Java中的线程池参数(详解)
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {}此构造方法的参数如下：
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int corePoolSize：核心线程数（正式员工人数）==正常情况下，我们的系统应该能同时工作的线程数（随时就绪的状态)，线程池中一直存在的线程数，即使线程闲置。 -
int maximumPoolSize：（最大线程数 => 哪怕任务再多，你也只能最多招5个人）==>极限情况下，我们的线程池最多有多少个线程？==>线程池中允许存在的最大线程数。 -
long keepAliveTime：（空闲线程存活时间），非核心线程在没有任务的情况下，过多久要删除（理解为开除临时工），从而释放无用的线程资源。非核心线程的空闲线程存活时间，单位：毫秒。 -
TimeUnit unit：（空闲线程存活时间的单位）存活时间的单位，可选的单位包括：TimeUnit.MILLISECONDS、TimeUnit.SECONDS、TimeUnit.MINUTES、TimeUnit.HOURS、TimeUnit.DAYS（时分秒）等等。 -
BlockingQueue<Runnable> workQueue：（工作队列）用于存放给线程执行的任务，存在一个队列的长度（一定要设置，不要说队列长度无限，因为也会占用资源)。用于存放线程任务的阻塞队列，当线程池中的线程数达到了
corePoolSize，而阻塞队列中任务满了时，线程池会创建新的线程(临时工)，直到达到maximumPoolSize，此时达到线程池最大容量，若阻塞队列不为空，新加入的任务将会被拒绝，同时也可以通过设置RejectedExecutionHandler处理满了阻塞队列和饱和的情况。类型
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SynchronousQueue: 不存储任务，直接将任务提交给线程。
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LinkedBlockingQueue: 链表结构的阻塞队列，大小无限。
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ArrayBlockingQueue: 数组结构的有界阻塞队列。
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PriorityBlockingQueue: 带优先级的无界阻塞队列，总是返回优先级最高的元素。
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ThreadFactory threadFactory：（线程工厂）线程创建工厂，==>控制每个线程的生成、线程的属性（比如线程名）==>用于创建新的线程，可以自定义ThreadFactory。 -
RejectedExecutionHandler handler：（拒绝策略）线程池拒绝策略，任务队列满的时候，我们采取什么措施，比如抛异常、不抛异常、自定义策略。当任务无法处理时，会根据设置的拒绝策略进行处理，可选的策略有：AbortPolicy（直接抛出异常，终止程序的执行）、CallerRunsPolicy（让当前的线程来处理该任务）、DiscardPolicy（直接丢弃该任务），DiscardOldestPolicy（丢弃队列中已经存在最久的任务，将当前任务插入队列尝试提交）。
延伸讲解：
资源隔离策略：不同的程度的任务，分为不同的队列，比如VIP一个队列，普通用户一个队列。
线程池处理流程(重点)
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在创建了线程池之后，等待提交过来的任务请求
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当调用
execute()方法添加一个请求任务的时候，线程池会做出如下判断：-
如果正在运行的线程数量 < corePoolSize，即使线程池中已经有空闲核心线程，那么也会马上创建新的核心线程运行这个任务
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如果正在运行的线程数量 >= corePoolSize，那么将这个任务放入队列
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如果队列满了 并且正在运行的线程数量还 < maximumPoolSize，那么触发创建<临时线程> 立马(放在任务队列外)执行这个任务
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一旦临时线程创建，在其存活时间内只要队列中有任务等待执行，临时线程就会继续执行这些任务(功能==核心线程)
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如果队列满了并且正在运行的线程数量 >= maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行
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如果线程数已到达最大，队列还没满，任务依然会进入队列，等待空闲线程处理
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当一个线程完成任务的时候，它会从队列中取下一个空闲任务来执行，如果队列为空，则线程可能进入等待状态，直到有新任务到来
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当一个线程无事可做超过一定时间（keepAliveTime）时：线程会判断如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个临时线程就会被停掉
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核心线程和临时线程在执行任务时是平等的，只是核心线程，通常不会因闲置而被销毁
补充知识：任务的分类
任务分为IO密集型和计算密集型 是指任务所涉及的操作类型不同。
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IO密集型：任务需要大量的输入输出操作（I/O），如读取文件、访问数据库、网络通信等，这些操作的执行时间比较长，CPU 等待 IO 的时间比较多，CPU 利用率比较低。
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计算密集型：任务需要大量的计算操作，如图像处理、视频编码、加密解密等，这些操作的执行时间比较短，CPU利用率比较高。
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对于 IO 密集型任务，我们可以采用并发或异步方式来优化执行效率，并且可以采用缓存技术来避免频繁的 IO 操作；
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对于计算密集型任务，我们可以采用多线程、分布式或 GPU 加速等方式来提高执行效率。