当向线程池提交一个任务之后，线程池是如何处理这个任务的呢？本节来看一下线程池
的主要处理流程，处理流程图所示。
从图中可以看出，当提交一个新任务到线程池时，线程池的处理流程如下。
1）线程池判断核心线程池里的线程是否都在执行任务。如果不是，则创建一个新的工作
线程来执行任务。如果核心线程池里的线程都在执行任务，则进入下个流程。
2）线程池判断工作队列是否已经满。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）线程池判断线程池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。
ThreadPoolExecutor执行execute()方法的示意图，如图所示。

ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况。
1）如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤
需要获取全局锁）。
2）如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。
3）如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执
行这一步骤需要获取全局锁）。
4）如果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采取上述步骤的总体设计思路，是为了在执行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完成预热之后
（当前运行的线程数大于等于corePoolSize），几乎所有的execute()方法调用都是执行步骤2，而
步骤2不需要获取全局锁。

源码分析：上面的流程分析让我们很直观地了解了线程池的工作原理，让我们再通过源代
码来看看是如何实现的，线程池执行任务的方法如下。

public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 如果线程数小于基本线程数，则创建线程并执行当前任务
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);
} // 如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列，并且当前线程数量小于最大允许的线程数量，
// 则创建一个线程执行任务。
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在执行完任务
后，还会循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从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

我们可以通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池。

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime,
milliseconds,runnableTaskQueue, handler);

创建一个线程池时需要输入几个参数，如下。
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
程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任
务数大于线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，
线程池会提前创建并启动所有基本线程。
2）runnableTaskQueue（任务队列）：用于保存等待执行的任务的阻塞队列。可以选择以下几
个阻塞队列。
·ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，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阻塞队列，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阻塞队列。
3）maximumPoolSize（线程池最大数量）：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，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执行任务。值得注意的是，如
果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
4）ThreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每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可以快速给线程池里的线
程设置有意义的名字，代码如下。

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，那么必须采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线程池框架提供了以下4种策略。
·AbortPolicy：直接抛出异常。
·CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
·DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
·DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
当然，也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。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闲后，保持存活的时间。所以，
如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，可以调大时间，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，千分之一毫秒）和纳秒
（NANOSECONDS，千分之一微秒）。

向线程池提交任务

可以使用两个方法向线程池提交任务，分别为execute()和submit()方法。
execute()方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功。
通过以下代码可知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()方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个future类型的对象，通过这个
future对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过future的get()方法来获取返回值，get()方
法会阻塞当前线程直到任务完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法则会阻塞当前线
程一段时间后立即返回，这时候有可能任务没有执行完。

Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 处理中断异常
} catch (ExecutionException e) {
// 处理无法执行任务异常
} 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，可以从以下几个角度来分析。
·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。
·任务的执行时间：长、中和短。
·任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
性质不同的任务可以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密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配
置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务
和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量
将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高
的任务先执行。
注意　如果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
执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者可以使用优先级队列，让
执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，等待的时间越
长，则CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置得越大，这样才能更好地利用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，可以根据需要设大一点
儿，比如几千。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，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线
程池里的任务全是需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。如果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，而不只是后台任务出现问题。当然，我们的系统所
有的任务是用单独的服务器部署的，我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务，但是
出现这样问题时也会影响到其他任务。

线程池的监控

如果在系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便在出现问题时，可以根
据线程池的使用状况快速定位问题。可以通过线程池提供的参数进行监控，在监控线程池的
时候可以使用以下属性。
·taskCount：线程池需要执行的任务数量。
·completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数量，小于或等于taskCount。
·largestPoolSize：线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是
否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
·getPoolSize：线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销
毁，所以这个大小只增不减。
·getActiveCount：获取活动的线程数。
通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的
beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执
行一些代码来进行监控。例如，监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。
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】