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上节，我们初步探讨了Java并发包中的任务执行服务，实际中，任务执行服务的主要实现机制是线程池，本节，我们就来探讨线程池。
基本概念
线程池，顾名思义，就是一个线程的池子，里面有若干线程，它们的目的就是执行提交给线程池的任务，执行完一个任务后不会退出，而是继续等待或执行新任务。线程池主要由两个概念组成，一个是任务队列，另一个是工作者线程，工作者线程主体就是一个循环，循环从队列中接受任务并执行，任务队列保存待执行的任务。
线程池的概念类似于生活中的一些排队场景，比如在火车站排队购票、在医院排队挂号、在银行排队办理业务等，一般都由若干个窗口提供服务，这些服务窗口类似于工作者线程，而队列的概念是类似的，只是，在现实场景中，每个窗口经常有一个单独的队列，这种排队难以公平，随着信息化的发展，越来越多的排队场合使用虚拟的统一队列，一般都是先拿一个排队号，然后按号依次服务。
线程池的优点是显而易见的：
- 它可以重用线程，避免线程创建的开销
- 在任务过多时，通过排队避免创建过多线程，减少系统资源消耗和竞争，确保任务有序完成
Java并发包中线程池的实现类是ThreadPoolExecutor，它继承自AbstractExecutorService，实现了ExecutorService，基本用法与上节介绍的类似，我们就不赘述了。不过，ThreadPoolExecutor有一些重要的参数，理解这些参数对于合理使用线程池非常重要，接来下，我们探讨这些参数。
理解线程池
构造方法
ThreadPoolExecutor有多个构造方法，都需要一些参数，主要构造方法有：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue)
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
第二个构造方法多了两个参数threadFactory和handler，这两个参数一般不需要，第一个构造方法会设置默认值。
参数corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit用于控制线程池中线程的个数，workQueue表示任务队列，threadFactory用于对创建的线程进行一些配置，handler表示任务拒绝策略。下面我们再来详细探讨下这些参数。
线程池大小
线程池的大小主要与四个参数有关：
- corePoolSize：核心线程个数
- maximumPoolSize：最大线程个数
- keepAliveTime和unit：空闲线程存活时间
maximumPoolSize表示线程池中的最多线程数，线程的个数会动态变化，但这是最大值，不管有多少任务，都不会创建比这个值大的线程个数。
corePoolSize表示线程池中的核心线程个数，不过，这并不是说，一开始就创建这么多线程，刚创建一个线程池后，实际上并不会创建任何线程。
一般情况下，有新任务到来的时候，如果当前线程个数小于corePoolSiz，就会创建一个新线程来执行该任务，需要说明的是，即使其他线程现在也是空闲的，也会创建新线程。
不过，如果线程个数大于等于corePoolSiz，那就不会立即创建新线程了，它会先尝试排队，需要强调的是，它是"尝试"排队，而不是"阻塞等待"入队，如果队列满了或其他原因不能立即入队，它就不会排队，而是检查线程个数是否达到了maximumPoolSize，如果没有，就会继续创建线程，直到线程数达到maximumPoolSize。
keepAliveTime的目的是为了释放多余的线程资源，它表示，当线程池中的线程个数大于corePoolSize时，额外空闲线程的存活时间，也就是说，一个非核心线程，在空闲等待新任务时，会有一个最长等待时间，即keepAliveTime，如果到了时间还是没有新任务，就会被终止。如果该值为0，表示所有线程都不会超时终止。
这几个参数除了可以在构造方法中进行指定外，还可以通过getter/setter方法进行查看和修改。
public void setCorePoolSize(int corePoolSize)
public int getCorePoolSize()
public int getMaximumPoolSize()
public void setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize)
public long getKeepAliveTime(TimeUnit unit)
public void setKeepAliveTime(long time, TimeUnit unit)
除了这些静态参数，ThreadPoolExecutor还可以查看关于线程和任务数的一些动态数字：
//返回当前线程个数
public int getPoolSize()
//返回线程池曾经达到过的最大线程个数
public int getLargestPoolSize()
//返回线程池自创建以来所有已完成的任务数
public long getCompletedTaskCount()
//返回所有任务数，包括所有已完成的加上所有排队待执行的
public long getTaskCount()
队列
ThreadPoolExecutor要求的队列类型是阻塞队列BlockingQueue，我们在76节介绍过多种BlockingQueue，它们都可以用作线程池的队列，比如：
- LinkedBlockingQueue：基于链表的阻塞队列，可以指定最大长度，但默认是*的。
- ArrayBlockingQueue：基于数组的有界阻塞队列
- PriorityBlockingQueue：基于堆的*阻塞优先级队列
- SynchronousQueue：没有实际存储空间的同步阻塞队列
如果用的是*队列，需要强调的是，线程个数最多只能达到corePoolSize，到达corePoolSize后，新的任务总会排队，参数maximumPoolSize也就没有意义了。
