立即去招聘一个来干这个新来的任务，当5个小弟都招来了，再来任务之后，将任务记录到一个表格中，表格中最多记录100个，小弟们会主动去表格中获取任务执行，如果5个小弟都在干活，并且表格中也记录满了，那你可以将小弟扩充到20个，如果20个小弟都在干活，并且存放任务的表也满了，产品经理再来任务后，是直接拒绝，还是让产品自己干，这个由你自己决定，小弟们都尽心尽力在干活，任务都被处理完了，突然公司业绩下滑，几个员工没事干，打酱油，为了节约成本，CTO主管把小弟控制到5人，其他15个人直接被干掉了。所以作为小弟们，别让自己闲着，多干活。

**原理：**先找几个人干活，大家都忙于干活，任务太多可以排期，排期的任务太多了，再招一些人来干活，最后干活的和排期都达到上层领导要求的上限了，那需要采取一些其他策略进行处理了。对于长时间不干活的人，考虑将其开掉，节约资源和成本。

ini 复制代码

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

corePoolSize：核心线程大小，当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程，等到工作的线程数大于核心线程数时就不会在创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前把核心线程都创造好，并启动
maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数，此值必须大于等于1。如果队列满了，并且以创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。如果我们使用了无界队列，那么所有的任务会加入队列，这个参数就没有什么效果了
keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间,当前池中线程数量超过corePoolSize时，当空闲时间,达到keepAliveTime时，多余线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止，如果任务很多，并且每个任务的执行时间比较短，避免线程重复创建和回收，可以调大这个时间，提高线程的利用率
unit：keepAliveTIme的时间单位，可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微妙、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit，这个枚举也经常使用
workQueue：任务队列，被提交但尚未被执行的任务，用于缓存待处理任务的阻塞队列
threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般默认的即可，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
handler：拒绝策略，表示当队列满了，并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝请求执行的runnable的策略

调用线程池的execute方法处理任务，执行execute方法的过程：

判断线程池中运行的线程数是否小于corepoolsize，是：则创建新的线程来处理任务，否：执行下一步
试图将任务添加到workQueue指定的队列中，如果无法添加到队列，进入下一步
判断线程池中运行的线程数是否小于maximumPoolSize，是：则新增线程处理当前传入的任务，否：将任务传递给handler对象rejectedExecution方法处理

scss 复制代码

1、在创建了线程池后，开始等待请求。
2、当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：
  2.1如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
  2.2如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
  2.3如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
  2.4如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。
3、当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。
4、当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程会判断：
    如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉。
    所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到corePoolSize的大小。

5、拒绝策略？生产中如设置合理参数

1、线程池的拒绝策略

等待队列已经排满了，再也塞不下新任务了，同时，线程池中的max线程也达到了，无法继续为新任务服务。这个是时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

2、JDK内置的拒绝策略

AbortPolicy(默认)：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行

CallerRunsPolicy："调用者运行"一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，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队列中尝试再次提交当前任务。

DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种策略。

以上内置拒绝策略均实现了RejectedExecutionHandle接口

arduino 复制代码

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class Demo5 {
    static class Task implements Runnable {
        String name;
        public Task(String name) {
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        @Override
        public String toString() {
            return "Task{" +
                    "name='" + name + ''' +
                    '}';
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1,
                1,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                (r, executors) -> {
                    //自定义饱和策略
                    //记录一下无法处理的任务
                    System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());
                });
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        executor.shutdown();
    }
}

ini 复制代码

无法处理的任务：Task{name='任务-2'}
无法处理的任务：Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-1处理任务-0
无法处理的任务：Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-1处理任务-1

输出结果中可以看到有3个任务进入了饱和策略中，记录了任务的日志，对于无法处理多任务，我们最好能够记录一下，让开发人员能够知道。任务进入了饱和策略，说明线程池的配置可能不是太合理，或者机器的性能有限，需要做一些优化调整。

