一 线程池优点
1、线程在创建和销毁时是非常耗费资源的，使用线程池可以减少创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以重复使用。
2、可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线程的数量，防止因为消耗过多内存导致服务器崩溃。
对操作系统来说,创建一个线程的代价是十分昂贵的, 需要给它分配内存、列入调度，同时在线程切换的时候还要执行内存换页，CPU 的缓存被清空。切换回来的时候还要重新从内存中读取信息，破坏了数据的局部性。
关于时间，创建线程使用是直接向系统申请资源的，这里调用系统函数进行分配资源的耗时不好说。
关于资源，Java线程的线程栈所占用的内存是在Java堆外的，所以是不受java程序控制的，只受系统资源限制，默认一个线程的线程栈大小是1M（当让这个可以通过设置-Xss属性设置，但是要注意栈溢出问题），但是，如果每个用户请求都新建线程的话，1024个用户光线程就占用了1个G的内存，如果系统比较大的话，一下子系统资源就不够用了，最后程序就崩溃了。
PS：同样的道理在java程序中也不要随意开启新的线程，特别是高频业务尽量使用线程池，不然很容易导致内存不足，程序崩溃的问题。
二 线程池创建
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的具体实现源码。所有的ThreadPoolExecutor构造函数最终都是调用的七个参数的构造函数：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程数 int maximumPoolSize,//最大线程数 long keepAliveTime,//存活时间 TimeUnit unit,//时间单位 BlockingQueue<Runnable> workQueue,//阻塞队列 ThreadFactory threadFactory,//线程工厂 RejectedExecutionHandler handler) {//拒绝策略 if (corePoolSize < 0 || maximumPoolSize <= 0 || maximumPoolSize < corePoolSize || keepAliveTime < 0) //如果配置的参数不合法，则抛出异常 throw new IllegalArgumentException(); if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null) throw new NullPointerException(); this.acc = System.getSecurityManager() == null ? null : AccessController.getContext(); this.corePoolSize = corePoolSize; this.maximumPoolSize = maximumPoolSize; this.workQueue = workQueue; this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime); this.threadFactory = threadFactory; this.handler = handler; }
其中参数分别为：
corePoolSize：线程池核心线程数量。
在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，
除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法：prestartAllCoreThreads()：预先创建所有核心线程；prestartCoreThread()：预先创建一个核心线程
当提交一个任务时，线程池创建一个新线程执行任务，直到当前线程数等于corePoolSize；如果当前线程数为corePoolSize，继续提交的任务被保存到阻塞队列中，等待被执行。
maximumPoolSize：线程池最大线程数量
如果当前阻塞队列满了，且继续提交任务，则创建新的线程执行任务，前提是当前线程数小于maximumPoolSize。
keepAliverTime：当活跃线程数大于核心线程数时，空闲的多余线程最大存活时间。
默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize.
