1、 Semaphore 信号量 （阻塞）
优点：可以控制线程的数量，不会超出线程范围
缺点：当线程死锁时，永远没法释放，导致一直阻塞
在java中，提供了信号量Semaphore的支持。
Semaphore类是一个计数信号量，必须由获取它的线程释放，
通常用于限制可以访问某些资源（物理或逻辑的）线程数目。
一个信号量有且仅有3种操作，且它们全部是原子的：初始化、增加和减少
增加可以为一个进程解除阻塞；
减少可以让一个进程进入阻塞。
如何获得Semaphore对象？
public Semaphore(int permits,boolean fair)
permits:初始化可用的许可数目。
fair: 若该信号量保证在征用时按FIFO 先进先出的顺序授予许可，则为true，否则为false；
如何从信号量获得许可？
public void acquire() throws InterruptedException
如何释放一个许可，并返回信号量？
public void release()
使用方法：
private static final Semaphore coImpInfoMutex = new Semaphore(5); // 定义五个信号量
try {
logger.info("wait for permit");
coImpInfoMutex.acquire(); // 获取信号new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// doing ....
} finally {
coImpInfoMutex.release(); // 必须释放讯号
}
}
}).start();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
1.使用线程池的好处？
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消耗。
第二：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，不仅会消耗系统资源，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。
2.ThreadPoolExecutor的使用
A.线程池的创建
我们可以通过java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);
创建线程池需要的参数介绍：
corePoolSize（线程池的基本大小）：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，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前创建并启动所有基本线程。
-
runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。 可以选择以下几个阻塞队列。
- ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
- LinkedBlockingQueue：一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （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。
- SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
- PriorityBlockingQueue：一个具有优先级的无限阻塞队列。
maximumPoolSize（线程池最大大小）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且已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。值得注意的是如果使用了*的任务队列这个参数就没什么效果。
ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，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。
-
RejectedExecutionHandler（饱和策略）：当队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须采取一种策略处理提交的新任务。这个策略默认情况下是AbortPolicy，表示无法处理新任务时抛出异常。以下是JDK1.5提供的四种策略。
- AbortPolicy：直接抛出异常。
- CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
- DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
- 当然也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务。
keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。所以如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大这个时间，提高线程的利用率。
TimeUnit（线程活动保持时间的单位）：可选的单位有天（DAYS），小时（HOURS），分钟（MINUTES），毫秒(MILLISECONDS)，微秒(MICROSECONDS, 千分之一毫秒)和毫微秒(NANOSECONDS, 千分之一微秒)。
B.向线程池提交任务
提交任务有execute()和submit()两个方法，下面看看他俩的区别：
①接收参数不同
execute()的参数是Runnable，submit()参数可以是Runnable，也可以是Cable。
②返回值不同
execute()没有返回值，submit()有返回值Future。通过Future可以获取各个线程的完成情况，是否有异常，还能试图取消任务的执行。详见》》》》》》》》
execute()很好理解，下面看个使用submit()获取返回值的例子，假设我有很多更新各种数据的task，我希望如果其中一个task失败，其它的task就不需要执行了。那我就需要catch Future.get抛出的异常，然后终止其它task的执行，代码如下：
public class ThreadPoolTest implements Runnable {
public void run() {
try{
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(3000);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable>();
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 6, 1, TimeUnit.DAYS, queue);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.execute(new Thread(new ThreadPoolTest(), "TestThread".concat(""+i)));
int threadSize = queue.size();
System.out.println("线程队列大小为-->"+threadSize);
}
executor.shutdown();
}
}
c.线程池的关闭
我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池，它们的区别详见 http://www.cnblogs.com/shamo89/p/6703563.html
可以简单的总结为shutdown()是正常结束线程池，已经添加进去正在执行的线程正常执行，没添加的线程不会再添加。shutdownNow()则是强制中断线程池里的线程，但是因为是通过interuppt()来执行的，所以会有局限性，另外该方法会返回未执行的任务。
所以通常调shutdown来正常关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用shutdownNow。
23. 线程池的分析
A.流程分析：线程池的主要工作流程如下图：
从上图我们可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下：
- 首先线程池判断基本线程池是否已满？没满，创建一个工作线程来执行任务。满了，则进入下个流程。
- 其次线程池判断工作队列是否已满？没满，则将新提交的任务存储在工作队列里。满了，则进入下个流程。
- 最后线程池判断整个线程池是否已满？没满，则创建一个新的工作线程来执行任务，满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
B.源码分析
上面的流程分析让我们很直观的了解了线程池的工作原理，让我们再通过源代码来看看是如何实现的。线程池执行任务的方法如下：
1 public void execute(Runnable command) {
2 if (command == null)
3 throw new NullPointerException();
4 //如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务
5 if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
6 //如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败，则将当前任务放到工作队列中。
7 if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
8 if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
9 ensureQueuedTaskHandled(command);
10 }
11 //如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，
12 // 则创建一个线程执行任务。
13 else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
14 //抛出RejectedExecutionException异常
15 reject(command); // is shutdown or saturated
16 }
17 }
2.4. 合理的配置线程池
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：
- 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，中和低。
- 任务的执行时间：长，中和短。
- 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。
CPU密集型任务配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。
IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。
我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。
有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，
任务积压在线程池里。
如果当时我们设置成*队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。
当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。
2.1. 线程池的监控
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
- taskCount：线程池需要执行的任务数量。
- completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量。小于或等于taskCount。
- largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是否满过。如等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满了。
- getPoolSize:线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，池里的线程不会自动销毁，所以这个大小只增不+ getActiveCount：获取活动的线程数。
3、线程ThreadPoolTaskExecutor的使用
// 配合spring使用
<bean id="taskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<property name="corePoolSize" value="30" />
<property name="keepAliveSeconds" value="200" />
<property name="maxPoolSize" value="50" />
</bean>