3、生产中合理的设置参数

要想合理的配置线程池，需要先分析任务的特性，可以从以下几个角度分析：

任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务
任务的优先级：高、中、低
任务的执行时间：长、中、短
任务的依赖性：是否依赖其他的系统资源，如数据库连接。

性质不同任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应该尽可能小的线程，如配置cpu数量+1个线程的线程池。由于IO密集型任务并不是一直在执行任务，不能让cpu闲着，则应配置尽可能多的线程，如：cup数量*2。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这2个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取cpu数量。优先级不同任务可以对线程池采用优先级队列来处理，让优先级高的先执行。

使用队列的时候建议使用有界队列，有界队列增加了系统的稳定性，如果采用无解队列，任务太多的时候可能导致系统OOM，直接让系统宕机。

线程池汇总线程大小对系统的性能有一定的影响，我们的目标是希望系统能够发挥最好的性能，过多或者过小的线程数量无法有消息的使用机器的性能。咋Java Concurrency inPractice书中给出了估算线程池大小的公式：

ini 复制代码

Ncpu = CUP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例
为保存处理器达到期望的使用率，最有的线程池的大小等于：
Nthreads = Ncpu × Ucpu × (1+W/C)

CPU密集型

scss 复制代码

// 查看CPU核数
System. out .println(Runtime. getRuntime ().availableProcessors());

IO密集型
1. 由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如CPU核数 * 2 。

2.看公司业务是CPU密集型还是IO密集型的，这两种不一样，来决定线程池线程数的最佳合理配置数。

6、超级大坑在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法哪个用的多？

答案是一个都不用，我们工作中只能使用自定义的

7、自定义线程池

java 复制代码

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                //new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
                new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
        );
        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }

    private static void threadPool() {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

8、线程池中的2个关闭方法

线程池提供了2个关闭方法：shutdown和shutdownNow，当调用者两个方法之后，线程池会遍历内部的工作线程，然后调用每个工作线程的interrrupt方法给线程发送中断信号，内部如果无法响应中断信号的可能永远无法终止，所以如果内部有无线循环的，最好在循环内部检测一下线程的中断信号，合理的退出。调用者两个方法中任意一个，线程池的isShutdown方法就会返回true，当所有的任务线程都关闭之后，才表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。

调用shutdown方法之后，线程池将不再接口新任务，内部会将所有已提交的任务处理完毕，处理完毕之后，工作线程自动退出。

而调用shutdownNow方法后，线程池会将还未处理的（在队里等待处理的任务）任务移除，将正在处理中的处理完毕之后，工作线程自动退出。

至于调用哪个方法来关闭线程，应该由提交到线程池的任务特性决定，多数情况下调用shutdown方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow方法。

9、BlockingQueue阻塞队列

1、栈与队列

栈：先进后出，后进先出

队列：先进先出

2、阻塞队列

阻塞：必须要阻塞/不得不阻塞

线程1往阻塞队列里添加元素，线程2从阻塞队列里移除元素

当队列是空的，从队列中获取元素的操作将会被阻塞

当队列是满的，从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞，直到其他线程从队列中移除一个或多个元素或者完全清空，使队列变得空闲起来并后续新增

3、种类分析

ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按照先进先出原则对元素进行排序

LinkedBlockingQueue ：由链表结构组成的有界（但大小默认值为integer.MAX_VALUE）阻塞队列，此队列按照先进先出排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool使用了这个队列。

PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列。

DelayQueue：使用优先级队列实现的延迟无界阻塞队列。

SynchronousQueue ：不存储元素的阻塞队列，也即单个元素的队列,每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处理阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用这个队列

LinkedTransferQueue：由链表组成的无界阻塞队列。

LinkedBlockingDeque：由链表组成的双向阻塞队列。

ini 复制代码

import java.util.concurrent.*;

public class Demo2 {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            int j = i;
            String taskName = "任务" + j;
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + taskName);
                //模拟任务内部处理耗时
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