如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0
unit：存活时间的单位
workQueue：存放任务的队列
threadFactory：线程工厂，一般使用默认即可
handler：超出线程范围和队列容量的任务的处理程序（拒接策略）
三 任务处理流程
提交一个任务到线程池中，即执行execute（）方法后，线程池的处理流程如下：
1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的核心线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2、线程池判断阻塞队列是否已满，如果阻塞队列没有满，则将新提交的任务存储在这个阻塞队列里。如果阻塞队列满了，则进入下个流程。
3、判断线程池里的线程数量是否达到最大线程数，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经达到最大线程数，则交给拒绝策略来处理这个任务。
四 任务缓存队列及排队策略
在前面我们多次提到了任务缓存队列，即workQueue，它用来存放等待执行的任务。
workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>，通常可以取下面三种类型：
1）ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；
2）LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE，即为无界队列。因此，如果线程池中线程数达到了corePoolSize，且始终没有空闲线程（任务提交的平均速度快于被处理的速度），任务缓存队列可能出现无限制的增长。
3）synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务，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。因此，如果线程池中始终没有空闲线程（任务提交的平均速度快于被处理的速度），可能出现无限制的线程增长。
五 任务拒绝策略
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务
六 线程池的关闭
ThreadPoolExecutor提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是shutdown()和shutdownNow()，其中：
shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务
shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
七 线程池实现原理
1 ThreadPoolExecutor类的属性
// 线程池的控制状态,用高3位来表示线程池的运行状态,低29位来表示线程池中工作线程的数量 private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0)); //值为29,用来表示偏移量 private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3; //线程池的最大容量,其值的二进制为:00011111111111111111111111111111（29个1） private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1; // 线程池的运行状态，总共有5个状态，用高3位来表示 private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS; private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS; private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS; private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS; private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS; //任务缓存队列，用来存放等待执行的任务 private final BlockingQueue<Runnable> workQueue; //全局锁，对线程池状态等属性修改时需要使用这个锁 private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock(); //线程池中工作线程的集合，访问和修改需要持有全局锁 private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>(); // 终止条件 private final Condition termination = mainLock.newCondition(); //线程池中曾经出现过的最大线程数 private int largestPoolSize; //已完成任务的数量 private long completedTaskCount; //线程工厂 private volatile ThreadFactory threadFactory; //任务拒绝策略 private volatile RejectedExecutionHandler handler; //线程存活时间 private volatile long keepAliveTime; //是否允许核心线程超时 private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut; //核心池大小，若allowCoreThreadTimeOut被设置，核心线程全部空闲超时被回收的情况下会为0 private volatile int corePoolSize; //最大池大小，不得超过CAPACITY private volatile int maximumPoolSize; //默认的任务拒绝策略 private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler = new AbortPolicy(); private static final RuntimePermission shutdownPerm = new RuntimePermission("modifyThread"); private final AccessControlContext acc;
2 线程池重要成员变量
（1）AtomicInteger ctl
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
ctl代表了ThreadPoolExecutor中的控制状态，它是一个复合类型的成员变量，是一个原子整数，借助高低位包装了两个概念：
workerCount：线程池中当前活动的线程数量，占据ctl的低29位；在线程池成员变量里用COUNT_BITS表示。
runState：线程池运行状态，占据ctl的高3位，有RUNNING、SHUTDOWN、STOP、TIDYING、TERMINATED五种状态。
（2）COUNT_BITS和CAPACITY
由于线程池通过workerCount表示当前活动的线程数量，它占据ctl的低29位，这样，每当活跃线程数增加或减少时，ctl直接做相应数目的增减即可，十分方便。而ThreadPoolExecutor中COUNT_BITS就代表了workerCount所占的位数，定义如下：
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;
