一.什么是线程池

        线程池其实就是一种多线程处理形式，处理过程中可以将任务添加到队列中，然后在创建线程后自动启动这些任务。这里的线程就是我们前面学过的线程,这里的任务就是我们前面学过的实现了Runnable或Callable接口的实例对象。

为什么使用多线程

1.线程管理复杂 何时创建线程，何时销毁线程

2.任务管理复杂 任务什么时候接收，任务什么时候拒绝

二.线程池的实现及原理

• Spring 中可以用 ThreadPoolTaskExecutor 配合 @Async 注解来实现（不太推荐）
• Java 中，可以使用 JUC 并发包中的 ThreadPoolExecutor 来实现非常灵活的自定义线程池（推荐）。

线程池参数

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler) {

• corePoolSize（核心线程数 => 正式员工数量）：正常情况下，我们系统应该能同时工作的线程数
• maximumPoolSize（最大线程数 =>最多招多少人）：极限情况下，我们线程池最多有多少个线程。
• keepAliveTime（空闲线程存活时间）：非核心线程在没有任务的情况下，过多久删除掉（理解为开除临时工）
• TimeUnit unit（空闲线程存活时间的单位）：分钟、秒
• workQueue（工作队列）：用于存放给线程执行的任务，存在队列的最大长度（一定要设置队列长度，不要设置成无限大）。
• threadFactory（线程工厂）：控制每个线程的生成、线程的属性（比如线程名）
• RejectedExecutionHandler（拒绝策略）：任务队列满的时候，我们采取什么策略，比如抛异常、不抛异常，自定义策略。

工作流程图

线程池工作机制

1. 核心线程：
   • 初始时，线程池有corePoolSize个核心线程（例如2个）。
   • 当提交新任务时，如果核心线程数未满，则直接由核心线程处理。
2. 任务队列：
   • 当核心线程都在忙碌时，新任务会被放入workQueue（阻塞队列）中等待处理。
   • workQueue的大小限制了能够等待的任务数量。
3. 最大线程数：
   • 如果workQueue已满，且当前线程数小于maximumPoolSize（例如4个），则线程池会创建新的临时线程来处理任务。
4. 拒绝策略：
   • 当workQueue已满，且线程数已达到maximumPoolSize时，再提交新任务会触发RejectedExecutionHandler定义的拒绝策略（如抛异常、丢弃任务等）。
5. 空闲线程超时：
   • 当线程池中的线程数量超过corePoolSize时，如果某个线程在keepAliveTime时间段内没有执行任务，那么该线程会被终止，以减少资源消耗。

举例有9个任务的情况

核心线程数为2  最大线程数为4  任务队列长度为4

核心线程是正式工，非核心线程是临时工
 

加入任务1，2    分配给核心线程1，2

加入任务3，此时核心线程数已满，看任务队列是否空闲，加入队列

陆续加入4，5，6到队列中

此时队列已满，任务7需要创建线程a,处理

任务8创建线程b处理

当有任务9时，此时最大线程数已满，无法创建线程，拒绝执行

如何确定线程池参数？

根据实际情况（实际业务场景 和 系统资源）来调整测试，不断优化参数。

比如：现有条件 AI 并发只允许 4 个任务同时执行，允许 20 个任务排队。

以上需求可设置如下参数：

• corePoolSize（核心线程数）：正常情况设置为 4
• maximumPoolSize（最大线程数）：设置为极限情况，数量 >= 4
• keepAliveTime（空闲线程存活时间）：一般设置为秒级/分钟级
• TimeUnit unit（空闲线程存活时间的单位）：分钟、秒
• workQueue（工作队列）：结合实际情况，可以设置为 20（ AI 允许 20 个任务排队）
• RejectedExecutionHandler（拒绝策略）：抛异常，标记数据库任务状态为 “任务满了，已拒绝”

任务的划分（I/O 或计算密集型）

CPU （计算）密集型：计算较多，比如音视频处理、图像处理、数学计算等，一般设置 corePoolSize 为 CPU 的核心数 + 1 （ N+1 ）。

I/O 密集型：吃带宽/内存/硬盘的读写资源，corePoolSize 可以设置大一点，通常经验值为 2N（N 为核心数），但建议以 I/O 能力为主。

优点：合理设置核心数能够让线程最大化利用 CPU，不至于频繁切换线程。

三.线程池示例代码

@Configuration
//创建线程池配置类
public class ThreadPoolExecutorConfig {
    @Bean //方法返回值对象加入容器里面
    public ThreadPoolExecutor generate(){
        //新建一个线程工厂
        ThreadFactory threadFactory=new ThreadFactory() {
            int count=1;//初始线程数
            @Override//重写线程创建方法
            //@NotNull保证参数r不为空
            public Thread newThread(@NotNull Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("线程"+count);//设置线程名字为线程数
                count++;
                return thread;//返回线程
            }
        };//创建一个线程池对象 指定各个参数//任务队列是阻塞队列//自定义线程工厂创建线程
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 100, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(4), threadFactory);
    return threadPoolExecutor;//返回线程池对象
    }
}

@Slf4j
@RestController
@Controller
@RequestMapping("/queue")
public class QueueController {
    @Autowired
    ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
    @GetMapping("/add")
        public void add(String name){
        //CompletableFuture.runAsync()方法是用来异步地执行一个无返回值的Runnable任务
        CompletableFuture.runAsync(()->{
            log.info("任务执行中"+name+"执行者"+Thread.currentThread().getName());
            try {
                Thread.sleep(600000);//模拟长时间占用
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //异步任务在threadPoolExecutor里面执行
        },threadPoolExecutor);
        }

        @PostMapping("/get")
    public String get(){
            HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
            //获取任务总数
            long tasktotal=threadPoolExecutor.getTaskCount();
            //获取已经完成任务数
            long completedTaskCount = threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount();
            //获取存活时间
            int activeCount = threadPoolExecutor.getActiveCount();
            //获取核心线程数
            int corePoolSize = threadPoolExecutor.getCorePoolSize();
            //获取最大线程数
            int maximumPoolSize = threadPoolExecutor.getMaximumPoolSize();
            //获取队列长度
            int size = threadPoolExecutor.getQueue().size();
            map.put("任务总数",tasktotal);
            map.put("已经完成任务数",completedTaskCount);
            map.put("存活时间",activeCount);
            map.put("核心线程数",corePoolSize);
            map.put("最大线程数",maximumPoolSize);
            map.put("队列长度",size);
            return JSONUtil.toJsonStr(map);

        }

}