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🌌上期文章：多线程&JUC：等待唤醒机制（生产者消费者模式）
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线程池是一个比较好玩的东西，在做项目的过程中多少也是接触过的，在高并发的任务执行过程中就会经常自行创建线程池。在这里梳理一下线程池的原理，并且进行实践。
线程池原理、自定义线程池详细解析
- 线程池
- 自定义线程池详细解析
- 最大并行数
- 线程池多大合适
线程池
在之前的多线程程序中，我们需要一个线程进行工作，就需要创建出一个线程对象，等到线程对象的任务执行完毕以后，线程就会自动被回收消失，这种方式其实并不好，这会浪费我们操作系统的资源。
线程池的主要核心：
1、创建一个池子，池子是空的
2、提交任务时，池子会创建新的线程对象，任务执行完毕不会销毁，而是归还给池子。下回再次提交任务时，不需要创建新的线程，直接复用已有的线程即可
3、如果提交任务时，线程池没有空闲线程，就会创建新的线程，不过这有一定的上限，达到上限则无法继续创建新线程，任务就会排队等待
线程池的代码实现：
1、创建线程池
2、提交任务（底层自动完成创建新线程或复用线程）
3、所有的任务全部执行完毕，关闭线程池
创建线程池可以使用工具类Executors，通过调用方法返回不同类型的线程池对象：
| 方法名称 | 说明 |
|---|---|
| public static ExecutorService newCachedThreadPool() | 创建一个没有上限的线程池 |
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) | 创建有上限的线程池 |
一般还是会创建有上限的线程池。
MyRunnable：
public class MyRunnable implements Runnable{@Overridepublic void run() {for (int i = 1; i <= 100; i++) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "@" + i);}}
}
测试类：
public class MyThreadPoolDemo {public static void main(String[] args) {//获取线程池对象ExecutorService pool1 = Executors.newFixedThreadPool(3);//提交任务给线程池pool1.submit(new MyRunnable());pool1.submit(new MyRunnable());pool1.submit(new MyRunnable());pool1.submit(new MyRunnable());pool1.submit(new MyRunnable());//销毁线程池pool1.shutdown();}
}
调试的时候也可以看到，当提交完4个任务以后，就会有一个任务是无法执行的，即等待状态：
自定义线程池详细解析
Executors自带的两个方法创建线程池很方便，但是不够灵活，因此要掌握如何自定义一个线程池对象。
查看newFixedThreadPool的底层源码，其创建了ThreadPoolExecutor对象，这个就是线程池对象，参数很复杂，所以可以稍微看一下它的英文讲解：
最好的方式就是举个例子：
将线程池当作一个一对一服务的餐厅，即一个员工服务一名客户。
一般状态下，有一定数量的正式员工进行工作，但是当进店的顾客很多的时候，就需要招聘临时员工，若之后临时员工长时间不工作，就会解聘。
在餐厅爆满的时候，我们应该让客户排队等待，应该限定一个排队等待的客户数量，防止后续客户等待时间过长
这样的方式比起Executors中的方法会灵活很多，可以解析出7个核心元素：
1、正式员工数量
2、餐厅最大员工数（正式员工数+临时员工数）
3、临时员工空闲多长时间被辞退（值）
4、临时员工空闲多长时间被辞退（单位）
5、排队的客户
6、从哪里招人
7、当排队人数过多，超出客户拒绝服务
转化为线程池，就是以下7个核心元素：
1、核心线程数量
2、线程池中最大线程的数量
3、空闲时间（值）
4、空闲时间（单位）
5、阻塞队列
6、创建线程的方式
7、要执行的任务过多时的解决方案
基本元素上线程池与餐厅对应起来，但是线程池真正的执行流程和上面的餐厅还是有一些区别的，假设：核心线程：3 临时线程：3 队伍长度：3，有8个任务（1-8）需要执行，则1、2、3被3个核心线程执行，4、5、6排队等待，7、8被2个临时线程执行。
也就是说，临时线程是在阻塞队列满了之后才会创建执行的，同时也说明了任务提交的顺序不代表执行的顺序，就如上述的7、8线程比4、5、6先进去线程池，自然也先执行。
若线程池完全满负荷工作（达到最大线程数，阻塞队列也满），则后面提交的任务就会出发任务拒绝策略，默认为舍弃任务并抛出异常。
/*** 参数1：核心线程数量 不能小于0* 参数2、线程池中最大线程的数量 不能小于0，且线程最大数量≥核心线程数量* 参数3、空闲时间（值） 不能小于0* 参数4、空闲时间（单位） 用TimeUnit指定* 参数5、阻塞队列 不能为null* 参数6、创建线程的方式 不能为null* 参数7、要执行的任务过多时的解决方案 不能为null*/ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(3,6,60,TimeUnit.SECONDS, //60Snew ArrayBlockingQueue<>(3),Executors.defaultThreadFactory(), //默认方式创建new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() //默认方案，这是一个内部类);
这样就成功实现了线程池的自定义。
总结：不断的提交的任务会有以下三个临界点：
1、核心线程满时，再提交任务就会排队
2、核心线程满，队伍满时，会创建临时线程
3、核心线程满，队伍满，临时线程满时，会触发任务拒绝策略
最大并行数
可以自定义线程池，但是设置为多大是很重要的，它有一些计算公式，在学习计算公式前先了解何为最大并行数。
最大并行数，实际上和我们CPU的型号是有关系的，例如4核8线程的CPU，本地的相关信息是可以查看到的，但是它根本不会把本地的所有CPU资源都交给java虚拟机使用，因此想要查看java虚拟机的最大并行数可以通过写代码：
//getRuntime()获取到系统的运行环境，availableProcessors即可向java虚拟机返回可用处理器的数目
int count = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
System.out.println(count);
我的电脑这边的最大并行数为12。
线程池多大合适
这其实是有计算公式的，不过得看项目是什么类型的：
1、CPU密集型运算：I/O操作少，计算多
2、I/O密集型运算：I/O操作多，计算少
在CPU密集型运算的项目中：
线程池大小 = 最大并行数 + 1 线程池大小 = 最大并行数 + 1 线程池大小=最大并行数+1
在I/O密集型运算的项目中：
线程池大小 = 最大并行数 ∗ 期望 C P U 利用率 ∗ 总时间 ( C P U 计算时间 + 等待时间 ) C P U 计算时间 线程池大小=最大并行数*期望CPU利用率*\frac{总时间(CPU计算时间+等待时间)}{CPU计算时间} 线程池大小=最大并行数∗期望CPU利用率∗CPU计算时间总时间(CPU计算时间+等待时间)
对于多线程，就先学这么多，乐观锁、CAS等在项目中用的不算太多，但是面试应该会经常问，需要去看一下面经。
