- corePoolSize
线程池维护线程的最少数量 - maximumPoolSiz
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()
由调用者执行这个任务 - ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
抛弃旧的任务 - ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
抛弃当前的任务
二、一般用法举例
package cn.simplelife.exercise; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class TestThreadPool { private static int produceTaskSleepTime = 2; public static void main(String[] args) { //构造一个线程池 ThreadPoolExecutor producerPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(3), new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); //每隔produceTaskSleepTime的时间向线程池派送一个任务。 int i=1; while(true){ try { Thread.sleep(produceTaskSleepTime); String task = "task@ " + i; System.out.println("put " + task); producerPool.execute(new ThreadPoolTask(task)); i++; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }
package cn.simplelife.exercise; import java.io.Serializable; /** * 线程池执行的任务 * @author hdpan */ public class ThreadPoolTask implements Runnable,Serializable{ //JDK1.5中，每个实现Serializable接口的类都推荐声明这样的一个ID private static final long serialVersionUID = 0; private static int consumeTaskSleepTime = 2000; private Object threadPoolTaskData; ThreadPoolTask(Object tasks){ this.threadPoolTaskData = tasks; } //每个任务的执行过程，现在是什么都没做，除了print和sleep，:) public void run(){ System.out.println("start .."+threadPoolTaskData); try { //便于观察现象，等待一段时间 Thread.sleep(consumeTaskSleepTime); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } threadPoolTaskData = null; } }
**************下面属于Brian Goetz (brian@quiotix.com)Quiotix所写**********
Java™ 5.0 第一次让使用 Java 语言开发非阻塞算法成为可能，
java.util.concurrent 包充分地利用了这个功能。非阻塞算法属于并发算法，它们可以安全地派生它们的线程，不通过锁定派生，而是通过低级的原子性的硬件原生形式 —— 例如
比较和交换。非阻塞算法的设计与实现极为困难，但是它们能够提供更好的吞吐率，对生存问题（例如死锁和优先级反转）也能提供更好的防御。在这期的
Java 理论与实践 中，并发性大师 Brian Goetz 演示了几种比较简单的非阻塞算法的工作方式。
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在不只一个线程访问一个互斥的变量时，所有线程都必须使用同步，否则就可能会发生一些非常糟糕的事情。Java 语言中主要的同步手段就是 synchronized 关键字（也称为内在锁），它强制实行互斥，确保执行 synchronized 块的线程的动作，能够被后来执行受相同锁保护的 synchronized 块的其他线程看到。在使用得当的时候，内在锁可以让程序做到线程安全，但是在使用锁定保护短的代码路径，而且线程频繁地争用锁的时候，锁定可能成为相当繁重的操作。
在 “流行的原子” 一文中，我们研究了原子变量，原子变量提供了原子性的读-写-修改操作，可以在不使用锁的情况下安全地更新共享变量。原子变量的内存语义与 volatile 变量类似，但是因为它们也可以被原子性地修改，所以可以把它们用作不使用锁的并发算法的基础。
非阻塞的计数器
清单 1 中的 Counter 是线程安全的，但是使用锁的需求带来的性能成本困扰了一些开发人员。但是锁是必需的，因为虽然增加看起来是单一操作，但实际是三个独立操作的简化：检索值，给值加 1，再写回值。（在 getValue 方法上也需要同步，以保证调用 getValue 的线程看到的是最新的值。虽然许多开发人员勉强地使自己相信忽略锁定需求是可以接受的，但忽略锁定需求并不是好策略。）
在多个线程同时请求同一个锁时，会有一个线程获胜并得到锁，而其他线程被阻塞。JVM 实现阻塞的方式通常是挂起阻塞的线程，过一会儿再重新调度它。由此造成的上下文切换相对于锁保护的少数几条指令来说，会造成相当大的延迟。
清单 1. 使用同步的线程安全的计数器
public final class Counter { private long value = 0; public synchronized long getValue() { return value; } public synchronized long increment() { return ++value; } }
清单 2 中的 NonblockingCounter 显示了一种最简单的非阻塞算法：使用 AtomicInteger 的 compareAndSet() （CAS）方法的计数器。compareAndSet() 方法规定 “将这个变量更新为新值，但是如果从我上次看到这个变量之后其他线程修改了它的值，那么更新就失败”（请参阅 “流行的原子” 获得关于原子变量以及 “比较和设置” 的更多解释。）
清单 2. 使用 CAS 的非阻塞算法
public class NonblockingCounter { private AtomicInteger value; public int getValue() { return value.get(); } public int increment() { int v; do { v = value.get(); while (!value.compareAndSet(v, v + 1)); return v + 1; } }
原子变量类之所以被称为原子的，是因为它们提供了对数字和对象引用的细粒度的原子更新，但是在作为非阻塞算法的基本构造块的意义上，它们也是原子的。非阻塞算法作为科研的主题，已经有 20 多年了，但是直到 Java 5.0 出现，在 Java 语言中才成为可能。
现代的处理器提供了特殊的指令，可以自动更新共享数据，而且能够检测到其他线程的干扰，而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。（如果要做的只是递增计数器，那么 AtomicInteger 提供了进行递增的方法，但是这些方法基于 compareAndSet()，例如 NonblockingCounter.increment()）。
非阻塞版本相对于基于锁的版本有几个性能优势。首先，它用硬件的原生形态代替 JVM 的锁定代码路径，从而在更细的粒度层次上（独立的内存位置）进行同步，失败的线程也可以立即重试，而不会被挂起后重新调度。更细的粒度降低了争用的机会，不用重新调度就能重试的能力也降低了争用的成本。即使有少量失败的 CAS 操作，这种方法仍然会比由于锁争用造成的重新调度快得多。
NonblockingCounter 这个示例可能简单了些，但是它演示了所有非阻塞算法的一个基本特征 —— 有些算法步骤的执行是要冒险的，因为知道如果 CAS 不成功可能不得不重做。非阻塞算法通常叫作乐观算法，因为它们继续操作的假设是不会有干扰。如果发现干扰，就会回退并重试。在计数器的示例中，冒险的步骤是递增 —— 它检索旧值并在旧值上加一，希望在计算更新期间值不会变化。如果它的希望落空，就会再次检索值，并重做递增计算。
