Java线程池七大参数详解和配置
相信像我一样的很多同学，没事刷刷面经，就会发现多线程在面试中出现很频繁，对于Java选手来说，线程池的知识肯定必不可少，今天我们就来详细了解Java线程池的七大参数，积累面试经验。
一、corePoolSize核心线程数
指的是核心线程大小，线程池中维护一个最小的线程数量，即使这些线程处于空闲状态，也一直存在池中，除非设置了核心线程超时时间。
二、maximunPoolSize最大线程数
指的是线程池中允许的最大线程数量。当线程池中核心线程都处理执行状态，有新请求的任务：
1、工作队列未满：新请求的任务加入工作队列
2、工作队列已满：线程池会创建新线程，来执行这个任务。当然，创建新线程不是无限制的，因为会受到maximumPoolSize最大线程数量的限制。
三、keepAliveTime空闲线程存活时间
指的是空闲线程存活时间。具体说，当线程数大于核心线程数时，空闲线程在等待新任务到达的最大时间，如果超过这个时间还没有任务请求，该空闲线程就会被销毁。
四、unit空闲线程存活时间的单位
是指空闲线程存活时间的单位。keepAliveTime的计量单位。枚举类型TimeUnit类。
五、workQueue线程工作队列
1、ArrayBlockingQueue FIFO有界阻塞队列
基于数组的有界阻塞队列，特点FIFO（先进先出）。
当线程池中已经存在最大数量的线程时候，再请求新的任务，这时就会将任务加入工作队列的队尾，一旦有空闲线程，就会取出队头执行任务。因为是基于数组的有界阻塞队列，所以可以避免系统资源的耗尽。
那么如果出现有界队列已满，最大数量的所有线程都处于执行状态，这时又有新的任务请求，怎么办呢？
这时候会采用Handler拒绝策略，对请求的任务进行处理。后面会详细介绍。
2、LinkedBlockingQueue FIFO无限队列
基于链表的无界阻塞队列，默认最大容量Integer.MAX_VALUE( 2^{32}-1)，可认为是无限队列，特点FIFO。
关于maximumPoolSize参数在工作队列为LinkedBlockingQueue时候，是否起作用这个问题，我们需要视情况而定！
情况①：如果指定了工作队列大小，比如core=2，max=3，workQueue=2，任务数task=5，这种情况的最大线程数量的限制是有效的。
情况②：如果工作队列大小默认2^{32}-1，这时maximumPoolSize不起作用，因为新请求的任务一直可以加到队列中。
3、PriorityBlockingQueue VIP
优先级无界阻塞队列，前面两种工作队列特点都是FIFO，而优先级阻塞队列可以通过参数Comparator实现对任务进行排序，不按照FIFO执行。
4、SynchronousQueue不缓存任务的阻塞队列
不缓存任务的阻塞队列，它实际上不是真正的队列，因为它没有提供存储任务的空间。生产者一个任务请求到来，会直接执行，也就是说这种队列在消费者充足的情况下更加适合。因为这种队列没有存储能力，所以只有当另一个线程（消费者）准备好工作，put（入队）和take（出队）方法才不会是阻塞状态。
以上四种工作队列，跟线程池结合就是一种生产者-消费者 设计模式。生产者把新任务加入工作队列，消费者从队列取出任务消费，BlockingQueue可以使用任意数量的生产者和消费者，这样实现了解耦，简化了设计。
六、threadFactory线程工厂
线程工厂，创建一个新线程时使用的工厂，可以用来设定线程名、是否为daemon线程等。
守护线程(Daemon Thread) 在Java中有两类线程：用户线程 (User Thread)、守护线程 (Daemon
Thread)。
所谓守护
线程，是指在程序运行的时候在后台提供一种通用服务的线程，比如垃圾回收线程就是一个很称职的守护者，并且这种线程并不属于程序中不可或缺的部分。因此，当所有的非守护线程结束时，程序也就终止了，同时会杀死进程中的所有守护线程。反过来说，只要任何非守护线程还在运行，程序就不会终止。
用户线程和守护线程两者几乎没有区别，唯一的不同之处就在于虚拟机的离开：如果用户线程已经全部退出运行了，只剩下守护线程存在了，虚拟机也就退出了。
因为没有了被守护者，守护线程也就没有工作可做了，也就没有继续运行程序的必要了。
将线程转换为守护线程可以通过调用Thread对象的setDaemon(true)方法来实现。在使用守护线程时需要注意一下几点：
(1) thread.setDaemon(true)必须在thread.start()之前设置，否则会跑出一个IllegalThreadStateException异常。你不能把正在运行的常规线程设置为守护线程。
(2) 在Daemon线程中产生的新线程也是Daemon的。
(3) 守护线程应该永远不去访问固有资源，如文件、数据库，因为它会在任何时候甚至在一个操作的中间发生中断。
七、handler超出线程数和工作队列时候的任务请求处理策略
Java 并发超出线程数和工作队列时候的任务请求处理策略，使用了策略设计模式。
策略1：ThreadPoolExecutor.AbortPolicy（默认）拒绝执行
在默认的处理策略。该处理在拒绝时抛出RejectedExecutionException，拒绝执行。
策略2：ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy调用 execute 方法的线程本身运行任务
调用 execute 方法的线程本身运行任务。这提供了一个简单的反馈控制机制，可以降低新任务提交的速度。
