java 几种线程池（Java线程池）
java 几种线程池（Java线程池）// 源码 return new ThreadPoolExecutor(0 Integer.MAX_VALUE 60L TimeUnit.SECONDS new SynchronousQueue<Runnable>()); 这里我们可以看出来他的核心线程数量为 0，而最大线程数几乎是无限制 两亿。我们关注一下他的 队列 使用的是 SynchronousQueue 同步队列，默认情况下这是一个非公平的同步队列，这里创建的也是一个非公平的同步队列，这个队列的特点就是，在 put 的时候只能存一个数据，如果数量超过一个就会发生阻塞直到被消费。这里我们不多介绍这个同步队列，只做简单介绍。根据需要创建线程池固定线程数量的线程池pu
Java 线程池线程池概述线程池是一种基于池化思想实现的线程管理的工具。单独创建使用线程过多会导致计算机资源的浪费，同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程，等待分配可并发执行的任务。这种做法，一方面避免了创建、销毁线程的开销，另一方面避免了线程数量过多导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。因此线程池是对内核的充分利用，对资源的充分利用更好地提高系统的稳定性和性能。
JDK 自带的线程池使用Jdk 提供给我们三个可以已经创建好的线程池工具类（SingleThreadExecutor、FixedThreadPool、CachedThreadPool）
SingleThreadExecutor创建单个线程的线程池
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1 1
0L TimeUnit.MILLISECONDS
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
根据源码我们可以看出来他创建了一个核心线程数为 1 最大线程数为 1 的线程池，使用的队列是 java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue 阻塞队列，默认这个队列的最大空间是两亿多 Integer.MAX_VALUE
FixedThreadPool固定线程数量的线程池
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads nThreads
0L TimeUnit.MILLISECONDS
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
参数 nThreads 就是代表要创建的线程池数量，并且核心线程数和最大线程数都是这个参数指定的值。
队列的使用依然和 SingleThreadExecutor 使用的队列是一样的。最大的等待任务数量是 Integer.MAX_VALUE 两亿多。
CachedThreadPool根据需要创建线程池
// 源码
return new ThreadPoolExecutor(0 Integer.MAX_VALUE
60L TimeUnit.SECONDS
new SynchronousQueue<Runnable>());
这里我们可以看出来他的核心线程数量为 0，而最大线程数几乎是无限制 两亿。我们关注一下他的 队列 使用的是 SynchronousQueue 同步队列，默认情况下这是一个非公平的同步队列，这里创建的也是一个非公平的同步队列，这个队列的特点就是，在 put 的时候只能存一个数据，如果数量超过一个就会发生阻塞直到被消费。这里我们不多介绍这个同步队列，只做简单介绍。
自定义线程池自定义七参数线程池
new ThreadPoolExecutor(核心线程数量 最大核心数量 空闲县城销毁等待时间 空闲线程销毁等待时间单位 任务等待队列 拒绝策列)
这样我们就创建了一个自定义的线程池
JDK 自带的线程池的拒绝策略Jdk 自带的线程池超过最大的处理数量以后的拒绝策略有四种，这四个的位置都是在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.* 的内部类
这个是我们使用 Jdk 自带的线程池工具的时候默认使用的拒绝策。
这个拒绝策略会直接抛出异常提示我们线程池的处理能力不足
CallerRunsPolicy这个会吧我们要处理的任务交给我们的提交线程来处理
DiscardPolicy这个会直接抛弃我们要提交的任务
DiscardOldestPolicy这个会抛弃我们等待时间最长的一个已经提交的任务
为什么需要使用自定义线程池new LinkedBlockingQueue<Runnable>() 我们都知道在 FixedThreadPool、SingleThreadExecutor 内部的等待队列都是这个阻塞队列，这样会导致我们的等待任务过大导致内存溢出。
Integer.MAX_VALUE 我们通过刚刚看源码知道 CachedThreadPool 内部最大的线程数量为 Integer.MAX_VALUE 这样会导致我们创建过多的数量的线程导致内存溢出。
