理解线程池的原理

1.关于线程池

线程池的技术背景

在面向对象编程中，创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。在Java中更是如此，虚拟机将试图跟踪每一个对象，以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数，特别是一些很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题，其实这就是一些”池化资源”技术产生的原因。例如Android中常见到的很多通用组件一般都离不开”池”的概念，如各种图片加载库，网络请求库，即使Android的消息传递机制中的Meaasge当使用Meaasge.obtain()就是使用的Meaasge池中的对象，因此这个概念很重要。本文将介绍的线程池技术同样符合这一思想。线程池的优点:重用线程池中的线程,减少因对象创建,销毁所带来的性能开销;
能有效的控制线程的最大并发数,提高系统资源利用率,同时避免过多的资源竞争,避免堵塞;
能够多线程进行简单的管理,使线程的使用简单、高效。

线程池框架Executor

java中的线程池是通过Executor框架实现的，Executor 框架包括类：Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor ，Callable和Future、FutureTask的使用等。

Executor: 所有线程池的接口,只有一个方法。public interface Executor { void execute(Runnable command); }ExecutorService: 增加Executor的行为，是Executor实现类的最直接接口。Executors： 提供了一系列工厂方法用于创先线程池，返回的线程池都实现了ExecutorService 接口。ThreadPoolExecutor：线程池的具体实现类,一般用的各种线程池都是基于这个类实现的。
构造方法如下:public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {

this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);

}corePoolSize：线程池的核心线程数,线程池中运行的线程数也永远不会超过 corePoolSize 个,默认情况下可以一直存活。可以通过设置allowCoreThreadTimeOut为True,此时 核心线程数就是0,此时keepAliveTime控制所有线程的超时时间。
maximumPoolSize：线程池允许的最大线程数;
keepAliveTime： 指的是空闲线程结束的超时时间;
unit ：是一个枚举，表示 keepAliveTime 的单位;
workQueue：表示存放任务的BlockingQueue<Runnable队列。
BlockingQueue:阻塞队列（BlockingQueue）是java.util.concurrent下的主要用来控制线程同步的工具。如果BlockQueue是空的,从BlockingQueue取东西的操作将会被阻断进入等待状态,直到BlockingQueue进了东西才会被唤醒。同样,如果BlockingQueue是满的,任何试图往里存东西的操作也会被阻断进入等待状态,直到BlockingQueue里有空间才会被唤醒继续操作。
阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。具体的实现类有LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueued等。一般其内部的都是通过Lock和Condition(显示锁（Lock）及Condition的学习与使用)来实现阻塞和唤醒。
线程池的工作过程如下：线程池刚创建时，里面没有一个线程。任务队列是作为参数传进来的。不过，就算队列里面有任务，线程池也不会马上执行它们。
当调用 execute() 方法添加一个任务时，线程池会做如下判断：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；
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；
如果这时候队列满了，而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
如果队列满了，而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会抛出异常RejectExecutionException。

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。
当一个线程无事可做，超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断，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。

线程池的创建和使用

生成线程池采用了工具类Executors的静态方法，以下是几种常见的线程池。SingleThreadExecutor：单个后台线程 (其缓冲队列是无界的)public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService (
new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个核心线程在工作，也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。FixedThreadPool：只有核心线程的线程池,大小固定 (其缓冲队列是无界的) 。public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。CachedThreadPool：无界线程池，可以进行自动线程回收。public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0,Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）能够创建的最大线程大小。SynchronousQueue是一个是缓冲区为1的阻塞队列。ScheduledThreadPool：核心线程池固定，大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。public static ExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPool(corePoolSize,
Integer.MAX_VALUE,
DEFAULT_KEEPALIVE_MILLIS, MILLISECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}创建一个周期性执行任务的线程池。如果闲置,非核心线程池会在DEFAULT_KEEPALIVEMILLIS时间内回收。线程池最常用的提交任务的方法有两种：execute:ExecutorService.execute(Runnable runable)；submit:FutureTask task = ExecutorService.submit(Runnable runnable);

FutureTask<T> task = ExecutorService.submit(Runnable runnable,T Result);

FutureTask<T> task = ExecutorService.submit(Callable<T> callable);submit(Callable callable)的实现，submit(Runnable runnable)同理。public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
FutureTask<T> ftask = newTaskFor(task);
execute(ftask);
return ftask;
}可以看出submit开启的是有返回结果的任务，会返回一个FutureTask对象，这样就能通过get()方法得到结果。submit最终调用的也是execute(Runnable runable)，submit只是将Callable对象或Runnable封装成一个FutureTask对象，因为FutureTask是个Runnable，所以可以在execute中执行。关于Callable对象和Runnable怎么封装成FutureTask对象，见Callable和Future、FutureTask的使用。

