多线程之线程池（上）

前言

最近一段时间，咱们一直都在分享多线程相关知识，也一直有用线程池，可是一直没有介绍线程池相关知识，因此今天咱们就先来看下线程池相关的知识点。

线程池

ThreadPool，线程池，顾名思义就是存放线程的池子，也是jdk1.5引入的。对咱们而言，它的最主要优点就是简化了线程启动流程，让咱们能够更方便地使用多线程，不再用手动start线程，直接经过线程池提交咱们的任务便可，并且合理使用线程池至于能够带来如下几个好处：

• 下降资源消耗：复用线程，下降建立和销毁线程带来的资源消耗

• 提升响应速度：使用线程池，省去了线程建立和初始化过程，因此任务能够更快执行

• 提升线程的可管理性：能够直接经过线程池管理、监控、调度线程，线程管理更方便

经常使用线程池

经常使用的线程池有SingleThreadExecutor、CachedThreadPool、ScheduledThreadPool、FixedThreadPool，他们分别是单线程调度器，缓存线程池，定时任务线程池和固定线程池，他们均可以经过Executors建立，调用对应的静态方法便可，因为这一块的内容比较多，因此今天就简单提一下，后面专门讲一次。

自定义线程池

咱们今天着重讲下自定义线程池，自定义线程池也很简单，直接new ThreadPoolExecutor() ，而后传入对应的参数便可，你们能够看下下面的示例：

int corePoolSize = 10;
int maximumPoolSize = 20;
long keepAliveTime = 1000;
TimeUnit unit = TimeUnit.MICROSECONDS;
BlockingDeque<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingDeque<>();
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
    threadPoolExecutor.execute(() -> {
        String name = Thread.currentThread().getName();
        System.out.println("hello threadPool: "+ name);
    });
}
threadPoolExecutor.shutdown();

ThreadPoolExecutor有三个构造方法，至少须要三个参数

其中第一个参数是线程池的基本大小，当你提交一个任务到线程池时，线程池会建立一个线程来执行任务，即便又空闲的线程存在，线程池依然会启动一个新线程来执行当前任务，直到线程池中的线程数达到线程基本大小（corePoolSize）；

第二个参数是线程池容许建立的最大线程数。若是工做队列（第三个参数）满了，且建立线程数已达到线程池基本大小，则线程池会继续建立新的线程来执行任务。若是你指定的工做队列是***的，那这个参数也就失效了。

第三个参数就是线程池工做队列，就是当你须要执行的任务超过线程池基本大小的时候，会把超出部分放进工做队列，等待线程池基本线程资源释放。

下面咱们分别验证以上三点，运行上面的示例代码：

在第一次循环的时候（i=0），咱们发现线程池的size是0，活动线程数也是0，任务队列也是0，完成任务数也是0，这也说明线程池在最开始的时候是没有建立线程的；

而后咱们让他循环到第9次（i=8），这时候线程池已经被初始化，有8个线程(因为断点的缘由，第9个线程还没有被建立)，活动线程数5，完成执行的任务数3，任务队列仍是0，说明确实在未达到线程池基本大小时，会不断建立新的线程；

咱们继续执行，让他循环到第15次（i=14），可结果彷佛和咱们预期不同，按照预期，线程池的size应该是10，活动线程数也是10，任务队列也是4，完成任务数可能不肯定，因此这里确定不能经过debug的方式来看了，由于debug停顿以后好多线程资源已经被释放，任务根本就不会堆积，因此任务队列就不会有数据：

因此这里我在线程池启动任务前加一行打印，打印线程池数据

而后在运行，就能够拿到运行数据：

这样的数据才是真实的，由于实际运行的时候，线程启动是很是快的，因此执行完成的任务数应该是0，等待任务数是4。

咱们前面设定的最大线程数是20，可是翻看运行记录，我发现线程池的大小始终是10，说明只要不打到任务队列的上限，并不会建立新的线程，这里咱们把循环次数改成60，而后运行下：

可是依然没有建立新的线程，由于仍是内没有达到任务队列上限，咱们把循环次数再调大一点，调到70:

如今线程池的大小就变成了19，活动线程数19，可是这时候若是你继续调大循环次数，线程池就会报错了：

这个错误的缘由就是线程池资源已经耗尽了，没法再接收新的任务了，这也就是说线程池可以处理的最大任务数是corePoolSize + maximumPoolSize + workQueue.size() ，固然，若是你的workQueue不设定大小，那永远都不会报这个错误，固然maximumPoolSize 也就无效了。

总结

本来打算线程池一次分享完的，可是实际分享过程当中发现内容太多了（已经一千五百字了），因此今天就先到这里，明天再继续分享线程池其余内容。总的来讲，今天的内容已经说明白了线程池不少基础的知识点（反正我本身以为我都有好多收获），算是干货满满吧，你若是掌握了这些知识点，至少在使用线程池的过程当中会少踩好多坑。好了，今天就先说这么多吧！