1、为什么用线程池
1）降低资源消耗，线程是稀缺资源，所以反复的创建销毁，是非常消耗资源的
2） 提高响应率 ，大量请求高并发，多线程速度快
3）提高线程的可管理性，线程池进行管理和监控
2、线程池继承实现关系
public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService
public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService
public interface ExecutorService extends Executor
public interface Executor{
void execute(Runnable command);
}
ExecutorService里面放的是管理线程池的方法
Executors
放的是4个创建线程池的方法
第一个是newSingleThreadPoolExcutor 定义一个线程进行使用串行话
第二个是newFixsThreadPoolExcutor定义n个线程进行使用,空闲线程会一直保留
第三个是newCacheThreadPoolExcutor 不用指定线程数,空闲线程不会创建
第四个是 newSheduelThreadPoolExcutor 创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求
都是使用的execute方法进行调用线程池
问什么不建议使用excutors静态工厂创建线程池
因为
newSingleThreadPoolExcutor和
newFixsThreadPoolExcutor他们使用的LinkedBlockingQueue这个队列，他是都是有长度限制的integer.max，当超过了就会报内存溢出的
newCacheThreadPoolExcutor和
newSheduelThreadPoolExcutor 他们允许创建的线程数最多是
integer.maxValue 2^31 超过了就会报内存溢出的
所以建议使用
new ThreadPoolExecutor （
核心线程数，
最大线程数，
线程数量超过corePoolSize，空闲线程的最大超时时间
时间单位，
工作队列，
用来保存等待被执行的任务的阻塞队列，且任务必须实现Runable接口，在JDK中提供了如下阻塞队列：
1、ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，按FIFO排序任务；
2、LinkedBlockingQuene：基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；
3、SynchronousQuene：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LinkedBlockingQuene；
4、priorityBlockingQuene：具有优先级的无界阻塞队列；
1、ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，按FIFO排序任务；
2、LinkedBlockingQuene：基于链表结构的阻塞队列，按FIFO排序任务，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQuene；
3、SynchronousQuene：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LinkedBlockingQuene；
4、priorityBlockingQuene：具有优先级的无界阻塞队列；
工厂类，
拒绝策略
线程池的饱和策略，当阻塞队列满了，且没有空闲的工作线程，如果继续提交任务，必须采取一种策略处理该任务，线程池提供了4种策略：
1、AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
2、CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
3、DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
4、DiscardPolicy：直接丢弃任务；
1、AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
2、CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
3、DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
4、DiscardPolicy：直接丢弃任务；
）
线程池底层逻辑
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）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2、线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。
3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。
假如提交到线程池中的任务，IO耗时占比是90%，计算耗时占比10%，忽略提交到线程池中的任务数量，在4C8G的机器上，理想情况下线程池中创建多少个线程是最优的
一般平时只埋头写CURD的候选人，难以计算出来，当然也遇到了不少能算出来结果来的，线程数=(1/0.1) * 4 = 40假如e有一类cpu密集性的任务，没有IO操作，日常的时候只有1个任务，流量高峰会有50个任务，4C8G的机器上，使用的线程池，如何设置corePoolSize, maxPoolSize以及BlockingQueue的大小
很显然，日常只需要一个线程，那么corePoolSize=1，而高峰时候，虽然任务有50个，但是只是4C的机器，对于cpu密集型任务，4个线程是最优的，因此理想情况下maxCorePoolSize=4，最后再看看队列，因为队列满了，max才会被创建，而我们需要让max快速被创建出来，又不会出现任务拒绝，因此，可将队列大小设置成46，那么线程池的行为如下：
- 提交第一个任务，创建出core，1个线程
- 提交第二个到第47个任务时，这些任务进入到队列中，此时队列已满
- 提交第48个任务到第50个任务时，创建出max，此时一共有4个线程
- 4个线程同时将队列里的46个任务消费完
- 一段时间后，max - core数量的线程销毁，即销毁3个线程，还剩下一个线程