线程池实现的原理

如果只讲线程池的使用，那这篇博客没有什么大的价值，充其量也就是熟悉Executor相关API的过程。线程池的实现过程没有用到Synchronized关键字，用的都是Volatile,Lock和同步(阻塞)队列,Atomic相关类，FutureTask等等，因为后者的性能更优。理解的过程可以很好的学习源码中并发控制的思想。在开篇提到过线程池的优点是可总结为以下三点：线程复用
控制最大并发数
管理线程

1.线程复用过程

理解线程复用原理首先应了解线程生命周期。

在线程的生命周期中，它要经过新建(New)、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞(Blocked)和死亡(Dead)5种状态。Thread通过new来新建一个线程，这个过程是是初始化一些线程信息，如线程名，id,线程所属group等，可以认为只是个普通的对象。调用Thread的start()后Java虚拟机会为其创建方法调用栈和程序计数器，同时将hasBeenStarted为true,之后调用start方法就会有异常。处于这个状态中的线程并没有开始运行，只是表示该线程可以运行了。至于该线程何时开始运行，取决于JVM里线程调度器的调度。当线程获取cpu后，run()方法会被调用。不要自己去调用Thread的run()方法。之后根据CPU的调度在就绪——运行——阻塞间切换，直到run()方法结束或其他方式停止线程，进入dead状态。所以实现线程复用的原理应该就是要保持线程处于存活状态（就绪，运行或阻塞）。接下来来看下ThreadPoolExecutor是怎么实现线程复用的。在ThreadPoolExecutor主要Worker类来控制线程的复用。看下Worker类简化后的代码，这样方便理解：private final class Worker implements Runnable {

final Thread thread;

Runnable firstTask;

Worker(Runnable firstTask) {
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}

public void run() {
runWorker(this);
}

final void runWorker(Worker w) {
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null){
task.run();
}
}Worker是一个Runnable，同时拥有一个thread，这个thread就是要开启的线程，在新建Worker对象时同时新建一个Thread对象，同时将Worker自己作为参数传入TThread，这样当Thread的start()方法调用时，运行的实际上是Worker的run()方法，接着到runWorker()中,有个while循环，一直从getTask()里得到Runnable对象，顺序执行。getTask()又是怎么得到Runnable对象的呢？依旧是简化后的代码：private Runnable getTask() {
if(一些特殊情况) {
return null;
}

Runnable r = workQueue.take();

return r;
}这个workQueue就是初始化ThreadPoolExecutor时存放任务的BlockingQueue队列，这个队列里的存放的都是将要执行的Runnable任务。因为BlockingQueue是个阻塞队列，BlockingQueue.take()得到如果是空，则进入等待状态直到BlockingQueue有新的对象被加入时唤醒阻塞的线程。所以一般情况Thread的run()方法就不会结束,而是不断执行从workQueue里的Runnable任务，这就达到了线程复用的原理了。

2.控制最大并发数

那Runnable是什么时候放入workQueue？Worker又是什么时候创建，Worker里的Thread的又是什么时候调用start()开启新线程来执行Worker的run()方法的呢？有上面的分析看出Worker里的runWorker()执行任务时是一个接一个，串行进行的，那并发是怎么体现的呢？很容易想到是在execute(Runnable runnable)时会做上面的一些任务。看下execute里是怎么做的。execute:简化后的代码public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();

int c = ctl.get();
// 当前线程数 < corePoolSize
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 直接启动新的线程。
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}

// 活动线程数 >= corePoolSize
// runState为RUNNING && 队列未满
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再次检验是否为RUNNING状态
// 非RUNNING状态 则从workQueue中移除任务并拒绝
if (!isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);// 采用线程池指定的策略拒绝任务
// 两种情况：
// 1.非RUNNING状态拒绝新的任务
// 2.队列满了启动新的线程失败（workCount > maximumPoolSize）
} else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}addWorker:简化后的代码private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {

int wc = workerCountOf(c);
if (wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize)) {
return false;
}

w = new Worker(firstTask);
final Thread t = w.thread;
t.start();
}根据代码再来看上面提到的线程池工作过程中的添加任务的情况：* 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；
* 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；
* 如果这时候队列满了，而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
* 如果队列满了，而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会抛出异常RejectExecutionException。这就是Android的AsyncTask在并行执行是在超出最大任务数是抛出RejectExecutionException的原因所在，详见基于最新版本的AsyncTask源码解读及AsyncTask的黑暗面通过addWorker如果成功创建新的线程成功，则通过start()开启新线程，同时将firstTask作为这个Worker里的run()中执行的第一个任务。虽然每个Worker的任务是串行处理，但如果创建了多个Worker，因为共用一个workQueue，所以就会并行处理了。所以根据corePoolSize和maximumPoolSize来控制最大并发数。大致过程可用下图表示。

