线程池ThreadPool，线程池底层ThreadPoolExecutor方法七大参数，拒绝策略，以及实际开发中高并发下用到哪个线程池？

川长思鸟来 2023-06-29 05:41 3阅读 0赞

#### 为什么要用线程池 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 基本的三个线程池的底层就是ThreadPoolExecutor类 ###

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(int);//固定线程数的线程池，，执行长期的任务，性能好  
ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //单线程的线程池，，一个任务一个任务执行  
ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一池N线程，，，执行很多短期异步的任务

Executors是工具类，类似Arrays、Collections  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 底层ThreadPoolExecutor的重要参数：7大参数（面试一般问前5个） ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

*  int corePoolSize, 线程池中的常驻核心线程数
 *  int maximumPoolSize, 线程池能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1（当核心线程数满了并且阻塞队列的线程数也满了，那么就会进行扩容，最大值是maximumPoolSize）
 *  long keepAliveTime, 多余的空闲线程的存活时间，当前线程池数量超过corePoolSize时，  
    当空闲时间达到keepAliveTime值时，多余空闲线程会被销毁直到只剩corePoolSize个线程为止。
 *  TimeUnit unit, keepAliveTime的单位
 *  BlockingQueue workQueue, 任务队列，被提交但尚未被执行的任务。(候客区)
 *  ThreadFactory threadFactory, 表示生成线程池中的工作线程的线程工厂，用于创建线程一般用默认的即可
 *  RejectedExecutionHandler handler 拒绝策略，表示当前队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大线程数(maximumPoolSize)时如何来拒绝请求执行的runnable的策略  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

#### 当空闲线程空闲的时间超过keepAliveTime，就会被销毁，但是最少会存在corePoolsize数个线程，如下 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

# 线程池的底层工作原理（七大参数如何互动？） #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

# 文字讲解 #

1.  在创建线程池后，等待提交过来的任务请求。
2.  当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做如下判断：  
    2.2 如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务。  
    2.2 如果正在运行的线程数量大于corePoolSize，那么将这个任务加入阻塞队列  
    2.3 如果这时候阻塞队列满了且正在运行的线程数量小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻执行这个任务。  
    2.4 如果阻塞队列满了且正在运行的线程数大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略(RejectedExecutionHandler)来执行。
3.  当一个线程完成任务时，他会从阻塞队列中取出下一个任务执行。
4.  当一个线程无事可做超过keepAliveTime时，线程池会判断：  
    当运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被叫停。  
    所以线程池的所有任务完成后它的线程数最终会收缩到corePoolSize的数量。

package JUC;
    
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    
    /** * 线程池 */
    public class MyThreadPoolDemo { 
        public static void main(String []args){ 
            //System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());//查看cup核数
    
            //线程池的底层就是ThreadPoolExecutor类
            //Executors是工具类
            //newScheduledThreadPool带时间的
            //java获得线程的方法有4种，继承Thread类、实现Runable（没有返回值，不会抛异常，重新run()方法）、实现Callable(有返回值，会抛异常，重新call()方法)、线程池(ThreadPoolExecutor)
    
            //池化不用new
            ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);//固定线程数的线程池，，执行长期的任务，性能好
            //ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //单线程的线程池，，一个任务一个任务执行
            //ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一池N线程，，，执行很多短期异步的任务
            //模拟10用户来办理业务，每个用户就是一个外部的请求线程，线程池里的线程是工作人员
            try{ 
                for (int i = 0; i < 10 ; i++) { 
                    threadPool.execute(()->{ 
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
                    });
                    //TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);//在Cache线程池里，如果每次暂停0.2秒那么一个线程就可以处理过了，所以每次都是同一个线程，去掉延时就不是一个线程了
                }
            }catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
            }finally { 
                threadPool.shutdown();
            }
        }
    }

### 线程池的拒绝策略RejectedExecutionHandler（四种） ###

1.  AbortPolicy（默认）：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行
2.  CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛出任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用调用者，从而降低新的任务流量。（）
3.  DiscardOldestPolicy：抛出队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务
4.  DiscardPolicy:直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。