在Java中，一个int占据32位，因此Integer.SIZE = 32，因此COUNT_BITS的大小就是29。另外，既然workerCount代表了线程池中当前活动的线程数量，那么它肯定有个上下限阈值，下限很明显就是0，上限是ThreadPoolExecutor中CAPACITY值，它是ThreadPoolExecutor中理论上的最大活跃线程数，其定义如下：
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;
运算过程为1左移29位，也就是00000000 00000000 00000000 00000001 --> 001 0000 00000000 00000000 00000000，再减去1的话，就是 000 11111 11111111 11111111 11111111即CAPACITY的值，前三位代表线程池运行状态runState，所以这里workerCount的理论最大值就应该是29个1，即536870911；
由于workerCount作为其中一个部分复合在AtomicInteger ctl的低29位中，那么ThreadPoolExecutor理应提供从AtomicInteger ctl中解析出workerCount即当前活跃的线程数量的方法：
private static int workerCountOf(int c) {
return c & CAPACITY;
}
计算逻辑很简单，入参 c 是 ctl 的值（ctl.get()），即高3位为线程池运行状态runState，低29位为线程池中当前活动的线程数量workerCount，将其与CAPACITY进行与操作&，也就是与00011111 11111111 11111111 11111111进行与操作，c的前三位通过与000进行与操作，无论c前三位为何值，最终都会变成000，也就是舍弃前三位的值，而c的低29位与29个1进行与操作，c的低29位还是会保持原值，这样就从AtomicInteger ctl中解析出了workerCount的值。
（3）runState
线程池定义了几个static final变量表示线程池的各个状态：
// runState is stored in the high-order bits private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS; //-1在Java底层是由32个1表示的，左移29位的话，即111 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位全部为1的话，表示RUNNING状态，即-536870912. private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS; //0在Java底层是由32个0表示的，无论左移多少位，还是32个0，即000 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位全部为0的话，表示SHUTDOWN状态，即0； private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS; //1在Java底层是由前面的31个0和1个1组成的，左移29位的话，即001 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为001的话，表示STOP状态，即536870912； private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS; //2在Java底层是由前面的30个0和1个10组成的，左移29位的话，即010 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为010的话，表示TIDYING状态，即1073741824； private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS; //2在Java底层是由前面的30个0和1个11组成的，左移29位的话，即011 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为011的话，表示TERMINATED状态，即1610612736；
（1）RUNNING：当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态，线程可以接受新任务，并处理队列任务。
（2）SHUTDOWN：如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUTDOWN状态，此时线程池不能够接受新的任务，它会等待所有任务执行完毕；
（3）STOP：如果调用了shutdownNow()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能接受新的任务，并且会去尝试终止正在执行的任务；
（4）TIDYING：所有的任务已结束，workerCount为0，线程过渡到TIDYING状态，将会执行terminated()钩子方法
（5）TERMINATED：当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，terminated()方法已经完成，线程池被设置为TERMINATED状态。
由上面我们可以得知，运行状态的值按照RUNNING-->SHUTDOWN-->STOP-->TIDYING-->TERMINATED顺序值是递增的。
线程池获取运行状态代码如下：
private static int runStateOf(int c) {
return c & ~CAPACITY;
}
~是按位取反的意思，CAPACITY表示的是高位的3个0，和低位的29个1，而~CAPACITY则表示高位的3个1，低位的29个0即111 00000 00000000 00000000 00000000，然后再与入参c执行按位与操作，即高3位保持原样，低29位全部设置为0，也就获取了线程池的运行状态runState。
最后看下 ctl 的 ctlOf 定义如下：
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0)); private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
即RUNNING状态值和0做或运算：传入的rs表示线程池运行状态runState，其是高3位有值，低29位全部为0的int，而wc则代表线程池中有效线程的数量workerCount，其为高3位全部为0，而低29位有值的int，将runState和workerCount做或操作 | 处理，即用runState的高3位，workerCount的低29位填充的数字，而默认传入的runState、workerCount分别为RUNNING和0。
2 线程池execute()方法执行原理
在execute()方法中主要有三步操作：