上面的讲解和图来可以很好的理解的这个过程。如果是做Android开发的，并且对Handler原理比较熟悉，你可能会觉得这个图挺熟悉，其中的一些过程和Handler，Looper，Meaasge使用中，很相似。Handler.send(Message)相当于execute(Runnuble)，Looper中维护的Meaasge队列相当于BlockingQueue，只不过需要自己通过同步来维护这个队列，Looper中的loop()函数循环从Meaasge队列取Meaasge和Worker中的runWork()不断从BlockingQueue取Runnable是同样的道理。

3.管理线程

通过线程池可以很好的管理线程的复用，控制并发数，以及销毁等过程,线程的复用和控制并发上面已经讲了，而线程的管理过程已经穿插在其中了，也很好理解。在ThreadPoolExecutor有个ctl的AtomicInteger变量。通过这一个变量保存了两个内容：所有线程的数量
每个线程所处的状态
其中低29位存线程数，高3位存runState，通过位运算来得到不同的值。private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));

//得到线程的状态
private static int runStateOf(int c) {
return c & ~CAPACITY;
}

//得到Worker的的数量
private static int workerCountOf(int c) {
return c & CAPACITY;
}

// 判断线程是否在运行
private static boolean isRunning(int c) {
return c < SHUTDOWN;
}这里主要通过shutdown和shutdownNow()来分析线程池的关闭过程。首先线程池有五种状态来控制任务添加与执行。主要介绍以下三种：RUNNING状态：线程池正常运行，可以接受新的任务并处理队列中的任务；
SHUTDOWN状态：不再接受新的任务，但是会执行队列中的任务；
STOP状态：不再接受新任务，不处理队列中的任务
shutdown这个方法会将runState置为SHUTDOWN，会终止所有空闲的线程，而仍在工作的线程不受影响，所以队列中的任务人会被执行。shutdownNow方法将runState置为STOP。和shutdown方法的区别，这个方法会终止所有的线程，所以队列中的任务也不会被执行了。

总结

通过对ThreadPoolExecutor源码的分析，从总体上了解了线程池的创建，任务的添加，执行等过程，熟悉这些过程，使用线程池就会更轻松了。而从中学到的一些对并发控制，以及生产者——消费者模型任务处理的使用，对以后理解或解决其他相关问题会有很大的帮助。比如Android中的Handler机制，而Looper中的Messager队列用一个BlookQueue来处理同样是可以的,这写就是读源码的收获吧。

深入理解线程池及其原理

我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便，但是就会有一个问题：如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务？在Java中可以通过线程池来达到这样的效果。今天我们就来详细讲解一下Java的线程池，首先我们从最核心的ThreadPoolExecutor类中的方法讲起，然后再讲述它的实现原理，接着给出了它的使用示例，最后讨论了一下如何合理配置线程池的大小。以下是本文的目录大纲：一.Java中的ThreadPoolExecutor类
二.深入剖析线程池实现原理
三.使用示例
四.如何合理配置线程池的大小　
若有不正之处请多多谅解，并欢迎批评指正。

一.Java中的ThreadPoolExecutor类

java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的具体实现源码。在ThreadPoolExecutor类中提供了四个构造方法：

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
.....
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue);

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory);

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,RejectedExecutionHandler handler);

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler);
...
}

从上面的代码可以得知，ThreadPoolExecutor继承了AbstractExecutorService类，并提供了四个构造器，事实上，通过观察每个构造器的源码具体实现，发现前面三个构造器都是调用的第四个构造器进行的初始化工作。下面解释下一下构造器中各个参数的含义：corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。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：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；
unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

TimeUnit.DAYS;               //天
TimeUnit.HOURS;             //小时
TimeUnit.MINUTES;           //分钟
TimeUnit.SECONDS;           //秒
TimeUnit.MILLISECONDS;      //毫秒
TimeUnit.MICROSECONDS;      //微妙
TimeUnit.NANOSECONDS;       //纳秒

workQueue：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：

ArrayBlockingQueue;
LinkedBlockingQueue;
SynchronousQueue;

ArrayBlockingQueue和PriorityBlockingQueue使用较少，一般使用LinkedBlockingQueue和Synchronous。线程池的排队策略与BlockingQueue有关。threadFactory：线程工厂，主要用来创建线程；
handler：表示当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：

