1.介绍

在java.util.concurrent中，提供了工具类Executors(调度器)对象来创建线程池，可创建的线程池有四种：

1、CachedThreadPool：可缓存线程池，如果数据请求过多，它会不断创建新的线程，并且它还可以灵活回收空闲的线程

2、FixedThreadPool：固定长度线程池，可以控制线程最大并发数，超出的线程会放到队列中

3、SingleThreadExecutor：单线程线程池，它只会用唯一的线程来执行任务

4、ScheduledThreadPool ：用于定时执行任务线程池

但在阿里巴巴JAVA开发手册中，第三条明确说了只要创建线程就要使用线程池，但是在第四条中又明确说明不允许使用Java内置线程池Executors去创建，而是使用ThreadPoolExecutor创建线程池。

要是IDEA导入阿里规约插件之后，使用Executor创建线程池，还会有红线提醒。

文章下面内容就来看一下，阿里巴巴建议的通过ThreadPoolExecutor创建线程池方式如何操作。

2.JUC线程池实现原理

通过看JUC几个内置线程池的源码可以得出结论，这几个线程池除了调度线程池，底层都是new ThreadPoolExecutor实现的。

而且调度线程池在项目开发中也用不到，都是使用调度框架实现。

3.线程池7个参数

常用的只有3个∶corePoolSize、maximumPoolSize和 workQueue。

corePoolSize：一般设置为maximumPoolSize 的五分之一

maximumPoolSize：一般设置为CPU的核心数+1。

workQueue：队列积压长度，在满足业务的前提下做压测，尽量减少队列积压

4.线程拒绝策略

当提交任务数大于 corePoolSize 的时候，会优先将任务放到 workQueue 阻塞队列中。当阻塞队列饱和后，会扩充线程池中线程数，直到达到maximumPoolSize 最大线程数配置。此时，再多余的任务，则会触发线程池的拒绝策略了。

总结起来，也就是一句话，当提交的任务数大于（workQueue.size() + maximumPoolSize ），就会触发线程池的拒绝策略。

线程拒绝策略有如下五种：

1、AbortPolicy：丢弃任务，并抛出拒绝执行 RejectedExecutionException 异常信息。线程池默认的拒绝策略。必须处理好抛出的异常，否则会打断当前的执行流程，影响后续的任务执行。

2、CallerRunsPolicy：这个拒绝策略就是谁调用了本线程池，则谁来执行任务，保证任务不会丢失。一般并发比较小，性能要求不高，不允许失败。但是，由于调用者自己运行任务，如果任务提交速度过快，可能导致程序阻塞，性能效率上必然的损失较大

3、DiscardPolicy: 直接丢弃，其他啥都没有

4、DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列 workQueue 中最老的一个任务，并将新任务加入

5、实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器

5.代码示例

//自定义线程池创建
public class ThreadPoolDemo {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                1,
                5,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
        );

        //10个用户请求
        try {
            for (int i = 1; i <=10; i++) { //执行 threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"处理用户请求");
                });
            }
        }catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            //关闭
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

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