java线程池通过预先创建线程提升并发效率，避免频繁创建销毁开销。1. 使用executors工厂类可快速创建预定义线程池：newfixedthreadpool适用于任务量稳定的场景；newcachedthreadpool适合任务量不确定但执行时间短的场景；newsinglethreadexecutor用于顺序执行任务；newscheduledthreadpool适合周期性任务。2. 使用threadpoolexecutor可精细配置：需设置corepoolsize、maximumpoolsize、keepalivetime、workqueue及handler等参数。3. 线程池大小应根据cpu核心数、任务类型和io占比合理设置，常用公式为线程数=cpu核心数*(1+io耗时占比)。4. 异常处理可通过任务内部捕获、future检查或自定义uncaughtexceptionhandler实现。5. 通过getpoolsize()、getactivecount()等方法监控线程池状态以进行调优。
Java线程池的创建，本质上是在资源可控的前提下，提升并发处理效率。简单来说，就是预先创建一些线程，任务来了直接用，用完放回去，避免频繁创建销毁线程的开销。
解决方案
Java提供了ExecutorService接口和ThreadPoolExecutor类来实现线程池。最常用的方式是通过Executors工厂类来创建几种预定义的线程池，当然，也可以直接使用ThreadPoolExecutor进行更精细的配置。
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使用
Executors工厂类：Executors提供了以下几种常用的线程池：-
newFixedThreadPool(int nThreads)：创建一个固定大小的线程池，核心线程数和最大线程数相等，没有超时机制。适合任务量稳定，需要快速响应的场景。 -
newCachedThreadPool()：创建一个可缓存的线程池，线程数可以无限扩展，当线程空闲超过60秒时会被回收。适合任务量不确定，但每个任务执行时间较短的场景。 -
newSingleThreadExecutor()：创建一个单线程的线程池，所有任务按照FIFO的顺序执行。适合需要保证任务顺序执行的场景。 -
newScheduledThreadPool(int corePoolSize)：创建一个可以执行定时任务的线程池。适合需要周期性执行任务的场景。
示例：
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < 100; i++) { executor.execute(new Task(i)); } executor.shutdown(); // 任务提交完毕后，关闭线程池这里创建了一个固定大小为10的线程池，然后提交了100个任务。
executor.shutdown()用于平滑关闭线程池，不再接受新的任务，但会等待已提交的任务执行完成。如果不调用shutdown()，程序可能不会正常退出。 -
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使用
ThreadPoolExecutor类：ThreadPoolExecutor提供了更灵活的配置选项，可以根据实际需求进行定制。ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 5, // corePoolSize：核心线程数 10, // maximumPoolSize：最大线程数 60L, // keepAliveTime：线程空闲时间 TimeUnit.SECONDS, // unit：时间单位 new LinkedBlockingQueue(100), // workQueue：任务队列 new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // handler：拒绝策略 ); -
corePoolSize：核心线程数，即使没有任务也会保持存活的线程数。 -
maximumPoolSize：最大线程数，当任务队列满了之后，会创建新的线程来执行任务，直到达到最大线程数。 -
keepAliveTime：线程空闲时间，当线程空闲时间超过这个值时，会被回收。 -
unit：时间单位，例如TimeUnit.SECONDS。 -
workQueue：任务队列，用于存放等待执行的任务。常用的队列有LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue等。 -
handler：拒绝策略，当任务队列满了且线程数达到最大线程数时，会执行拒绝策略。常用的策略有AbortPolicy（抛出异常）、CallerRunsPolicy（由调用线程执行任务）、DiscardPolicy（丢弃任务）、DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）。
选择合适的参数非常重要，例如，如果任务队列设置过小，容易导致拒绝策略被频繁触发；如果最大线程数设置过大，可能会消耗过多的系统资源。
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四种线程池的适用场景
FixedThreadPool: 适合处理CPU密集型任务，或者对响应时间有严格要求的场景。因为线程数固定，可以避免频繁的线程创建和销毁开销。想象一下，一个服务器需要快速响应客户端的请求，就可以使用FixedThreadPool。
CachedThreadPool: 适合处理大量的、耗时短的任务。线程可以动态扩展，避免了线程阻塞，提高了吞吐量。例如，处理大量的HTTP请求，每个请求的处理时间都很短。
SingleThreadExecutor: 适合需要保证任务顺序执行的场景，例如，处理消息队列中的消息，需要按照消息的顺序进行处理。
ScheduledThreadPool: 适合需要周期性执行任务的场景，例如，定时备份数据库，或者定时发送心跳包。
如何选择合适的线程池大小？
选择合适的线程池大小，需要综合考虑CPU核心数、任务类型、IO密集程度等因素。一个常用的公式是：
线程数 = CPU核心数 * (1 + IO耗时占比)
如果任务是CPU密集型的，IO耗时占比接近于0，那么线程数可以设置为CPU核心数。如果任务是IO密集型的，IO耗时占比很高，那么线程数可以设置得比CPU核心数大一些。
线程池的异常处理？
在线程池中执行任务时，如果任务抛出异常，默认情况下，线程池会忽略这个异常，导致任务执行失败。为了更好地处理异常，可以使用以下几种方式：
- 在任务内部捕获异常，并进行处理。
- 使用
Future来获取任务的执行结果，并检查是否抛出异常。 - 自定义
ThreadFactory，在创建线程时设置UncaughtExceptionHandler，用于捕获未捕获的异常。
线程池的监控和调优？
可以使用ThreadPoolExecutor提供的方法来监控线程池的状态，例如：
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getPoolSize()：获取线程池中的线程数。 -
getActiveCount()：获取正在执行任务的线程数。 -
getQueue().size()：获取任务队列中的任务数。 -
getCompletedTaskCount()：获取已完成的任务数。
通过监控这些指标，可以了解线程池的运行状态，并根据实际情况进行调优，例如，调整线程池的大小、任务队列的大小、拒绝策略等。