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

具体参数的配置与线程池的关系将在下一节讲述。从上面给出的ThreadPoolExecutor类的代码可以知道，ThreadPoolExecutor继承了AbstractExecutorService，我们来看一下AbstractExecutorService的实现：

public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService {

protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Runnable runnable, T value) { };
protected <T> RunnableFuture<T> newTaskFor(Callable<T> callable) { };
public Future<?> submit(Runnable task) {};
public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) { };
public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) { };
private <T> T doInvokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
boolean timed, long nanos)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
};
public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
throws InterruptedException, ExecutionException {
};
public <T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
};
public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
throws InterruptedException {
};
public <T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException {
};
}

AbstractExecutorService是一个抽象类，它实现了ExecutorService接口。我们接着看ExecutorService接口的实现：

public interface ExecutorService extends Executor {

void shutdown();
boolean isShutdown();
boolean isTerminated();
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException;
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
<T> Future<T> submit(Runnable task, T result);
Future<?> submit(Runnable task);
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
throws InterruptedException;
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException;

<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks)
throws InterruptedException, ExecutionException;
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
}

而ExecutorService又是继承了Executor接口，我们看一下Executor接口的实现：

public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}

到这里，大家应该明白了ThreadPoolExecutor、AbstractExecutorService、ExecutorService和Executor几个之间的关系了。Executor是一个顶层接口，在它里面只声明了一个方法execute(Runnable)，返回值为void，参数为Runnable类型，从字面意思可以理解，就是用来执行传进去的任务的；然后ExecutorService接口继承了Executor接口，并声明了一些方法：submit、invokeAll、invokeAny以及shutDown等；抽象类AbstractExecutorService实现了ExecutorService接口，基本实现了ExecutorService中声明的所有方法；然后ThreadPoolExecutor继承了类AbstractExecutorService。在ThreadPoolExecutor类中有几个非常重要的方法：

execute()
submit()
shutdown()
shutdownNow()

execute()方法实际上是Executor中声明的方法，在ThreadPoolExecutor进行了具体的实现，这个方法是ThreadPoolExecutor的核心方法，通过这个方法可以向线程池提交一个任务，交由线程池去执行。submit()方法是在ExecutorService中声明的方法，在AbstractExecutorService就已经有了具体的实现，在ThreadPoolExecutor中并没有对其进行重写，这个方法也是用来向线程池提交任务的，但是它和execute()方法不同，它能够返回任务执行的结果，去看submit()方法的实现，会发现它实际上还是调用的execute()方法，只不过它利用了Future来获取任务执行结果（Future相关内容将在下一篇讲述）。shutdown()和shutdownNow()是用来关闭线程池的。还有很多其他的方法：比如：getQueue() 、getPoolSize() 、getActiveCount()、getCompletedTaskCount()等获取与线程池相关属性的方法，有兴趣的朋友可以自行查阅API。

二.深入剖析线程池实现原理

在上一节我们从宏观上介绍了ThreadPoolExecutor，下面我们来深入解析一下线程池的具体实现原理，将从下面几个方面讲解：1.线程池状态
2.任务的执行
3.线程池中的线程初始化
4.任务缓存队列及排队策略
5.任务拒绝策略
6.线程池的关闭
7.线程池容量的动态调整
1.线程池状态在ThreadPoolExecutor中定义了一个Volatile变量，另外定义了几个static final变量表示线程池的各个状态：

volatile int runState;
static final int RUNNING    = 0;
static final int SHUTDOWN   = 1;
static final int STOP       = 2;
static final int TERMINATED = 3;

runState表示当前线程池的状态，它是一个volatile变量用来保证线程之间的可见性；下面的几个static final变量表示runState可能的几个取值。当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态；如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUTDOWN状态，此时线程池不能够接受新的任务，它会等待所有任务执行完毕；如果调用了shutdownNow()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能接受新的任务，并且会去尝试终止正在执行的任务；当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，线程池被设置为TERMINATED状态。2.任务的执行在了解将任务提交给线程池到任务执行完毕整个过程之前，我们先来看一下ThreadPoolExecutor类中其他的一些比较重要成员变量：

private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;              //任务缓存队列，用来存放等待执行的任务
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock();   //线程池的主要状态锁，对线程池状态（比如线程池大小
//、runState等）的改变都要使用这个锁
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();  //用来存放工作集

private volatile long  keepAliveTime;    //线程存活时间
private volatile boolean allowCoreThreadTimeOut;   //是否允许为核心线程设置存活时间
private volatile int   corePoolSize;     //核心池的大小（即线程池中的线程数目大于这个参数时，提交的任务会被放进任务缓存队列）
private volatile int   maximumPoolSize;   //线程池最大能容忍的线程数