代码中使用Executors.newCachedThreadPool()创建线程池，看一下的源码：

csharp 复制代码

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
    }

从输出中可以看出，系统创建了50个线程处理任务，代码中使用了SynchronousQueue同步队列，这种队列比较特殊，放入元素必须要有另外一个线程去获取这个元素，否则放入元素会失败或者一直阻塞在那里直到有线程取走，示例中任务处理休眠了指定的时间，导致已创建的工作线程都忙于处理任务，所以新来任务之后，将任务丢入同步队列会失败，丢入队列失败之后，会尝试新建线程处理任务。使用上面的方式创建线程池需要注意，如果需要处理的任务比较耗时，会导致新来的任务都会创建新的线程进行处理，可能会导致创建非常多的线程，最终耗尽系统资源，触发OOM。

PriorityBlockingQueue优先级队列的线程池

java 复制代码

import java.util.concurrent.*;

public class Demo3 {
    static class Task implements Runnable, Comparable<Task> {
        private int i;
        private String name;
        public Task(int i, String name) {
            this.i = i;
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
        }
        @Override
        public int compareTo(Task o) {
            return Integer.compare(o.i, this.i);
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                60L, TimeUnit.SECONDS,
                new PriorityBlockingQueue());
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String taskName = "任务" + i;
            executor.execute(new Task(i, taskName));
        }
        for (int i = 100; i >= 90; i--) {
            String taskName = "任务" + i;
            executor.execute(new Task(i, taskName));
        }
        executor.shutdown();
    }
}

输出中，除了第一个任务，其他任务按照优先级高低按顺序处理。原因在于：创建线程池的时候使用了优先级队列，进入队列中的任务会进行排序，任务的先后顺序由Task中的i变量决定。向PriorityBlockingQueue加入元素的时候，内部会调用代码中Task的compareTo方法决定元素的先后顺序。

4、BlockingQueue核心方法

java 复制代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 阻塞队列
 */
public class BlockingQueueDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

//        List list = new ArrayList();

        BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
        //第一组
//        System.out.println(blockingQueue.add("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.element());

        //System.out.println(blockingQueue.add("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//    第二组
//        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//    第三组        
//         blockingQueue.put("a");
//         blockingQueue.put("b");
//         blockingQueue.put("c");
//         //blockingQueue.put("x");
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
        
//    第四组        
        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("a",3L, TimeUnit.SECONDS));

    }
}

10、扩展线程池

虽然jdk提供了ThreadPoolExecutor这个高性能线程池，但是如果我们自己想在这个线程池上面做一些扩展，比如，监控每个任务执行的开始时间，结束时间，或者一些其他自定义的功能，我们应该怎么办？

这个jdk已经帮我们想到了，ThreadPoolExecutor内部提供了几个方法beforeExecute、afterExecute、terminated，可以由开发人员自己去这些方法。看一下线程池内部的源码：

ini 复制代码

try {
    beforeExecute(wt, task);//任务执行之前调用的方法
    Throwable thrown = null;
    try {
        task.run();
    } catch (RuntimeException x) {
        thrown = x;
        throw x;
    } catch (Error x) {
        thrown = x;
        throw x;
    } catch (Throwable x) {
        thrown = x;
        throw new Error(x);
    } finally {
        afterExecute(task, thrown);//任务执行完毕之后调用的方法
    }
} finally {
    task = null;
    w.completedTasks++;
    w.unlock();
}

