ThreadPoolExcutor（线程池）

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1、概念：

     用于管理java的多线程。线程的生命周期包括创建、就绪、运行、阻塞、销毁，当有大量的线程任务需要创建时，内存的开销就大了，此时，使用线程池，在一定程度上能够很好的缓解线程的大开销。

2、优势：

     (1)降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建、销毁线程造成的消耗。

     (2)提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。

     (3)提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果入限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。

3、线程池的创建：

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

     corePoolSize：      线程池维护线程的最少数量 （core : 核心）
     maximumPoolSize：   线程池维护线程的最大数量
 
     keepAliveTime：     线程池维护线程所允许的空闲时间
     unit：               线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
     workQueue：          线程池所使用的缓冲队列
     handler：            线程池对拒绝任务的处理策略

4、添加任务到线程池

    
  通过 execute(Runnable)方法被添加到线程池，任务就是一个 Runnable类型的对象，任务的执行方法就是 Runnable类型对象的run()方法。

    当一个任务通过execute(Runnable)方法欲添加到线程池时：

    如果此时线程池中的数量小于corePoolSize，即使线程池中的线程都处于空闲状态，也要创建新的线程来处理被添加的任务。

    如果此时线程池中的数量等于 corePoolSize，但是缓冲队列 workQueue未满，那么任务被放入缓冲队列。

    如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量小于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。

    如果此时线程池中的数量大于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。

    也就是：处理任务的优先级为：

    核心线程corePoolSize、任务队列workQueue、最大线程maximumPoolSize，如果三者都满了，使用handler处理被拒绝的任务。

    当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。这样，线程池可以动态的调整池中的线程数。

    unit可选的参数为java.util.concurrent.TimeUnit中的几个静态属性：NANOSECONDS、MICROSECONDS、MILLISECONDS、SECONDS。

     workQueue常用的是：java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
     handler有四个选择：
          ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()：     抛出java.util.concurrent.RejectedExecutionException异常
          ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy():     
重试添加当前的任务，他会自动重复调用execute()方法

          ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy():     抛弃旧的任务

          ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy():     抛弃当前的任务

5、线程池的使用场合：     

     （1）单个任务处理的时间比较短；

     （2）需要处理的任务数量大；

6、线程池的应用举例：

package hh;

import java.io.Serializable;

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolExcutorDemo {

     private static int produceTaskSleepTime = 5;

     private static int consumeTaskSleepTime = 5000;

     private static int produceTaskMaxNumber = 20; //定义最大添加10个线程到线程池中

     public static void main(String[] args) {

            //构造一个线程池

           ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3,

                     TimeUnit. SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),

                      new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

            for( int i=1; i<= produceTaskMaxNumber;i++){

                 try {

                      //一个任务，并将其加入到线程池

                     String work= “work@ “ + i;

                     System. out.println( “put ：” +work);

                      threadPool.execute( new ThreadPoolTask(work));

                      //便于观察，等待一段时间

                     Thread. sleep(produceTaskSleepTime);

                } catch (Exception e) {

                      e.printStackTrace();

                     }

                }

     }

     /**

     * 线程池执行的任务

     * @author zhu

     */

     public static class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{

            private static final long serialVersionUID = 0;

            //保存任务所需要的数据

            private Object threadPoolTaskData;

           ThreadPoolTask(Object works){

                 this. threadPoolTaskData =works;

           }

            public void run(){

                 //处理一个任务，这里的处理方式太简单了，仅仅是一个打印语句

                System. out.println( “start——“+threadPoolTaskData );

                 try {

                      //便于观察，等待一段时间

                     Thread. sleep(consumeTaskSleepTime);

                     } catch (Exception e) {

                            e.printStackTrace();

                           }

                 threadPoolTaskData = null;

                }

            public Object getTask(){

                 return this. threadPoolTaskData;

                }

     }

}