private volatile int   poolSize;       //线程池中当前的线程数

private volatile RejectedExecutionHandler handler; //任务拒绝策略

private volatile ThreadFactory threadFactory;   //线程工厂，用来创建线程

private int largestPoolSize;   //用来记录线程池中曾经出现过的最大线程数

private long completedTaskCount;   //用来记录已经执行完毕的任务个数

每个变量的作用都已经标明出来了，这里要重点解释一下corePoolSize、maximumPoolSize、largestPoolSize三个变量。corePoolSize在很多地方被翻译成核心池大小，其实我的理解这个就是线程池的大小。举个简单的例子：假如有一个工厂，工厂里面有10个工人，每个工人同时只能做一件任务。因此只要当10个工人中有工人是空闲的，来了任务就分配给空闲的工人做；当10个工人都有任务在做时，如果还来了任务，就把任务进行排队等待；如果说新任务数目增长的速度远远大于工人做任务的速度，那么此时工厂主管可能会想补救措施，比如重新招4个临时工人进来；然后就将任务也分配给这4个临时工人做；如果说着14个工人做任务的速度还是不够，此时工厂主管可能就要考虑不再接收新的任务或者抛弃前面的一些任务了。当这14个工人当中有人空闲时，而新任务增长的速度又比较缓慢，工厂主管可能就考虑辞掉4个临时工了，只保持原来的10个工人，毕竟请额外的工人是要花钱的。这个例子中的corePoolSize就是10，而maximumPoolSize就是14（10+4）。也就是说corePoolSize就是线程池大小，maximumPoolSize在我看来是线程池的一种补救措施，即任务量突然过大时的一种补救措施。不过为了方便理解，在本文后面还是将corePoolSize翻译成核心池大小。largestPoolSize只是一个用来起记录作用的变量，用来记录线程池中曾经有过的最大线程数目，跟线程池的容量没有任何关系。下面我们进入正题，看一下任务从提交到最终执行完毕经历了哪些过程。在ThreadPoolExecutor类中，最核心的任务提交方法是execute()方法，虽然通过submit也可以提交任务，但是实际上submit方法里面最终调用的还是execute()方法，所以我们只需要研究execute()方法的实现原理即可：

public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) {
if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) {
if (runState != RUNNING || poolSize == 0)
ensureQueuedTaskHandled(command);
}
else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command))
reject(command); // is shutdown or saturated
}
}

上面的代码可能看起来不是那么容易理解，下面我们一句一句解释：首先，判断提交的任务command是否为null，若是null，则抛出空指针异常；接着是这句，这句要好好理解一下：

if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command))

由于是或条件运算符，所以先计算前半部分的值，如果线程池中当前线程数不小于核心池大小，那么就会直接进入下面的if语句块了。如果线程池中当前线程数小于核心池大小，则接着执行后半部分，也就是执行：

addIfUnderCorePoolSize(command)

如果执行完addIfUnderCorePoolSize这个方法返回false，则继续执行下面的if语句块，否则整个方法就直接执行完毕了。如果执行完addIfUnderCorePoolSize这个方法返回false，然后接着判断：

if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command))

如果当前线程池处于RUNNING状态，则将任务放入任务缓存队列；如果当前线程池不处于RUNNING状态或者任务放入缓存队列失败，则执行：

addIfUnderMaximumPoolSize(command)

如果执行addIfUnderMaximumPoolSize方法失败，则执行reject()方法进行任务拒绝处理。回到前面：

if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command))

这句的执行，如果说当前线程池处于RUNNING状态且将任务放入任务缓存队列成功，则继续进行判断：

if (runState != RUNNING || poolSize == 0)

这句判断是为了防止在将此任务添加进任务缓存队列的同时其他线程突然调用shutdown或者shutdownNow方法关闭了线程池的一种应急措施。如果是这样就执行：

ensureQueuedTaskHandled(command)

进行应急处理，从名字可以看出是保证 添加到任务缓存队列中的任务得到处理。我们接着看2个关键方法的实现：addIfUnderCorePoolSize和addIfUnderMaximumPoolSize：

private boolean addIfUnderCorePoolSize(Runnable firstTask) {
Thread t = null;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (poolSize < corePoolSize && runState == RUNNING)
t = addThread(firstTask);        //创建线程去执行firstTask任务
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (t == null)
return false;
t.start();
return true;
}