/* * Proceed in 3 steps: * * 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to * start a new thread with the given command as its first * task. The call to addWorker atomically checks runState and * workerCount, and so prevents false alarms that would add * threads when it shouldn't, by returning false. * 1、如果少于corePoolSize数量的线程正在运行，尝试利用给定的Runnable实例command创建一个新的线程作为它的第一个任务来执行。 * addWorker()方法的调用会对线程池运行状态runState、线程数量workerCount进行原子性检测，返回值为启动新线程结果。 * * 2. If a task can be successfully queued, then we still need * to double-check whether we should have added a thread * (because existing ones died since last checking) or that * the pool shut down since entry into this method. So we * recheck state and if necessary roll back the enqueuing if * stopped, or start a new thread if there are none. * 2、如果一个任务可以成功地进入队列，然后我们还需要再次检查（即双重检查）自从进入这个方法后，我们是否应该添加一个线程（因为自从上一次检查以来可能存在死亡情况）， * 所以我们重新检查状态，如果有必要的话，即线程池已停止，回滚之前的入队操作，或者在没有线程时启动一个新线程。 * * 3. If we cannot queue task, then we try to add a new * thread. If it fails, we know we are shut down or saturated * and so reject the task. * 3、如果我们不能入列一个任务，那么我们尝试添加一个新线程。 * 如果添加失败，我们知道线程池可能已被关闭或者数量饱和，所以我们会拒绝这个任务。 */
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); // 获取ctl的值 c，ctl 通过高低位表示线程状态和活跃的线程数量 int c = ctl.get(); // 通过workerCountOf(c)方法获取ctl的低29位数据，即活跃的线程数量。如果c中有效线程数目小于corePoolSize大小，尝试创建新的core线程处理任务command：
// 调用addWorker(command,true)方法创建新的线程执行command任务 // 线程数的判断利用corePoolSize作为边界约束条件 // 方法返回值是标志添加worker是否成功的标志位，ture表示成功，false表示失败， // 如果为true，则直接返回，否则重新获取ctl的值c if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) return; // 添加work线程失败则再次获取ctl的值 c = ctl.get(); } // 根据 c 判断当前线程池的状态是否为RUNNING状态，即既可以接受新任务，又会处理队列任务的状态，如果isRunning返回true则执行workQueue.offer(command)方法 // 通过offer()方法，尝试将commond添加到队列workQueue中，BlockingQueue的offer()方法表示将参数对象加到BlockingQueue里，如果BlockingQueue可以容纳，则返回true，否则返回false，不会抛出异常 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { // 如果当前线程池处于RUNNING状态，且workQueue能够容纳command，并添加成功的话， // 再次获取ctl的值recheck， int recheck = ctl.get(); // 如果当前线程池的状态不是RUNNING，并且从队列workQueue移除command成功的话， // 调用reject()方法拒绝任务command， if (!isRunning(recheck) && remove(command)) reject(command); // 否则如果当前工作线程woker数目为0，尝试添加新的worker线程，但是不携带任务，即从阻塞队列里获取任务执行 else if (workerCountOf(recheck) == 0) addWorker(null, false); }
// 如果加入队列失败，则会创建新的线程执行任务，这里addWoker入参为false，表示不是核心线程 // 如果尝试添加新的worker线程处理任务command失败， // 调用reject()方法拒绝任务command，线程数的判断利用maximumPoolSize作为边界约束条件 else if (!addWorker(command, false)) reject(command); }
其中addWorker方法传入当前任务，并尝试创建一个线程去执行任务：
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) { retry: for (;;) { //自旋 int c = ctl.get(); //获取ctl值 int rs = runStateOf(c); //获取线程池运行状态 // 如果rs >= SHUTDOWN 表示当前线程池处于SHUTDOWN、STOP、TINYING或者TERMINAL状态，即不能接受新的任务 if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty())) return false; for (;;) { int wc = workerCountOf(c);//获取活跃线程数量 if (wc >= CAPACITY || //活跃线程数已经达到了最大容量 wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))//或者创建的是核心线程，但是活跃线程数已经达到了最大核心线程数，或者创建的非核心线程，但是活跃线程数已经达到了最大线程数，则返回false return false; if (compareAndIncrementWorkerCount(c))//原子操作增加线程数量：ctl.compareAndSetr(expect,expect + 1); break retry;//操作成功则跳出循环 c = ctl.get(); //否则重新获取ctl的值 if (runStateOf(c) != rs) //如果线程池的运行状态发生改变 continue retry;//重新执行最外层的循环 // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop } }
