一.线程池
多线程可以最大限度地发挥多核处理器的计算能力，提高生产系统的吞吐量和性能。但是若果不加控制和管理随意使用线程，对系统的性能反而会产生不利的影响。线程的创建和关闭也需要花费时间，如果为每一个小的任务都要创建一个线程，很有可能出现创建和销毁线程的时间远大于真实工作所消耗的时间，反而会得不偿失。
其次线程本身也要占用内存空间，大量的线程会抢占宝贵的内存资源，如果处理不当会导致内存溢出，大量的线程回收也会给GC带来压力。
在使用线程池后，创建线程变成了从线程池中获得空闲的线程，关闭线程变成了向池子归还线程。当需要使用线程时，可以从线程池中随便拿一个空闲线程，当完成工作时，并不着急关闭线程，而是将这个线程退回到线程池。
在java.util.concurrent包中，ThreadPoolExecutor表示一个线程池，Excutors类则扮演者线程池工厂的角色，ThreadPoolExecutor实现了Excutors接口。建议使用较为方便的 Executors 工厂方法 Executors.newCachedThreadPool()（*线程池，可以进行自动线程回收）、Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）和 Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程）
二.核心线程池的内部实现
ThreadPoolExecutor类的构造函数
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory ,RejectedExecutionHandler handler)coolPoolSize:
指定了线程池中线程的数量。
maximumPoolSize:
指定线程池中最大的线程数量
keepAliveTime：
超过coolPoolSize数量的线程在多长时间内会被销毁
unit：
keepAliveTime时间单位
workQueue：
任务队列，被提交尚未被执行的任务
他是一个BlockingQuene接口的对象，仅用于存放Runnable对象，根据队列任务分类可以使用以下几种BlockingQuene
1.直接提交的队列：
SynchronousQuene是一个特殊的BlockingQuene,SynchronousQuene没有容量，每一个插入操作都需要等待相对应的删除操作，反之，每一个删除操作都需要有一个对应的插入操作。如果使用SynchronousQuene，提交的任务不会被真实保存，而总是将新任务提交给线程执行。如果没有空闲的进程，则尝试创建新的进程，如果进程数量达到最大值，则执行拒绝策略。因此使用SynchronousQuene通常要设置很大的maximumPoolSize，否则很容易执行拒绝策略。
2.有界的任务队列：
ArrayBlockingQuene的构造函数必须带一个容量参数，表示该队列的最大容量
public ArrayBlockingQuene (int capcity)当使用有界队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池的实际线程数小于coolPoolSize，则会创建新的线程。若大于coolPoolSize，则会将新任务加入等待队列。当等待队列已满无法加入，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的进程执行任务。若大于maximumPoolSize则执行拒绝。可见，有界队列仅仅在任务队列满时，才可能将线程数提升到coolPoolSize以上。
3.*的任务队列：
LinkedBlockingQuene不存在任务入队失败的情况。当系统的线程数达到coolPoolSize后，就不会继续增加，若后续仍有新的任务加入，而又没有空闲的线程资源，则直接进入任务队列等待。若创建任务和处理任务的速度差异很大，*队列会保持快速增长，直到耗尽内存。
4.优先任务队列：
PriorityBlockingQuene是一个特殊的*队列，可以根据自身任务的优先级顺序先后执行，而LinkedBlockingQuene和ArrayBlockingQuene都是按照先进先出的方式处理的。
threadFactory：
线程工厂，用于创建线程
handler：
拒绝策略，当任务太多来不及处理如何拒绝
当线程池中的线程已经用完了，等待队列也已经排满了，这时可能需要使用拒绝策略。JDK内置四种拒绝策略
1.AbortPolicy策略： 直接抛出异常，阻止系统正常工作
2.CallerRunsPolicy 策略：只要线程未关闭，该策略直接在调用者线程中运行当前被丢弃的任务
3.DiscardOldestPolicy策略：丢弃最老的一个请求，也就是即将被执行的下一个任务，并尝试再次提交当前任务
4.DicardPolicy策略：默默丢弃无法处理的任务，不予任何处理