一 线程池优点
1、线程在创建和销毁时是非常耗费资源的，使用线程池可以减少创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以重复使用。
2、可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线程的数量，防止因为消耗过多内存导致服务器崩溃。
对操作系统来说,创建一个线程的代价是十分昂贵的, 需要给它分配内存、列入调度，同时在线程切换的时候还要执行内存换页，CPU 的缓存被清空。切换回来的时候还要重新从内存中读取信息，破坏了数据的局部性。
关于时间，创建线程使用是直接向系统申请资源的，这里调用系统函数进行分配资源的耗时不好说。
关于资源，Java线程的线程栈所占用的内存是在Java堆外的，所以是不受java程序控制的，只受系统资源限制，默认一个线程的线程栈大小是1M（当让这个可以通过设置-Xss属性设置，但是要注意栈溢出问题），但是，如果每个用户请求都新建线程的话，1024个用户光线程就占用了1个G的内存，如果系统比较大的话，一下子系统资源就不够用了，最后程序就崩溃了。
PS：同样的道理在java程序中也不要随意开启新的线程，特别是高频业务尽量使用线程池，不然很容易导致内存不足，程序崩溃的问题。
二 线程池创建
java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类，因此如果要透彻地了解Java中的线程池，必须先了解这个类。下面我们来看一下ThreadPoolExecutor类的具体实现源码。所有的ThreadPoolExecutor构造函数最终都是调用的七个参数的构造函数：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//核心线程数
int maximumPoolSize,//最大线程数
long keepAliveTime,//存活时间
TimeUnit unit,//时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue,//阻塞队列
ThreadFactory threadFactory,//线程工厂
RejectedExecutionHandler handler) {//拒绝策略
if (corePoolSize < 0 || maximumPoolSize <= 0 || maximumPoolSize < corePoolSize || keepAliveTime < 0) //如果配置的参数不合法，则抛出异常
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.acc = System.getSecurityManager() == null ? null : AccessController.getContext();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}其中参数分别为：
corePoolSize：线程池核心线程数量。
在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，
除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法
prestartAllCoreThreads()：预先创建所有核心线程
prestartCoreThread()：预先创建一个核心线程
maximumPoolSize：线程池最大线程数量
keepAliverTime：当活跃线程数大于核心线程数时，空闲的多余线程最大存活时间。
默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize.
如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0
unit：存活时间的单位
workQueue：存放任务的队列
threadFactory：线程工厂，一般使用默认即可
handler：超出线程范围和队列容量的任务的处理程序（拒接策略）三 任务处理流程
提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：
1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的核心线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。
2、线程池判断阻塞队列是否已满，如果阻塞队列没有满，则将新提交的任务存储在这个阻塞队列里。如果阻塞队列满了，则进入下个流程。
3、判断线程池里的线程数量是否达到最大线程数，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经达到最大线程数，则交给拒绝策略来处理这个任务。
四 任务缓存队列及排队策略
在前面我们多次提到了任务缓存队列，即workQueue，它用来存放等待执行的任务。
workQueue的类型为BlockingQueue<Runnable>，通常可以取下面三种类型：
1）ArrayBlockingQueue：基于数组的先进先出队列，此队列创建时必须指定大小；
2）LinkedBlockingQueue：基于链表的先进先出队列，如果创建时没有指定此队列大小，则默认为Integer.MAX_VALUE；
3）synchronousQueue：这个队列比较特殊，它不会保存提交的任务，而是将直接新建一个线程来执行新来的任务。
五 任务拒绝策略
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务六 线程池的关闭
ThreadPoolExecutor提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是shutdown()和shutdownNow()，其中：
shutdown()：不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务
shutdownNow()：立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务
七 线程池实现原理
1 线程池重要成员变量
（1）AtomicInteger ctl
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));ctl代表了ThreadPoolExecutor中的控制状态，它是一个复合类型的成员变量，是一个原子整数，借助高低位包装了两个概念：
workerCount：线程池中当前活动的线程数量，占据ctl的低29位；在线程池成员变量里用COUNT_BITS表示。
runState：线程池运行状态，占据ctl的高3位，有RUNNING、SHUTDOWN、STOP、TIDYING、TERMINATED五种状态。
（2）COUNT_BITS和CAPACITY
由于线程池通过workerCount表示当前活动的线程数量，它占据ctl的低29位，这样，每当活跃线程数增加或减少时，ctl直接做相应数目的增减即可，十分方便。而ThreadPoolExecutor中COUNT_BITS就代表了workerCount所占的位数，定义如下：
private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;在Java中，一个int占据32位，因此Integer.SIZE = 32，因此COUNT_BITS的大小就是29。另外，既然workerCount代表了线程池中当前活动的线程数量，那么它肯定有个上下限阈值，下限很明显就是0，上限是ThreadPoolExecutor中CAPACITY值，它是ThreadPoolExecutor中理论上的最大活跃线程数，其定义如下：