// 到这里，创建线程的所有条件都已经满足了，可以创建线程来执行任务了 boolean workerStarted = false; boolean workerAdded = false; Worker w = null; try { w = new Worker(firstTask);//创建一个Worker对象，入参为要执行的任务 final Thread t = w.thread;//创建线程 if (t != null) { final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; mainLock.lock();//加锁 try { // Recheck while holding lock. // Back out on ThreadFactory failure or if // shut down before lock acquired. int rs = runStateOf(ctl.get());//获取线程池运行状态 //如果线程池是运行状态或者线程是SHUTDOWN状态但是firstTask是null if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) { if (t.isAlive()) // 检查线程是否存活 throw new IllegalThreadStateException(); workers.add(w); int s = workers.size(); if (s > largestPoolSize) largestPoolSize = s; workerAdded = true; } } finally { mainLock.unlock(); } if (workerAdded) { t.start();//启动线程 workerStarted = true; } } } finally { if (! workerStarted) addWorkerFailed(w); } return workerStarted; }
其中w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;表示创建一个新的线程，其中worker的构造函数如下：
Worker(Runnable firstTask) { setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker this.firstTask = firstTask; this.thread = getThreadFactory().newThread(this); }
在创建Thread时把当前worker作为runnable入参传给了当前线程，因此在执行t.start()方法是，会执行当前worker的run()方法：
public void run() { runWorker(this); }
final void runWorker(Worker w) { //获取当前线程 Thread wt = Thread.currentThread(); //获取w的firstTask Runnable task = w.firstTask; //设置w的firstTask为null w.firstTask = null; // 释放锁，设置AQS的state为0，允许中断 w.unlock(); //用于标识线程是否异常终止，finally中processWorkerExit()方法会有不同逻辑 boolean completedAbruptly = true; try { //循环调用getTask()获取任务,不断从任务缓存队列获取任务并执行 while (task != null || (task = getTask()) != null) { //进入循环内部，代表已经获取到可执行的任务，则对worker对象加锁，保证线程在执行任务过程中不会被中断 w.lock(); if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || //若线程池状态大于等于STOP，那么意味着该线程要中断 (Thread.interrupted() && //线程被中断 runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && //且是因为线程池内部状态变化而被中断 !wt.isInterrupted()) //确保该线程未被中断 //发出中断请求 wt.interrupt(); try { //开始执行任务前的Hook方法 beforeExecute(wt, task); Throwable thrown = null; try { //到这里正式开始执行任务 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 { //执行任务后的Hook方法 afterExecute(task, thrown); } } finally { //置空task，准备通过getTask()获取下一个任务 task = null; //completedTasks递增 w.completedTasks++; //释放掉worker持有的独占锁 w.unlock(); } } completedAbruptly = false; } finally { //到这里，线程执行结束，需要执行结束线程的一些清理工作 //线程执行结束可能有两种情况： //1.getTask()返回null，也就是说，这个worker的使命结束了，线程执行结束 //2.任务执行过程中发生了异常 //第一种情况，getTask()返回null，那么getTask()中会将workerCount递减 //第二种情况，workerCount没有进行处理，这个递减操作会在processWorkerExit()中处理 processWorkerExit(w, completedAbruptly); } }
runWorker()方法都做了哪些工作：
1.运行第一个任务firstTask之后，循环调用getTask()方法获取任务,不断从任务缓存队列获取任务并执行；
2.获取到任务之后就对worker对象加锁，保证线程在执行任务的过程中不会被中断，任务执行完会释放锁；
3.在执行任务的前后，可以根据业务场景重写beforeExecute()和afterExecute()等Hook方法；
4.执行通过getTask()方法获取到的任务
5.线程执行结束后，调用processWorkerExit()方法执行结束线程的一些清理工作
在执行worker的方法中，首先会执行firstTask，firstTask执行完之后会执行getTask()通过自旋从阻塞队列中获取任务：
private Runnable getTask() { boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out? for (;;) {//自旋 int c = ctl.get();//获取ctl int rs = runStateOf(c);//获取线程池状态 // Check if queue empty only if necessary. if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) { decrementWorkerCount(); return null; } int wc = workerCountOf(c);//获取线程数量 // Are workers subject to culling? //是否设置了核心线程超时或者线程数量是否大于核心线程数，则timed为true，表示需要超时 boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize; //如果线程数量大于最大线程数或者设置了核心线程超时且需要超时，则直接返回null，让线程自然销毁 if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) { if (compareAndDecrementWorkerCount(c)) return null; continue; } try { //获取一个任务，如果需要超时，则阻塞一段时间，否则一直在对列上阻塞直到获取到任务 Runnable r = timed ? workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : workQueue.take(); if (r != null) return r; timedOut = true; } catch (InterruptedException retry) { timedOut = false; } } }
接下来总结一下getTask()方法会在哪些情况下返回：