策略3：ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy执行程序未关闭，则删除工作队列头部的任务
如果执行程序未关闭，则删除工作队列头部的任务，然后重试执行(可能再次失败，导致重复执行)。
策略4：ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy无法执行的任务被简单地删除
无法执行的任务被简单地删除，将会丢弃当前任务，通过源码可以看出，该策略不会执行任务操作。
八 ThreadPoolExecutor线程池参数设置技巧
一、ThreadPoolExecutor的重要参数
corePoolSize：核心线程数
核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭
queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）
当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行
maxPoolSize：最大线程数
当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常
keepAliveTime：线程空闲时间
当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时
rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器
两种情况会拒绝处理任务：
当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务
线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常
ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：
AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
CallerRunsPolicy 执行任务
DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器
二、ThreadPoolExecutor执行顺序：
线程池按以下行为执行任务
当线程数小于核心线程数时，创建线程。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
若线程数小于最大线程数，创建线程
若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
三、如何设置参数
默认值
corePoolSize=1
queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime=60s
allowCoreThreadTimeout=false
rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
如何来设置
需要根据几个值来决定
tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s
做几个计算
corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？
threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
以上都是理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了，则需要通过升级硬件 和优化代码，降低taskcost来处理。
九 个人总结
Java-如何合理的设置线程池大小
想要合理配置线程池线程数的大小，需要分析任务的类型，任务类型不同，线程池大小配置也不同。
配置线程池的大小可根据以下几个维度进行分析来配置合理的线程数：
任务性质可分为：CPU密集型任务，IO密集型任务，混合型任务。
任务的执行时长。
任务是否有依赖——依赖其他系统资源，如数据库连接等。
CPU密集型任务
尽量使用较小的线程池，一般为CPU核心数+1。
因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高，若开过多的线程数，只能增加上下文切换的次数，因此会带来额外的开销。
IO密集型任务
可以使用稍大的线程池，一般为2*CPU核心数+1。
因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务，充分利用CPU时间。
混合型任务
可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务，然后分别用不同的线程池去处理。
只要分完之后两个任务的执行时间相差不大，那么就会比串行执行来的高效。
因为如果划分之后两个任务执行时间相差甚远，那么先执行完的任务就要等后执行完的任务，最终的时间仍然取决于后执行完的任务，而且还要加上任务拆分与合并的开销，得不偿失
依赖其他资源
如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU。
借鉴别人的文章 对线程池大小的估算公式：
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。
可以得出一个结论：
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。