这个是addIfUnderCorePoolSize方法的具体实现，从名字可以看出它的意图就是当低于核心吃大小时执行的方法。下面看其具体实现，首先获取到锁，因为这地方涉及到线程池状态的变化，先通过if语句判断当前线程池中的线程数目是否小于核心池大小，有朋友也许会有疑问：前面在execute()方法中不是已经判断过了吗，只有线程池当前线程数目小于核心池大小才会执行addIfUnderCorePoolSize方法的，为何这地方还要继续判断？原因很简单，前面的判断过程中并没有加锁，因此可能在execute方法判断的时候poolSize小于corePoolSize，而判断完之后，在其他线程中又向线程池提交了任务，就可能导致poolSize不小于corePoolSize了，所以需要在这个地方继续判断。然后接着判断线程池的状态是否为RUNNING，原因也很简单，因为有可能在其他线程中调用了shutdown或者shutdownNow方法。然后就是执行

t = addThread(firstTask);

这个方法也非常关键，传进去的参数为提交的任务，返回值为Thread类型。然后接着在下面判断t是否为空，为空则表明创建线程失败（即poolSize>=corePoolSize或者runState不等于RUNNING），否则调用t.start()方法启动线程。我们来看一下addThread方法的实现：

private Thread addThread(Runnable firstTask) {
Worker w = new Worker(firstTask);
Thread t = threadFactory.newThread(w);  //创建一个线程，执行任务
if (t != null) {
w.thread = t;            //将创建的线程的引用赋值为w的成员变量
workers.add(w);
int nt = ++poolSize;     //当前线程数加1
if (nt > largestPoolSize)
largestPoolSize = nt;
}
return t;
}

在addThread方法中，首先用提交的任务创建了一个Worker对象，然后调用线程工厂threadFactory创建了一个新的线程t，然后将线程t的引用赋值给了Worker对象的成员变量thread，接着通过workers.add(w)将Worker对象添加到工作集当中。下面我们看一下Worker类的实现：

private final class Worker implements Runnable {
private final ReentrantLock runLock = new ReentrantLock();
private Runnable firstTask;
volatile long completedTasks;
Thread thread;
Worker(Runnable firstTask) {
this.firstTask = firstTask;
}
boolean isActive() {
return runLock.isLocked();
}
void interruptIfIdle() {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
if (runLock.tryLock()) {
try {
if (thread != Thread.currentThread())
thread.interrupt();
} finally {
runLock.unlock();
}
}
}
void interruptNow() {
thread.interrupt();
}

private void runTask(Runnable task) {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
runLock.lock();
try {
if (runState < STOP &&
Thread.interrupted() &&
runState >= STOP)
boolean ran = false;
beforeExecute(thread, task);   //beforeExecute方法是ThreadPoolExecutor类的一个方法，没有具体实现，用户可以根据
//自己需要重载这个方法和后面的afterExecute方法来进行一些统计信息，比如某个任务的执行时间等
try {
task.run();
ran = true;
afterExecute(task, null);
++completedTasks;
} catch (RuntimeException ex) {
if (!ran)
afterExecute(task, ex);
throw ex;
}
} finally {
runLock.unlock();
}
}

public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);   //当任务队列中没有任务时，进行清理工作
}
}
}

它实际上实现了Runnable接口，因此上面的Thread t = threadFactory.newThread(w);效果跟下面这句的效果基本一样：

Thread t = new Thread(w);

相当于传进去了一个Runnable任务，在线程t中执行这个Runnable。既然Worker实现了Runnable接口，那么自然最核心的方法便是run()方法了：

public void run() {
try {
Runnable task = firstTask;
firstTask = null;
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
runTask(task);
task = null;
}
} finally {
workerDone(this);
}
}

从run方法的实现可以看出，它首先执行的是通过构造器传进来的任务firstTask，在调用runTask()执行完firstTask之后，在while循环里面不断通过getTask()去取新的任务来执行，那么去哪里取呢？自然是从任务缓存队列里面去取，getTask是ThreadPoolExecutor类中的方法，并不是Worker类中的方法，下面是getTask方法的实现：

Runnable getTask() {
for (;;) {
try {
int state = runState;
if (state > SHUTDOWN)
return null;
Runnable r;
if (state == SHUTDOWN)  // Help drain queue
r = workQueue.poll();
else if (poolSize > corePoolSize || allowCoreThreadTimeOut) //如果线程数大于核心池大小或者允许为核心池线程设置空闲时间，
//则通过poll取任务，若等待一定的时间取不到任务，则返回null
r = workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS);
else
r = workQueue.take();
if (r != null)
return r;
if (workerCanExit()) {    //如果没取到任务，即r为null，则判断当前的worker是否可以退出
if (runState >= SHUTDOWN) // Wake up others
interruptIdleWorkers();   //中断处于空闲状态的worker
return null;
}
// Else retry
} catch (InterruptedException ie) {
// On interruption, re-check runState
}
}
}