1.线程池处于RUNNING状态，阻塞队列不为空，返回成功获取的task对象
2.线程池处于SHUTDOWN状态，阻塞队列不为空，返回成功获取的task对象
3.线程池状态大于等于STOP，返回null，回收线程
4.线程池处于SHUTDOWN状态，并且阻塞队列为空，返回null，回收线程
5.worker数量大于maximumPoolSize，返回null，回收线程
6.线程空闲时间超时，返回null，回收线程
processWorkerExit()的实现
processWorkerExit()方法负责执行结束线程的一些清理工作，下面分析一下其实现。
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) { //如果用户任务执行过程中发生了异常，则需要递减workerCount if (completedAbruptly) decrementWorkerCount(); final ReentrantLock mainLock = this.mainLock; //获取全局锁 mainLock.lock(); try { //将worker完成任务的数量累加到总的完成任务数中 completedTaskCount += w.completedTasks; //从workers集合中移除该worker workers.remove(w); } finally { //释放锁 mainLock.unlock(); } //尝试终止线程池 tryTerminate(); //获取线程池控制状态 int c = ctl.get(); if (runStateLessThan(c, STOP)) { //线程池运行状态小于STOP if (!completedAbruptly) { //如果用户任务执行过程中发生了异常，则直接调用addWorker()方法创建线程 //是否允许核心线程超时 int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize; //允许核心超时并且workQueue阻塞队列不为空，那线程池中至少有一个工作线程 if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty()) min = 1; //如果工作线程数量workerCount大于等于核心池大小corePoolSize， //或者允许核心超时并且workQueue阻塞队列不为空时，线程池中至少有一个工作线程，直接返回 if (workerCountOf(c) >= min) return; //若不满足上述条件，则调用addWorker()方法创建线程 } //创建新的线程取代当前线程 addWorker(null, false); } }
八 静态方法创建线程池
在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池：
Executors.newCachedThreadPool(); //创建一个缓冲池，缓冲池容量大小为Integer.MAX_VALUE Executors.newSingleThreadExecutor(); //创建容量为1的缓冲池 Executors.newFixedThreadPool(int); //创建固定容量大小的缓冲池
下面是这三个静态方法的具体实现;
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); } public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService (new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>())); } public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }
从它们的具体实现来看，它们实际上也是调用了ThreadPoolExecutor，只不过参数都已配置好了。
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue，即如果活跃线程数已经达到了核心线程数，则后续任务都放在阻塞队列里，不再创建新的任务。它和SingleThreadExecutor类似，唯一的区别就是核心线程数不同，并且由于使用的是LinkedBlockingQueue，在资源有限的时候容易引起OOM异常。
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，也使用的LinkedBlockingQueue；即只创建一个线程，后续任务都放在阻塞队列里，不再创建新的任务。因为LinkedBlockingQueue是长度为Integer.MAX_VALUE的队列，可以认为是无界队列，因此往队列中可以插入无限多的任务，在资源有限的时候容易引起OOM异常，同时因为无界队列，maximumPoolSize和keepAliveTime参数将无效，压根就不会创建非核心线程。
newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的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。因为Integer.MAX_VALUE非常大，可以认为是可以无限创建线程的，在资源有限的情况下容易引起OOM异常。
阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条：线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，通过上面可以看出，使用默认的方式创建线程池，很容易出现OOM的情况。
九 如何合理配置线程池的大小
一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：
如果是CPU密集型任务（计算密集型），就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1
如果是IO密集型任务（IO操作、网络操作），由于线程阻塞时不耗费CPU资源，因此可以把线程数设置大一些，参考值可以设置为2*NCPU
当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。
十 如果线程执行抛出异常，线程池会怎么处理这个线程
1 示例代码
public class ExecutorsTest { public static void main(String[] args) { ThreadPoolTaskExecutor executorService = buildThreadPoolTaskExecutor(); executorService.execute(() -> sayHi("execute")); executorService.submit(() -> sayHi("submit")); } private static void sayHi(String name) { String printStr = "【thread-name:" + Thread.currentThread().getName() + ",执行方式:" + name + "】"; System.out.println(printStr); throw new RuntimeException(printStr + ",我异常啦!哈哈哈!"); } private static ThreadPoolTaskExecutor buildThreadPoolTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executorService = new ThreadPoolTaskExecutor(); executorService.setThreadNamePrefix("(线程池)-"); executorService.setCorePoolSize(5); executorService.setMaxPoolSize(10); executorService.setQueueCapacity(1000); executorService.setKeepAliveSeconds(30); executorService.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executorService.initialize(); return executorService; } }
