概念

为什么要使用多线程呢?

先从总体上来说：

• 从计算机底层来说：线程可以比作是轻量级的进程，是程序执行的最小单位,线程间的切换和调度的成本远远小于进程。另外，多核 CPU 时代意味着多个线程可以同时运行，这减少了线程上下文切换的开销。
• 从当代互联网发展趋势来说：现在的系统动不动就要求百万级甚至千万级的并发量，而多线程并发编程正是开发高并发系统的基础，利用好多线程机制可以大大提高系统整体的并发能力以及性能。

再深入到计算机底层来探讨：

• 单核时代： 在单核时代多线程主要是为了提高 CPU 和 IO 设备的综合利用率。举个例子：当只有一个线程的时候会导致 CPU 计算时，IO 设备空闲；进行 IO 操作时，CPU 空闲。我们可以简单地说这两者的利用率目前都是 50%左右。但是当有两个线程的时候就不一样了，当一个线程执行 CPU 计算时，另外一个线程可以进行 IO 操作，这样两个的利用率就可以在理想情况下达到 100%了。
• 多核时代: 多核时代多线程主要是为了提高 CPU 利用率。举个例子：假如我们要计算一个复杂的任务，我们只用一个线程的话，CPU 只会一个 CPU 核心被利用到，而创建多个线程就可以让多个 CPU 核心被利用到，这样就提高了 CPU 的利用率。

使用多线程可能带来什么问题?

并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率，进而提高程序运行速度，但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的，而且并发编程可能会遇到很多问题，比如：内存泄漏、上下文切换、死锁还有受限于硬件和软件的资源闲置问题。

线程池

池化技术

程序的运行，其本质上，是对系统资源(CPU、内存、磁盘、网络等等)的使用。如何高效的使用这些资源是我们编程优化演进的一个方向。今天说的线程池就是一种对CPU利用的优化手段。

通过学习线程池原理，明白所有池化技术的基本设计思路。遇到其他相似问题可以解决。

池化技术

前面提到一个名词——池化技术，那么到底什么是池化技术呢 ?

池化技术简单点来说，就是提前保存大量的资源，以备不时之需。在机器资源有限的情况下，使用池化技术可以大大的提高资源的利用率，提升性能等。

在编程领域，比较典型的池化技术有：线程池、连接池、内存池、对象池等。

主要来介绍一下其中比较简单的线程池的实现原理，通过对线程池的理解，学习并掌握所有编程中池化技术的底层原理。

线程池

线程池的原理很简单，类似于操作系统中的缓冲区的概念，它的流程：先启动若干数量的线程，并让这些线程都处于睡眠状态，当客户端有一个新请求时，就会唤醒线程池中的某一个睡眠线程，让它来处理客户端的这个请求，当处理完这个请求后，线程又置于睡眠状态，而不是销毁。

Java中线程池的实现

Java 中的线程池是通过 Executor 框架实现的，该框架中用到了 Executor ，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor 这几个类。

Executors三大方法

Executors.newSingleThreadExecutor()

只有一个线程

public class PoolDemo01 {public static void main(String[] args) {ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();//有且仅有一个固定的线程try {for (int i = 0; i < 10; i++) {executorService.execute(()->{System.out.println(Thread.currentThread().getName());});}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {executorService.shutdown();}}
}

执行结果为：

pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1

从结果可以看出只有一个线程。

Executors.newFixedThreadPool(int)

执行长期任务性能好，创建一个线程池，一池有N个固定的线程，有固定线程数的线程。

public class PoolDemo01 {public static void main(String[] args) {ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);//创建指定个数的线程try {for (int i = 0; i < 10; i++) {executorService.execute(()->{System.out.println(Thread.currentThread().getName());});}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {executorService.shutdown();}}
}

执行结果为：

pool-1-thread-2
pool-1-thread-2
pool-1-thread-3
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-1
pool-1-thread-4
pool-1-thread-3
pool-1-thread-2
pool-1-thread-5

从结果可以看出，最高有5个线程在执行。

Executors.newCachedThreadPool()