在getTask中，先判断当前线程池状态，如果runState大于SHUTDOWN（即为STOP或者TERMINATED），则直接返回null。如果runState为SHUTDOWN或者RUNNING，则从任务缓存队列取任务。如果当前线程池的线程数大于核心池大小corePoolSize或者允许为核心池中的线程设置空闲存活时间，则调用poll(time,timeUnit)来取任务，这个方法会等待一定的时间，如果取不到任务就返回null。然后判断取到的任务r是否为null，为null则通过调用workerCanExit()方法来判断当前worker是否可以退出，我们看一下workerCanExit()的实现：

private boolean workerCanExit() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
boolean canExit;
//如果runState大于等于STOP，或者任务缓存队列为空了
//或者  允许为核心池线程设置空闲存活时间并且线程池中的线程数目大于1
try {
canExit = runState >= STOP ||
workQueue.isEmpty() ||
(allowCoreThreadTimeOut &&
poolSize > Math.max(1, corePoolSize));
} finally {
mainLock.unlock();
}
return canExit;
}

也就是说如果线程池处于STOP状态、或者任务队列已为空或者允许为核心池线程设置空闲存活时间并且线程数大于1时，允许worker退出。如果允许worker退出，则调用interruptIdleWorkers()中断处于空闲状态的worker，我们看一下interruptIdleWorkers()的实现：

void interruptIdleWorkers() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
for (Worker w : workers)  //实际上调用的是worker的interruptIfIdle()方法
w.interruptIfIdle();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}

从实现可以看出，它实际上调用的是worker的interruptIfIdle()方法，在worker的interruptIfIdle()方法中：

void interruptIfIdle() {
final ReentrantLock runLock = this.runLock;
if (runLock.tryLock()) {    //注意这里，是调用tryLock()来获取锁的，因为如果当前worker正在执行任务，锁已经被获取了，是无法获取到锁的
//如果成功获取了锁，说明当前worker处于空闲状态
try {
if (thread != Thread.currentThread())
thread.interrupt();
} finally {
runLock.unlock();
}
}
}

这里有一个非常巧妙的设计方式，假如我们来设计线程池，可能会有一个任务分派线程，当发现有线程空闲时，就从任务缓存队列中取一个任务交给空闲线程执行。但是在这里，并没有采用这样的方式，因为这样会要额外地对任务分派线程进行管理，无形地会增加难度和复杂度，这里直接让执行完任务的线程去任务缓存队列里面取任务来执行。我们再看addIfUnderMaximumPoolSize方法的实现，这个方法的实现思想和addIfUnderCorePoolSize方法的实现思想非常相似，唯一的区别在于addIfUnderMaximumPoolSize方法是在线程池中的线程数达到了核心池大小并且往任务队列中添加任务失败的情况下执行的：

private boolean addIfUnderMaximumPoolSize(Runnable firstTask) {
Thread t = null;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
if (poolSize < maximumPoolSize && runState == RUNNING)
t = addThread(firstTask);
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (t == null)
return false;
t.start();
return true;
}

看到没有，其实它和addIfUnderCorePoolSize方法的实现基本一模一样，只是if语句判断条件中的poolSize < maximumPoolSize不同而已。到这里，大部分朋友应该对任务提交给线程池之后到被执行的整个过程有了一个基本的了解，下面总结一下：1）首先，要清楚corePoolSize和maximumPoolSize的含义；2）其次，要知道Worker是用来起到什么作用的；3）要知道任务提交给线程池之后的处理策略，这里总结一下主要有4点：如果当前线程池中的线程数目小于corePoolSize，则每来一个任务，就会创建一个线程去执行这个任务；
如果当前线程池中的线程数目>=corePoolSize，则每来一个任务，会尝试将其添加到任务缓存队列当中，若添加成功，则该任务会等待空闲线程将其取出去执行；若添加失败（一般来说是任务缓存队列已满），则会尝试创建新的线程去执行这个任务；
如果当前线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，则会采取任务拒绝策略进行处理；
如果线程池中的线程数量大于 corePoolSize时，如果某线程空闲时间超过keepAliveTime，线程将被终止，直至线程池中的线程数目不大于corePoolSize；如果允许为核心池中的线程设置存活时间，那么核心池中的线程空闲时间超过keepAliveTime，线程也会被终止。
3.线程池中的线程初始化默认情况下，创建线程池之后，线程池中是没有线程的，需要提交任务之后才会创建线程。在实际中如果需要线程池创建之后立即创建线程，可以通过以下两个方法办到：prestartCoreThread()：初始化一个核心线程；
prestartAllCoreThreads()：初始化所有核心线程
下面是这2个方法的实现：

public boolean prestartCoreThread() {
return addIfUnderCorePoolSize(null); //注意传进去的参数是null
}

public int prestartAllCoreThreads() {
int n = 0;
while (addIfUnderCorePoolSize(null))//注意传进去的参数是null
++n;
return n;
}

