当向线程池提交一个任务之后，线程池是怎样处理这个任务的呢？本节来看一下线程池
的主要处理流程，处理流程图所看到的。
从图中能够看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程例如以下。
1）线程池推断核心线程池里的线程是否都在运行任务。
假设不是。则创建一个新的工作
线程来运行任务。假设核心线程池里的线程都在运行任务，则进入下个流程。
2）线程池推断工作队列是否已经满。
假设工作队列没有满。则将新提交的任务存储在这
个工作队列里。假设工作队列满了，则进入下个流程。
3）线程池推断线程池的线程是否都处于工作状态。假设没有，则创建一个新的工作线程
来运行任务。假设已经满了。则交给饱和策略来处理这个任务。
ThreadPoolExecutor运行execute()方法的示意图，如图所看到的。
ThreadPoolExecutor运行execute方法分下面4种情况。
1）假设当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来运行任务（注意，运行这一步骤
须要获取全局锁）。
2）假设运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务增加BlockingQueue。
3）假设无法将任务增加BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执
行这一步骤须要获取全局锁）。
4）假设创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize。任务将被拒绝，并调用
RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。
ThreadPoolExecutor採取上述步骤的整体设计思路，是为了在运行execute()方法时。尽可能
地避免获取全局锁（那将会是一个严重的可伸缩瓶颈）。在ThreadPoolExecutor完毕预热之后
（当前运行的线程数大于等于corePoolSize），差点儿全部的execute()方法调用都是运行步骤2。而
步骤2不须要获取全局锁。
源代码分析：上面的流程分析让我们非常直观地了解了线程池的工作原理。让我们再通过源代
码来看看是怎样实现的。线程池运行任务的方法例如以下。
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 假设线程数小于基本线程数，则创建线程并运行当前任务
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
// 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。
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
} // 假设线程池不处于运行中或任务无法放入队列，而且当前线程数量小于最大同意的线程数量，
// 则创建一个线程运行任务。
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
// 抛出RejectedExecutionException异常
reject(command); // is shutdown or saturated
}
}工作线程：线程池创建线程时。会将线程封装成工作线程Worker，Worker在运行完任务
后。还会循环获取工作队列里的任务来运行。我们能够从Worker类的run()方法里看到这点。
public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}线程池的创建
我们能够通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,
milliseconds,runnableTaskQueue, handler);创建一个线程池时须要输入几个參数。例如以下。
1）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
程来运行任务，即使其它空暇的基本线程能够运行新任务也会创建线程，等到须要运行的任
务数大于线程池基本大小时就不再创建。假设调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，
线程池会提前创建并启动全部基本线程。
2）runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待运行的任务的堵塞队列。能够选择下面几
个堵塞队列。
·ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界堵塞队列，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堵塞队列。此队列按FIFO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：一个不存储元素的堵塞队列。每一个插入操作必须等到还有一个线程调用
移除操作。否则插入操作一直处于堵塞状态。吞吐量通常要高于Linked-BlockingQueue，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堵塞队列。
3）maximumPoolSize（线程池最大数量）：线程池同意创建的最大线程数。
假设队列满了，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运行任务。值得注意的是，如
果使用了无界的任务队列这个參数就没什么效果。
4）ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，能够通过线程工厂给每一个创建出来的线程设
置更有意义的名字。
使用开源框架guava提供的ThreadFactoryBuilder能够高速给线程池里的线
程设置有意义的名字。代码例如以下。
new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();5）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。那么必须採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。在JDK 1.5中Java线程池框架提供了下面4种策略。
·AbortPolicy：直接抛出异常。
·CallerRunsPolicy：仅仅用调用者所在线程来运行任务。
·DiscardOldestPolicy：丢弃队列里近期的一个任务，并运行当前任务。
·DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
当然。也能够依据应用场景须要来实现RejectedExecutionHandler接口自己定义策略。如记录
日志或持久化存储不能处理的任务。
·keepAliveTime（线程活动保持时间）：线程池的工作线程空暇后，保持存活的时间。所以，
假设任务非常多。而且每一个任务运行的时间比較短，能够调大时间，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，千分之中的一个毫秒）和纳秒
（NANOSECONDS。千分之中的一个微秒）。
向线程池提交任务
能够使用两个方法向线程池提交任务，分别为execute()和submit()方法。
execute()方法用于提交不须要返回值的任务，所以无法推断任务是否被线程池运行成功。
通过下面代码可知execute()方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
});submit()方法用于提交须要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象。通过这个
future对象能够推断任务是否运行成功，而且能够通过future的get()方法来获取返回值，get()方
法会堵塞当前线程直到任务完毕。而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会堵塞当前线
程一段时间后马上返回。这时候有可能任务没有运行完。
Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法运行任务异常
} finally {
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}合理地配置线程池
要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特性。能够从下面几个角度来分析。
·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。
·任务的运行时间：长、中和短。
·任务的依赖性：是否依赖其它系统资源，如数据库连接。
性质不同的任务能够用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的
线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并非一直在运行任务，则应配
置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，假设能够拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务
和一个IO密集型任务，仅仅要这两个任务运行的时间相差不是太大，那么分解后运行的吞吐量
将高于串行运行的吞吐量。假设这两个任务运行时间相差太大。则不是必需进行分解。能够通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务能够使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它能够让优先级高
的任务先运行。
注意 假设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
运行。
运行时间不同的任务能够交给不同规模的线程池来处理，或者能够使用优先级队列，让
运行时间短的任务先运行。
依赖数据库连接池的任务，由于线程提交SQL后须要等待数据库返回结果，等待的时间越
长。则CPU空暇时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才干更好地利用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，能够依据须要设大一点
儿，比方几千。有一次，我们系统里后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断抛出抛弃任
务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题。导致运行SQL变得非常缓慢。由于后台任务线
程池里的任务全是须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，任务积压在线程池里。
假设当时我们设置成无界队列。那么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，而不仅仅是后台任务出现故障。
当然，我们的系统所
有的任务是用单独的server部署的。我们使用不同规模的线程池完毕不同类型的任务，可是
出现这样问题时也会影响到其它任务。
线程池的监控
假设在系统中大量使用线程池。则有必要对线程池进行监控。方便在出现故障时。能够根
据线程池的使用状况高速定位问题。能够通过线程池提供的參数进行监控，在监控线程池的
时候能够使用下面属性。
·taskCount：线程池须要运行的任务数量。
·completedTaskCount：线程池在运行过程中已完毕的任务数量，小于或等于taskCount。
·largestPoolSize：线程池里以前创建过的最大线程数量。通过这个数据能够知道线程池是
否以前满过。
如该数值等于线程池的最大大小。则表示线程池以前满过。
·getPoolSize：线程池的线程数量。假设线程池不销毁的话。线程池里的线程不会自己主动销
毁。所以这个大小仅仅增不减。
·getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。能够通过继承线程池来自己定义线程池，重写线程池的
beforeExecute、afterExecute和terminated方法。也能够在任务运行前、运行后和线程池关闭前执
行一些代码来进行监控。比如，监控任务的平均运行时间、最大运行时间和最小运行时间等。
这几个方法在线程池里是空方法。
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }
摘自【Java并发编程的艺术】