一、简介
线程池类为 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，常用构造方法为：
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
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
一个任务通过 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我常用的是：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
class="java" name="code">
package demo;
import java.io.Serializable;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestThreadPool2
{
private static int produceTaskSleepTime = 2;
private static int produceTaskMaxNumber = 10;
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
{
// 产生一个任务，并将其加入到线程池
String task = "task@ " + i;
System.out.println("put " + task);
threadPool.execute(new ThreadPoolTask(task));
// 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
*/
class ThreadPoolTask implements Runnable, Serializable
{
private static final long serialVersionUID = 0;
private static int consumeTaskSleepTime = 2000;
// 保存任务所需要的数据
private Object threadPoolTaskData;
ThreadPoolTask(Object tasks)
{
this.threadPoolTaskData = tasks;
}
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(Thread.currentThread().getName());
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;
}
}
说明：
1、在这段程序中，一个任务就是一个Runnable类型的对象，也就是一个ThreadPoolTask类型的对象。
2、一般来说任务除了处理方式外，还需要处理的数据，处理的数据通过构造方法传给任务。
3、在这段程序中，main()方法相当于一个残忍的领导，他派发出许多任务，丢给一个叫 threadPool的任劳任怨的小组来做。
这个小组里面队员至少有两个，如果他们两个忙不过来，任务就被放到任务列表里面。
如果积压的任务过多，多到任务列表都装不下(超过3个)的时候，就雇佣新的队员来帮忙。但是基于成本的考虑，不能雇佣太多的队员，至多只能雇佣 4个。
如果四个队员都在忙时，再有新的任务，这个小组就处理不了了，任务就会被通过一种策略来处理，我们的处理方式是不停的派发，直到接受这个任务为止(更残忍！呵呵)。
因为队员工作是需要成本的，如果工作很闲，闲到 3SECONDS都没有新的任务了，那么有的队员就会被解雇了，但是，为了小组的正常运转，即使工作再闲，小组的队员也不能少于两个。
4、通过调整 produceTaskSleepTime和 consumeTaskSleepTime的大小来实现对派发任务和处理任务的速度的控制，改变这两个值就可以观察不同速率下程序的工作情况。
5、通过调整4中所指的数据，再加上调整任务丢弃策略，换上其他三种策略，就可以看出不同策略下的不同处理方式。
6、对于其他的使用方法，参看jdk的帮助，很容易理解和使用
package demo;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExecutorTest
{
private static int queueDeep = 4;
public void createThreadPool()
{
/*
* 创建线程池，最小线程数为2，最大线程数为4，线程池维护线程的空闲时间为3秒，
* 使用队列深度为4的有界队列，如果执行程序尚未关闭，则位于工作队列头部的任务将被删除，
* 然后重试执行程序（如果再次失败，则重复此过程），里面已经根据队列深度对任务加载进行了控制。
*/
ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 3, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueDeep),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
// 向线程池中添加 10 个任务
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
try
{
Thread.sleep(1);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
while (getQueueSize(tpe.getQueue()) >= queueDeep)
{
System.out.println("队列已满，等3秒再添加任务");
try
{
Thread.sleep(3000);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
TaskThreadPool ttp = new TaskThreadPool(i);
System.out.println("put i:" + i);
tpe.execute(ttp);
}
tpe.shutdown();
}
private synchronized int getQueueSize(Queue queue)
{
return queue.size();
}
public static void main(String[] args)
{
ThreadPoolExecutorTest test = new ThreadPoolExecutorTest();
test.createThreadPool();
}
class TaskThreadPool implements Runnable
{
private int index;
public TaskThreadPool(int index)
{
this.index = index;
}
public void run()
{
System.out.println(Thread.currentThread() + " index:" + index);
try
{
Thread.sleep(3000);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
}
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