关于线程池你了解多少？？？

墨蓝 2022-05-18 09:44 356阅读 0赞

### 1.为什么要使用线程池？ ###

`为了减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销`

### 2.线程池有什么作用？ ###

`第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。`

`第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。`

`第三：提高线程的可管理性。`

### 3.说说几种常见的线程池及使用场景 ###

1.  :newSingleThreadExecutor ：单线程线程池

创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作，也就是相当于单线程串行执行所有任务。

如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它，

此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。

适用场景：一个任务一个任务执行的场景

1.  :newFixedThreadExecutor(n) ：固定大小线程池。

创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大大小。

线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。

适用场景：执行长期的任务，性能好很多

1.  :newCacheThreadExecutor（推荐使用）：无界线程池，可以进行自动线程回收

创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。

此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）能够创建的最大线程大小。

适用场景：执行很多短期异步的小程序或者负载较轻的服务器

1.  :newScheduleThreadExecutor

：创建一个固定大小的线程池，线程池内线程存活时间无限制，线程池可以支持定时及周期性任务执行，如果所有线程均处于繁忙状态，对于新任务会进入DelayedWorkQueue队列中，这是一种按照超时时间排序的队列结构

适用场景：周期性执行任务的场景

### 4.线程池都有哪几种工作队列？threadLocal是什么? ###

有两种工作队列 无界队列和有界队列

ThreadLocal是解决多线程程序的并发问题的一种新的思路，它为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。ThreadLocal的作用是提供线程内的局部变量，这种变量在多线程环境下访问时能够保证各个线程里变量的独立性。

### 5.怎么理解无界队列和有界队列？ ###

什么是有界队列？就是有固定大小的队列。比如设定了固定大小的 LinkedBlockingQueue，又或者大小为 0，只是在生产者和消费者中做中转用的 SynchronousQueue。

什么是无界队列？指的是没有设置固定大小的队列。这些队列的特点是可以直接入列，直到溢出。当然现实几乎不会有到这么大的容量（超过 Integer.MAX\_VALUE），所以从使用者的体验上，就相当于 “无界”。比如没有设定固定大小的 LinkedBlockingQueue。与有界队列相比，除非系统资源耗尽，否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。

### 6.线程池中的几种重要的参数及流程说明 ###

corePoolSize，线程池里最小线程数

maximumPoolSize，线程池里最大线程数量，超过最大线程时候会使用

rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器

keepAliveTime，线程最大的存活时间

workerQueue，缓存异步任务的队列

threadFactory，用来构造线程池里的worker线程

allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时

线程池任务执行流程：

当线程池小于corePoolSize时，新提交任务将创建一个新线程执行任务，即使此时线程池中存在空闲线程。

当线程池达到corePoolSize时，新提交任务将被放入workQueue中，等待线程池中任务调度执行

当workQueue已满，且maximumPoolSize>corePoolSize时，新提交任务会创建新线程执行任务

当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理

当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时，关闭空闲线程

当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，线程池中corePoolSize线程空闲时间达到keepAliveTime也将关闭

![70][]

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