## 那么实际的高并发下使用哪个线程池？（面试题） ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

### 以上三种高并发下都不会使用：（阿里java开发手册） ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
1）第一个图片可以看到newFixedThreadPool和SingleThreadPool的阻塞队列用的是LinkedBlockingQueue，Linked底层是链表，Integer.MAX\_VALUE接近21亿，请求可以一直加到阻塞队列里，那么太多就会OOM。  
2）CachedThreadPool和ScheduledThreadPool的第二个参数也就是最大线程数是Integer.MAX\_VALUE，可能创建大量线程，导致OOM

# 接下来继续测试下每个拒绝策略：（自定义线程池后） #

这是自定义的线程池：可以看到核心线程数为2，最大线程数为5，阻塞队列为3，那么允许请求的最大线程数为5+3=8个

// 自定义线程池
            ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    1L,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
            );

1.AbortPolicy()：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行

public class MyThreadPoolDemo { 
        public static void main(String []args){ 
    
    // 自定义线程池
            ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    1L,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
            );
    
            try{ 
                for (int i = 1; i <= 10 ; i++) { 
                    threadPool.execute(()->{ 
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
                    });
                    //TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);//在Cache线程池里，如果每次暂停0.2秒那么一个线程就可以处理过了，所以每次都是同一个线程，去掉延时就不是一个线程了
                }
            }catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
            }finally { 
                threadPool.shutdown();
            }
        }

结果：可以看到会抛异常。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
2.CallerRunsPolicy()：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛出任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用调用者，从而降低新的任务流量。（）

public class MyThreadPoolDemo { 
        public static void main(String []args){ 
    
    // 自定义线程池
            ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    1L,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
            );
    
            try{ 
                for (int i = 1; i <= 9 ; i++) { 
                    threadPool.execute(()->{ 
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
                    });
                    //TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);//在Cache线程池里，如果每次暂停0.2秒那么一个线程就可以处理过了，所以每次都是同一个线程，去掉延时就不是一个线程了
                }
            }catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
            }finally { 
                threadPool.shutdown();
            }
        }

结果：可以看到多出来的会回退给main线程，（这里可能出现1个main或者没有main，因为线程执行的太快，阻塞队列的已经被执行到了，所以可能有偏差）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
3.DiscardOldestPolicy() ：抛出队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务

public static void main(String []args){ 
    
    // 自定义线程池
            ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    1L,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
            );
    
            try{ 
                for (int i = 1; i <= 10 ; i++) { 
                    threadPool.execute(()->{ 
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
                    });
                    //TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);//在Cache线程池里，如果每次暂停0.2秒那么一个线程就可以处理过了，所以每次都是同一个线程，去掉延时就不是一个线程了
                }
            }catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
            }finally { 
                threadPool.shutdown();
            }
        }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
4.DiscardPolicy() :直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。

public static void main(String []args){ 
    
    // 自定义线程池
            ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    1L,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(3),
                    Executors.defaultThreadFactory(),
                    new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
            );
    
            try{ 
                for (int i = 1; i <= 10 ; i++) { 
                    threadPool.execute(()->{ 
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
                    });
                    //TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);//在Cache线程池里，如果每次暂停0.2秒那么一个线程就可以处理过了，所以每次都是同一个线程，去掉延时就不是一个线程了
                }
            }catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
            }finally { 
                threadPool.shutdown();
            }
        }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

# 那么实际生产中，如何配置自定义线程池的参数呢？ #

![在这里插入图片描述][20200110202507931.png]

### 1.CUP密集型： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

### 2.IO密集型 ###

2.1. ![在这里插入图片描述][20200110202813796.png]  
2.2  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110155026382.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110162350972.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110163048109.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020011016312760.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110171623965.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110172115152.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110172641482.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110172708749.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110193839644.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110193949719.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110201329373.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110201445222.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020011020221269.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110202136749.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200110202507931.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110202507931.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110202644278.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200110202813796.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110202813796.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200110202933572.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNjA4NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70