beforeExecute：任务执行之前调用的方法，有2个参数，第1个参数是执行任务的线程，第2个参数是任务

typescript 复制代码

protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }

afterExecute：任务执行完成之后调用的方法，2个参数，第1个参数表示任务，第2个参数表示任务执行时的异常信息，如果无异常，第二个参数为null

typescript 复制代码

protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) { }

terminated：线程池最终关闭之后调用的方法。所有的工作线程都退出了，最终线程池会退出，退出时调用该方法

arduino 复制代码

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Demo6 {
    static class Task implements Runnable {
        String name;
        public Task(String name) {
            this.name = name;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "处理" + this.name);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        @Override
        public String toString() {
            return "Task{" +
                    "name='" + name + ''' +
                    '}';
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10,
                10,
                60L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                (r, executors) -> {
                    //自定义饱和策略
                    //记录一下无法处理的任务
                    System.out.println("无法处理的任务：" + r.toString());
                }) {
            @Override
            protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + t.getName() + ",开始执行任务:" + r.toString());
            }
            @Override
            protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + ",任务:" + r.toString() + "，执行完毕!");
            }
            @Override
            protected void terminated() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + "," + Thread.currentThread().getName() + "，关闭线程池!");
            }
        };
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executor.execute(new Task("任务-" + i));
        }
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        executor.shutdown();
    }
}

ini 复制代码

1564324574847,pool-1-thread-1,开始执行任务:Task{name='任务-0'}
1564324574850,pool-1-thread-3,开始执行任务:Task{name='任务-2'}
pool-1-thread-3处理任务-2
1564324574849,pool-1-thread-2,开始执行任务:Task{name='任务-1'}
pool-1-thread-2处理任务-1
1564324574848,pool-1-thread-5,开始执行任务:Task{name='任务-4'}
pool-1-thread-5处理任务-4
1564324574848,pool-1-thread-4,开始执行任务:Task{name='任务-3'}
pool-1-thread-4处理任务-3
1564324574850,pool-1-thread-7,开始执行任务:Task{name='任务-6'}
pool-1-thread-7处理任务-6
1564324574850,pool-1-thread-6,开始执行任务:Task{name='任务-5'}
1564324574851,pool-1-thread-8,开始执行任务:Task{name='任务-7'}
pool-1-thread-8处理任务-7
pool-1-thread-1处理任务-0
pool-1-thread-6处理任务-5
1564324574851,pool-1-thread-10,开始执行任务:Task{name='任务-9'}
pool-1-thread-10处理任务-9
1564324574852,pool-1-thread-9,开始执行任务:Task{name='任务-8'}
pool-1-thread-9处理任务-8
1564324576851,pool-1-thread-2,任务:Task{name='任务-1'}，执行完毕!
1564324576851,pool-1-thread-3,任务:Task{name='任务-2'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-1,任务:Task{name='任务-0'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-4,任务:Task{name='任务-3'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-8,任务:Task{name='任务-7'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-7,任务:Task{name='任务-6'}，执行完毕!
1564324576852,pool-1-thread-5,任务:Task{name='任务-4'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-6,任务:Task{name='任务-5'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-10,任务:Task{name='任务-9'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9,任务:Task{name='任务-8'}，执行完毕!
1564324576853,pool-1-thread-9，关闭线程池!

从输出结果中可以看到，每个需要执行的任务打印了3行日志，执行前由线程池的beforeExecute打印，执行时会调用任务的run方法，任务执行完毕之后，会调用线程池的afterExecute方法，从每个任务的首尾2条日志中可以看到每个任务耗时2秒左右。线程池最终关闭之后调用了terminated方法。

1、什么是线程池

2、为什么用线程池

3、线程池的使用

1、Executors.newFixedThreadPool(int)

2、Executors.newSingleThreadExecutor()

3、Executors.newCachedThreadPool()

4、ThreadPoolExecutor底层原理

5、拒绝策略？生产中如设置合理参数

1、线程池的拒绝策略

2、JDK内置的拒绝策略

3、生产中合理的设置参数

6、超级大坑 在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法哪个用的多？

7、自定义线程池

8、线程池中的2个关闭方法

9、BlockingQueue阻塞队列

1、栈与队列

2、阻塞队列

3、种类分析

4、BlockingQueue核心方法

10、扩展线程池

6、超级大坑在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法哪个用的多？