另一面，对于SynchronousQueue，我们知道，它没有实际存储元素的空间，当尝试排队时，只有正好有空闲线程在等待接受任务时，才会入队成功，否则，总是会创建新线程，直到达到maximumPoolSize。
任务拒绝策略
如果队列有界，且maximumPoolSize有限，则当队列排满，线程个数也达到了maximumPoolSize，这时，新任务来了，如何处理呢？此时，会触发线程池的任务拒绝策略。
默认情况下，提交任务的方法如execute/submit/invokeAll等会抛出异常，类型为RejectedExecutionException。
不过，拒绝策略是可以自定义的，ThreadPoolExecutor实现了四种处理方式：
- ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：这就是默认的方式，抛出异常
- ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：静默处理，忽略新任务，不抛异常，也不执行
- ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：将等待时间最长的任务扔掉，然后自己排队
- ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：在任务提交者线程中执行任务，而不是交给线程池中的线程执行
它们都是ThreadPoolExecutor的public静态内部类，都实现了RejectedExecutionHandler接口，这个接口的定义为：
public interface RejectedExecutionHandler {
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}
当线程池不能接受任务时，调用其拒绝策略的rejectedExecution方法。
拒绝策略可以在构造方法中进行指定，也可以通过如下方法进行指定：
public void setRejectedExecutionHandler(RejectedExecutionHandler handler)
默认的RejectedExecutionHandler是一个AbortPolicy实例，如下所示：
private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler =
new AbortPolicy();
而AbortPolicy的rejectedExecution实现就是抛出异常，如下所示：
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
我们需要强调下，拒绝策略只有在队列有界，且maximumPoolSize有限的情况下才会触发。
如果队列*，服务不了的任务总是会排队，但这不见得是期望的，因为请求处理队列可能会消耗非常大的内存，甚至引发内存不够的异常。
如果队列有界但maximumPoolSize无限，可能会创建过多的线程，占满CPU和内存，使得任何任务都难以完成。
所以，在任务量非常大的场景中，让拒绝策略有机会执行是保证系统稳定运行很重要的方面。
线程工厂
线程池还可以接受一个参数，ThreadFactory，它是一个接口，定义为：
public interface ThreadFactory {
Thread newThread(Runnable r);
}
这个接口根据Runnable创建一个Thread，ThreadPoolExecutor的默认实现是Executors类中的静态内部类DefaultThreadFactory，主要就是创建一个线程，给线程设置一个名称，设置daemon属性为false，设置线程优先级为标准默认优先级，线程名称的格式为： pool-<线程池编号>-thread-<线程编号>。
如果需要自定义一些线程的属性，比如名称，可以实现自定义的ThreadFactory。
关于核心线程的特殊配置
线程个数小于等于corePoolSize时，我们称这些线程为核心线程，默认情况下：
- 核心线程不会预先创建，只有当有任务时才会创建
- 核心线程不会因为空闲而被终止，keepAliveTime参数不适用于它
不过，ThreadPoolExecutor有如下方法，可以改变这个默认行为。
//预先创建所有的核心线程
public int prestartAllCoreThreads()
//创建一个核心线程，如果所有核心线程都已创建，返回false
public boolean prestartCoreThread()
//如果参数为true，则keepAliveTime参数也适用于核心线程
public void allowCoreThreadTimeOut(boolean value)
工厂类Executors
类Executors提供了一些静态工厂方法，可以方便的创建一些预配置的线程池，主要方法有：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)
public static ExecutorService newCachedThreadPool()
newSingleThreadExecutor基本相当于调用：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
只使用一个线程，使用*队列LinkedBlockingQueue，线程创建后不会超时终止，该线程顺序执行所有任务。该线程池适用于需要确保所有任务被顺序执行的场合。
newFixedThreadPool的代码为：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