执行结果如下：
2020-06-29 20:43:03.603 [main] INFO org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor - Initializing ExecutorService 【thread-name:(线程池)-1,执行方式:execute】 Exception in thread "(线程池)-1" java.lang.RuntimeException: 【thread-name:(线程池)-1,执行方式:execute】,我异常啦!哈哈哈! at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.sayHi(ExecutorsTest.java:18) at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.lambda$main$0(ExecutorsTest.java:11) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 【thread-name:(线程池)-3,执行方式:submit】
从执行结果我们看出
当执行方式是execute时,可以看到堆栈异常的输出。
当执行方式是submit时,堆栈异常没有输出。
那么我们怎么拿到submit执行方式的堆栈异常呢，通过如下方式：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ThreadPoolTaskExecutor executorService = buildThreadPoolTaskExecutor(); executorService.execute(() -> sayHi("execute")); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10); System.out.println("===================="); Future f = executorService.submit(() -> sayHi("submit")); try { f.get(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } }
执行结果如下：
2020-06-29 20:50:58.308 [main] INFO org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor - Initializing ExecutorService 【thread-name:(线程池)-1,执行方式:execute】 Exception in thread "(线程池)-1" java.lang.RuntimeException: 【thread-name:(线程池)-1,执行方式:execute】,我异常啦!哈哈哈! at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.sayHi(ExecutorsTest.java:28) at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.lambda$main$0(ExecutorsTest.java:14) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) ==================== java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.RuntimeException: 【thread-name:(线程池)-3,执行方式:submit】,我异常啦!哈哈哈! at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192) at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.main(ExecutorsTest.java:19) Caused by: java.lang.RuntimeException: 【thread-name:(线程池)-3,执行方式:submit】,我异常啦!哈哈哈! 【thread-name:(线程池)-3,执行方式:submit】 at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.sayHi(ExecutorsTest.java:28) at com.dh.yjt.SpringBootDemo.test.DuoXianCheng.ExecutorsTest.lambda$main$1(ExecutorsTest.java:17) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run$$$capture(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
submit方法执行时，返回结果封装在future中，如果调用future.get()方法则必须进行异常捕获，从而可以抛出(打印)堆栈异常。
2 线程抛异常不会影响其他线程的执行
从上面的示例可以看出，一个线程抛出了异常，不会影响其他线程的任务执行。
但是细心的可以看出线程的名称从1直接到了3，而没有了线程2.
3 总结
当一个线程池里面的线程异常后:
当执行方式是execute时,可以看到堆栈异常的输出。
当执行方式是submit时,堆栈异常没有输出。但是调用Future.get()方法时，可以捕获到异常。
不会影响线程池里面其他线程的正常执行。
线程池会把这个线程移除掉，并创建一个新的线程放到线程池中。
十一 Tomcat线程池实现原理
从 三 任务处理流程，可以看出在JDK线程池中，任务执行是在队列无法放入新的任务时，在判断当前运行线程是否达到最大线程数，如果未达到，则创建一个新的线程执行任务。但是在Tomcat中，它里面的线程池的运行过程是先把最大线程数用完，然后再提交任务到队列里面去的。
可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/n28nH8xL6dTlw_vCi0wI6w
参考
1、Java并发编程：线程池的使用 https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932921.html
2、ThreadPoolExecutor源码分析（一）：重要成员变量 https://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51232266
https://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51243348
3、与运算(&)、或运算(|)等：https://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/78162863