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1、通过 Executors 创立线程池的弊病
在创立线程池的时候，大部分人还是会抉择应用 Executors 去创立。
上面是创立定长线程池（FixedThreadPool）的一个例子，严格来说，当应用如下代码创立线程池时，是不合乎编程标准的。
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
起因在于：（摘自阿里编码规约）
线程池不容许应用 Executors 去创立，而是通过 ThreadPoolExecutor 的形式，这样的解决形式让写的同学更加明确线程池的运行规定，躲避资源耗尽的危险。
阐明：Executors 各个办法的弊病：
1）newFixedThreadPool 和 newSingleThreadExecutor:
次要问题是沉积的申请解决队列可能会消耗十分大的内存，甚至 OOM。
2）newCachedThreadPool 和 newScheduledThreadPool:
次要问题是线程数最大数是 Integer.MAX_VALUE，可能会创立数量十分多的线程，甚至 OOM。
2、通过 ThreadPoolExecutor 创立线程池
所以，针对下面的不标准代码，重构为通过 ThreadPoolExecutor 创立线程池的形式。
/**
* Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
* parameters and default thread factory.
*
* @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
* if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
* @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
* pool
* @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
* the core, this is the maximum time that excess idle threads
* will wait for new tasks before terminating.
* @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
* @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
* executed. This queue will hold only the {@code Runnable}
* tasks submitted by the {@code execute} method.
* @param handler the handler to use when execution is blocked
* because the thread bounds and queue capacities are reached
* @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
* {@code corePoolSize < 0}<br>
* {@code keepAliveTime < 0}<br>
* {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
* {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
* @throws NullPointerException if {@code workQueue}
* or {@code handler} is null
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
RejectedExecutionHandler handler) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
}ThreadPoolExecutor 是线程池的外围实现。java 培训线程的创立和终止须要很大的开销，线程池中事后提供了指定数量的可重用线程，所以应用线程池会节俭系统资源，并且每个线程池都保护了一些根底的数据统计，不便线程的治理和监控。
3、ThreadPoolExecutor 参数解释
上面是对其参数的解释，在创立线程池时需依据本人的状况来正当设置线程池。
corePoolSize & maximumPoolSize
外围线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）是线程池中十分重要的两个概念，心愿同学们可能把握。
当一个新工作被提交到池中，如果以后运行线程小于外围线程数（corePoolSize），即便以后有闲暇线程，也会新建一个线程来解决新提交的工作；如果以后运行线程数大于外围线程数（corePoolSize）并小于最大线程数（maximumPoolSize），只有当期待队列已满的状况下才会新建线程。
keepAliveTime & unit
keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大闲暇工夫，unit 为工夫单位。
期待队列
任何阻塞队列（BlockingQueue）都能够用来转移或保留提交的工作，线程池大小和阻塞队列互相束缚线程池：
如果运行线程数小于 corePoolSize，提交新工作时就会新建一个线程来运行；
如果运行线程数大于或等于 corePoolSize，新提交的工作就会入列期待；如果队列已满，并且运行线程数小于 maximumPoolSize，也将会新建一个线程来运行；
如果线程数大于 maximumPoolSize，新提交的工作将会依据回绝策略来解决。
上面来看一下三种通用的入队策略：
间接传递：通过 SynchronousQueue 间接把工作传递给线程。如果以后没可用线程，尝试入队操作会失败，而后再创立一个新的线程。当解决可能具备外部依赖性的申请时，该策略会防止申请被锁定。间接传递通常须要无界的最大线程数（maximumPoolSize），防止回绝新提交的工作。当工作继续达到的平均速度超过可解决的速度时，可能导致线程的有限增长。
无界队列：应用无界队列（如 LinkedBlockingQueue）作为期待队列，当所有的外围线程都在解决工作时，新提交的工作都会进入队列期待。因而，不会有大于 corePoolSize 的线程会被创立（maximumPoolSize 也将失去作用）。这种策略适宜每个工作都齐全独立于其余工作的状况；例如网站服务器。这种类型的期待队列能够使霎时暴发的高频申请变得平滑。当工作继续达到的平均速度超过可处理速度时，可能导致期待队列有限增长。