使用固定数目的n个线程，使用*队列LinkedBlockingQueue，线程创建后不会超时终止。和newSingleThreadExecutor一样，由于是*队列，如果排队任务过多，可能会消耗非常大的内存。
newCachedThreadPool的代码为：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
它的corePoolSize为0，maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE，keepAliveTime是60秒，队列为SynchronousQueue。
它的含义是，当新任务到来时，如果正好有空闲线程在等待任务，则其中一个空闲线程接受该任务，否则就总是创建一个新线程，创建的总线程个数不受限制，对任一空闲线程，如果60秒内没有新任务，就终止。
实际中，应该使用newFixedThreadPool还是newCachedThreadPool呢？
在系统负载很高的情况下，newFixedThreadPool可以通过队列对新任务排队，保证有足够的资源处理实际的任务，而newCachedThreadPool会为每个任务创建一个线程，导致创建过多的线程竞争CPU和内存资源，使得任何实际任务都难以完成，这时，newFixedThreadPool更为适用。
不过，如果系统负载不太高，单个任务的执行时间也比较短，newCachedThreadPool的效率可能更高，因为任务可以不经排队，直接交给某一个空闲线程。
在系统负载可能极高的情况下，两者都不是好的选择，newFixedThreadPool的问题是队列过长，而newCachedThreadPool的问题是线程过多，这时，应根据具体情况自定义ThreadPoolExecutor，传递合适的参数。
线程池的死锁
关于提交给线程池的任务，我们需要特别注意一种情况，就是任务之间有依赖，这种情况可能会出现死锁。比如任务A，在它的执行过程中，它给同样的任务执行服务提交了一个任务B，但需要等待任务B结束。
如果任务A是提交给了一个单线程线程池，就会出现死锁，A在等待B的结果，而B在队列中等待被调度。
如果是提交给了一个限定线程个数的线程池，也有可能出现死锁，我们看个简单的例子：
public class ThreadPoolDeadLockDemo {
private static final int THREAD_NUM = 5;
static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUM);
static class TaskA implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Future<?> future = executor.submit(new TaskB());
try {
future.get();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("finished task A");
}
}
static class TaskB implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("finished task B");
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
executor.execute(new TaskA());
}
Thread.sleep(2000);
executor.shutdown();
}
}
以上代码使用newFixedThreadPool创建了一个5个线程的线程池，main程序提交了5个TaskA，TaskA会提交一个TaskB，然后等待TaskB结束，而TaskB由于线程已被占满只能排队等待，这样，程序就会死锁。
怎么解决这种问题呢？
替换newFixedThreadPool为newCachedThreadPool，让创建线程不再受限，这个问题就没有了。
另一个解决方法，是使用SynchronousQueue，它可以避免死锁，怎么做到的呢？对于普通队列，入队只是把任务放到了队列中，而对于SynchronousQueue来说，入队成功就意味着已有线程接受处理，如果入队失败，可以创建更多线程直到maximumPoolSize，如果达到了maximumPoolSize，会触发拒绝机制，不管怎么样，都不会死锁。我们将创建executor的代码替换为：
static ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
THREAD_NUM, THREAD_NUM, 0, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
只是更改队列类型，运行同样的程序，程序不会死锁，不过TaskA的submit调用会抛出异常RejectedExecutionException，因为入队会失败，而线程个数也达到了最大值。
小结
本节介绍了线程池的基本概念，详细探讨了其主要参数的含义，理解这些参数对于合理使用线程池是非常重要的，对于相互依赖的任务，需要特别注意，避免出现死锁。
ThreadPoolExecutor实现了生产者/消费者模式，工作者线程就是消费者，任务提交者就是生产者，线程池自己维护任务队列。当我们碰到类似生产者/消费者问题时，应该优先考虑直接使用线程池，而非重新发明*，自己管理和维护消费者线程及任务队列。
在异步任务程序中，一种常见的场景是，主线程提交多个异步任务，然后有任务完成就处理结果，并且按任务完成顺序逐个处理，对于这种场景，Java并发包提供了一个方便的方法，使用CompletionService，让我们下一节来探讨它。
(与其他章节一样，本节所有代码位于 https://github.com/swiftma/program-logic)
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