执行很多短期异步任务，线程池根据需要创建新线程，但在先构建的线程可用时将重用他们。 可扩容，遇强则强。

public class PoolDemo01 {public static void main(String[] args) {ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();//该线程池可扩容，遇强则强try {for (int i = 0; i < 100; i++) {executorService.execute(()->{System.out.println(Thread.currentThread().getName());});}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {executorService.shutdown();}}
}

在本机上最高有 41个线程在执行。

ThreadPoolExecutor七大参数

通过查看上述三大方法的源码，可以发现都是 new 了一个 ThreadPoolExecutor 对象，只是传入的参数有所不同，关于 ThreadPoolExecutor 的构造方法定义如下：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;
}

参数理解：

• corePoolSize：核心线程数。在创建了线程池后，线程中没有任何线程，等到有任务到来时才创建线程去执行任务。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建 一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中。
• maximumPoolSize：最大线程数。表明线程中最多能够创建的线程数量，此值必须大于等于1。
• keepAliveTime：空闲的线程保留的时间。
• unit：空闲线程的保留时间单位。
• BlockingQueue：阻塞队列，存储等待执行的任务。参数有ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue可选。
• ThreadFactory：线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
• RejectedExecutionHandler：队列已满，而且任务量大于最大线程的异常处理策略。有以下取值

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy	//丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy	//由调用线程处理该任务
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy	//丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy	//也是丢弃任务，但是不抛出异常。

ThreadPoolExecutor底层原理

我们用个案例来进行解析：银行办理业务。比如说目前银行只有两个工作窗口对外开放，有三个空闲位置允许等待，当一下子来了5个人，其中两个人去办理业务，另外三个人去等待。如果人数大于5，则临时开放另外三个工作窗口来处理业务办理。那么该银行最多一次可以接收8个人，其中5个人办理业务，另外3个人等候。

流程图如下：

1. 在创建了线程池后，开始等待请求。

2. 当调用 execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：

   1. 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务：
   2. 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，那么将这个任务放入队列：
   3. 如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务;
   4. 如果队列满了且正在运行的线程数量大 maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。

3. 当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。

4. 当一个线程无事可做超过一定的时间(keepA1iveTime)时，线程会判断：

   • 如果当前运行的线程数大于 corePoolSize ，那么这个线程就被停掉。
   • 所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到 corePoolSize 的大小。

代码实现为：

public class PoolDemo02 {static final int NUM = 8;public static void main(String[] args) {ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 3, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(3),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());//该拒绝策略会抛出异常信息try {//最大承载：Deque+max=3+5for (int i = 1; i <= NUM; i++) {executorService.execute(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName());});}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {executorService.shutdown();}}
}

当 NUM 值不大于5时，执行结果为：

pool-1-thread-2
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2

当 NUM 值大于5，不大于8时，执行结果为：

pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-3
pool-1-thread-1
pool-1-thread-4
pool-1-thread-5

当 NUM 值大于8时，执行会报错，错误信息如下：

java.util.concurrent.RejectedExecutionException

如何设置参数

我们在上面的学习中使用 Executors 来创建线程池，但是实际工作中我们并不会这样做，需要自定义来创建线程池，如阿里巴巴开发手册中所提到的：

虽然建议创建线程池不要使用 Executors，但是与它关联很紧密，我们入门阶段还是要从它下手。

线程池是否越大越好？

一个计算为主的程序（专业一点称为 CPU密集型程序）。多线程跑的时候，可以充分利用起所有的cpu 核心，比如说4个核心的 cpu，开4个线程的时候，可以同时跑4个线程的运算任务，此时是最大效率。

但是如果线程远远超出 cpu 核心数量，反而会使得任务效率下降，因为频繁的切换线程也是要消耗时间的。因此对于 cpu 密集型的任务来说，线程数等于cpu数是最好的了。

如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型）。一个线程处在IO等待的时候，另一个线程还可以在CPU里面跑，有时候CPU闲着没事干，所有的线程都在等着IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话此时还是在一个一个等待的。我们都知道IO的速度比起CPU来是慢到令人发指的。所以开多线程，比方说多线程网络传输，多线程往不同的目录写文件，等等。

此时 线程数等于 IO任务数是最佳的。