有界队列：当应用无限的最大线程数时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）能够避免资源耗尽，然而难以调整和管制。队列大小和线程池大小能够相互作用：应用大的队列和小的线程数能够缩小 CPU 使用率、系统资源和上下文切换的开销，然而会导致吞吐量变低，如果工作频繁地阻塞（例如被 I / O 限度），零碎就能为更多的线程调度执行工夫。应用小的队列通常须要更多的线程数，这样能够最大化 CPU 使用率，但可能会须要更大的调度开销，从而升高吞吐量。
回绝策略
当线程池曾经敞开或达到饱和（最大线程和队列都已满）状态时，新提交的工作将会被回绝。ThreadPoolExecutor 定义了四种回绝策略：
AbortPolicy：默认策略，在须要回绝工作时抛出 RejectedExecutionException；
CallerRunsPolicy：间接在 execute 办法的调用线程中运行被回绝的工作，如果线程池曾经敞开，工作将被抛弃；
DiscardPolicy：间接抛弃工作；
DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待时间最长的工作，并执行以后提交的工作，如果线程池曾经敞开，工作将被抛弃。
咱们也能够自定义回绝策略，只须要实现 RejectedExecutionHandler；须要留神的是，回绝策略的运行须要指定线程池和队列的容量。
4. ThreadPoolExecutor 创立线程形式
通过上面的 demo 来理解 ThreadPoolExecutor 创立线程的过程。
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
- 测试 ThreadPoolExecutor 对线程的执行程序
**/
public class ThreadPoolSerialTest {
public static void main(String[] args) {
// 外围线程数
int corePoolSize = 3;
// 最大线程数
int maximumPoolSize = 6;
// 超过 corePoolSize 线程数量的线程最大闲暇工夫
long keepAliveTime = 2;
// 以秒为工夫单位
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
// 创立工作队列，用于寄存提交的期待执行工作
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2);
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null;
try {
// 创立线程池
threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,
maximumPoolSize,
keepAliveTime,
unit,
workQueue,
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
// 循环提交工作
for (int i = 0; i < 8; i++) {
// 提交工作的索引
final int index = (i + 1);
threadPoolExecutor.submit(() -> {
// 线程打印输出
System.out.println("大家好，我是线程：" + index);
try {
// 模仿线程执行工夫，10s
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
});
// 每个工作提交后休眠 500ms 再提交下一个工作，用于保障提交程序
Thread.sleep(500);
}
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
} finally {threadPoolExecutor.shutdown();
}
}}
执行后果：
这里形容一下执行的流程：
首先通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创立线程池；
执行 for 循环，提交 8 个工作（恰好等于 maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]）；
通过 threadPoolExecutor.submit 提交 Runnable 接口实现的执行工作；
提交第 1 个工作时，因为以后线程池中正在执行的工作为 0，小于 3（corePoolSize 指定），所以会创立一个线程用来执行提交的工作 1；
提交第 2，3 个工作的时候，因为以后线程池中正在执行的工作数量小于等于 3（corePoolSize 指定），所以会为每一个提交的工作创立一个线程来执行工作；
当提交第 4 个工作的时候，因为以后正在执行的工作数量为 3（因为每个线程工作执行工夫为 10s，所以提交第 4 个工作的时候，后面 3 个线程都还在执行中），此时会将第 4 个工作寄存到 workQueue 队列中期待执行；
因为 workQueue 队列的大小为 2，所以该队列中也就只能保留 2 个期待执行的工作，所以第 5 个工作也会保留到工作队列中；
当提交第 6 个工作的时候，因为以后线程池正在执行的工作数量为 3，workQueue 队列中存储的工作数量也满了，这时会判断以后线程池中正在执行的工作的数量是否小于 6（maximumPoolSize 指定）；
如果小于 6，那么就会新创建一个线程来执行提交的工作 6；
执行第 7，8 个工作的时候，也要判断以后线程池中正在执行的工作数是否小于 6（maximumPoolSize 指定），如果小于 6，那么也会立刻新建线程来执行这些提交的工作；
此时，6 个工作都曾经提交结束，那 workQueue 队列中的期待 工作 4 和 工作 5 什么时候执行呢？
当工作 1 执行结束后（10s 后），执行工作 1 的线程并没有被销毁掉，而是获取 workQueue 中的工作 4 来执行；
当工作 2 执行结束后，执行工作 2 的线程也没有被销毁，而是获取 workQueue 中的工作 5 来执行；
通过下面流程的剖析，也就晓得了之前案例的输入后果的起因。其实，线程池中会线程执行结束后，并不会被立即销毁，线程池中会保留 corePoolSize 数量的线程，当 workQueue 队列中存在工作或者有新提交工作时，那么会通过线程池中已有的线程来执行工作，防止了频繁的线程创立与销毁，而大于 corePoolSize 小于等于 maximumPoolSize 创立的线程，则会在闲暇指定工夫（keepAliveTime）后进行回收。
5、ThreadPoolExecutor 回绝策略
在下面的测试中，我设置的执行线程总数恰好等于 maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]，因而没有呈现须要执行回绝策略的状况，因而在这里，我再减少一个线程，提交 9 个工作，来演示不同的回绝策略。
AbortPolicy
CallerRunsPolicy
DiscardPolicy
DiscardOldestPolicy