注意上面传进去的参数是null，根据第2小节的分析可知如果传进去的参数为null，则最后执行线程会阻塞在getTask方法中的

r = workQueue.take();

即等待任务队列中有任务。4.任务缓存队列及排队策略在前面我们多次提到了任务缓存队列，即workQueue，它用来存放等待执行的任务。workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>，通常可以取下面三种类型：1）ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；2）LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE；3）synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。5.任务拒绝策略当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：

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

6.线程池的关闭ThreadPoolExecutor提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是shutdown()和shutdownNow()，其中：shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务
shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
7.线程池容量的动态调整ThreadPoolExecutor提供了动态调整线程池容量大小的方法：setCorePoolSize()和setMaximumPoolSize()，setCorePoolSize：设置核心池大小
setMaximumPoolSize：设置线程池最大能创建的线程数目大小
当上述参数从小变大时，ThreadPoolExecutor进行线程赋值，还可能立即创建新的线程来执行任务。

三.使用示例

前面我们讨论了关于线程池的实现原理，这一节我们来看一下它的具体使用：

public class Test {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 200, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5));

for(int i=0;i<15;i++){
MyTask myTask = new MyTask(i);
executor.execute(myTask);
System.out.println("线程池中线程数目："+executor.getPoolSize()+"，队列中等待执行的任务数目："+
executor.getQueue().size()+"，已执行玩别的任务数目："+executor.getCompletedTaskCount());
}
executor.shutdown();
}
}

class MyTask implements Runnable {
private int taskNum;

public MyTask(int num) {
this.taskNum = num;
}

@Override
public void run() {
System.out.println("正在执行task "+taskNum);
try {
Thread.currentThread().sleep(4000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("task "+taskNum+"执行完毕");
}
}

执行结果：

正在执行task 0
线程池中线程数目：1，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：2，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 1
线程池中线程数目：3，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 2
线程池中线程数目：4，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 3
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：0，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 4
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：1，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：2，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：3，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：4，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：5，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
线程池中线程数目：6，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 10
线程池中线程数目：7，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 11
线程池中线程数目：8，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 12
线程池中线程数目：9，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 13
线程池中线程数目：10，队列中等待执行的任务数目：5，已执行玩别的任务数目：0
正在执行task 14
task 3执行完毕
task 0执行完毕
task 2执行完毕
task 1执行完毕
正在执行task 8
正在执行task 7
正在执行task 6
正在执行task 5
task 4执行完毕
task 10执行完毕
task 11执行完毕
task 13执行完毕
task 12执行完毕
正在执行task 9
task 14执行完毕
task 8执行完毕
task 5执行完毕
task 7执行完毕
task 6执行完毕
task 9执行完毕

从执行结果可以看出，当线程池中线程的数目大于5时，便将任务放入任务缓存队列里面，当任务缓存队列满了之后，便创建新的线程。如果上面程序中，将for循环中改成执行20个任务，就会抛出任务拒绝异常了。不过在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池：

Executors.newCachedThreadPool();        //创建一个缓冲池，缓冲池容量大小为Integer.MAX_VALUE
Executors.newSingleThreadExecutor();   //创建容量为1的缓冲池
Executors.newFixedThreadPool(int);    //创建固定容量大小的缓冲池

下面是这三个静态方法的具体实现：

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}

从它们的具体实现来看，它们实际上也是调用了ThreadPoolExecutor，只不过参数都已配置好了。newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue；newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，也使用的LinkedBlockingQueue；newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。实际中，如果Executors提供的三个静态方法能满足要求，就尽量使用它提供的三个方法，因为自己去手动配置ThreadPoolExecutor的参数有点麻烦，要根据实际任务的类型和数量来进行配置。另外，如果ThreadPoolExecutor达不到要求，可以自己继承ThreadPoolExecutor类进行重写。

四.如何合理配置线程池的大小

本节来讨论一个比较重要的话题：如何合理配置线程池大小，仅供参考。一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1如果是IO密集型任务，参考值可以设置为2*NCPU当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。

参考资料：

http://ifeve.com/java-threadpool/ http://blog.163.com/among_1985/blog/static/275005232012618849266/ http://developer.51cto.com/art/201203/321885.htm http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/22097059 http://blog.csdn.net/cutesource/article/details/6061229 http://blog.csdn.net/xieyuooo/article/details/8718741 《JDK API 1.6》