private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;运算过程为1左移29位，也就是00000000 00000000 00000000 00000001 --> 001 0000 00000000 00000000 00000000，再减去1的话，就是 000 11111 11111111 11111111 11111111即CAPACITY的值，前三位代表线程池运行状态runState，所以这里workerCount的理论最大值就应该是29个1，即536870911；
由于workerCount作为其中一个部分复合在AtomicInteger ctl的低29位中，那么ThreadPoolExecutor理应提供从AtomicInteger ctl中解析出workerCount即当前活跃的线程数量的方法：
private static int workerCountOf(int c) {
return c & CAPACITY;
}计算逻辑很简单，入参 c 是 ctl 的值（ctl.get()），即高3位为线程池运行状态runState，低29位为线程池中当前活动的线程数量workerCount，将其与CAPACITY进行与操作&，也就是与00011111 11111111 11111111 11111111进行与操作，c的前三位通过与000进行与操作，无论c前三位为何值，最终都会变成000，也就是舍弃前三位的值，而c的低29位与29个1进行与操作，c的低29位还是会保持原值，这样就从AtomicInteger ctl中解析出了workerCount的值。
（3）runState
线程池定义了几个static final变量表示线程池的各个状态：
// runState is stored in the high-order bits
private static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;
//-1在Java底层是由32个1表示的，左移29位的话，即111 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位全部为1的话，表示RUNNING状态，即-536870912.
private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;
//0在Java底层是由32个0表示的，无论左移多少位，还是32个0，即000 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位全部为0的话，表示SHUTDOWN状态，即0；
private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;
//1在Java底层是由前面的31个0和1个1组成的，左移29位的话，即001 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为001的话，表示STOP状态，即536870912；
private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;
//2在Java底层是由前面的30个0和1个10组成的，左移29位的话，即010 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为010的话，表示TIDYING状态，即1073741824；
private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;
//2在Java底层是由前面的30个0和1个11组成的，左移29位的话，即011 00000 00000000 00000000 00000000，也就是低29位全部为0，高3位为011的话，表示TERMINATED状态，即1610612736；（1）RUNNING：当创建线程池后，初始时，线程池处于RUNNING状态，线程可以接受新任务，并处理队列任务。
（2）SHUTDOWN：如果调用了shutdown()方法，则线程池处于SHUTDOWN状态，此时线程池不能够接受新的任务，它会等待所有任务执行完毕；
（3）STOP：如果调用了shutdownNow()方法，则线程池处于STOP状态，此时线程池不能接受新的任务，并且会去尝试终止正在执行的任务；
（4）TIDYING：所有的任务已结束，workerCount为0，线程过渡到TIDYING状态，将会执行terminated()钩子方法
（5）TERMINATED：当线程池处于SHUTDOWN或STOP状态，并且所有工作线程已经销毁，任务缓存队列已经清空或执行结束后，terminated()方法已经完成，线程池被设置为TERMINATED状态。
由上面我们可以得知，运行状态的值按照RUNNING-->SHUTDOWN-->STOP-->TIDYING-->TERMINATED顺序值是递增的。
线程池获取运行状态代码如下：
private static int runStateOf(int c) {
return c & ~CAPACITY;
}~是按位取反的意思，CAPACITY表示的是高位的3个0，和低位的29个1，而~CAPACITY则表示高位的3个1，低位的29个0即111 00000 00000000 00000000 00000000，然后再与入参c执行按位与操作，即高3位保持原样，低29位全部设置为0，也就获取了线程池的运行状态runState。
最后看下 ctl 的 ctlOf 定义如下：
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }即RUNNING状态值和0做或运算：传入的rs表示线程池运行状态runState，其是高3位有值，低29位全部为0的int，而wc则代表线程池中有效线程的数量workerCount，其为高3位全部为0，而低29位有值的int，将runState和workerCount做或操作 | 处理，即用runState的高3位，workerCount的低29位填充的数字，而默认传入的runState、workerCount分别为RUNNING和0。
2 线程池execute()方法执行原理
在execute()方法中主要有三步操作：
/*
* Proceed in 3 steps:
*
* 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to
* start a new thread with the given command as its first
* task. The call to addWorker atomically checks runState and
* workerCount, and so prevents false alarms that would add
* threads when it shouldn't, by returning false.
* 1、如果少于corePoolSize数量的线程正在运行，尝试利用给定的Runnable实例command创建一个新的线程作为它的第一个任务来执行。
* addWorker()方法的调用会对线程池运行状态runState、线程数量workerCount进行原子性检测，返回值为启动新线程结果。
*
* 2. If a task can be successfully queued, then we still need
* to double-check whether we should have added a thread
* (because existing ones died since last checking) or that
* the pool shut down since entry into this method. So we
* recheck state and if necessary roll back the enqueuing if
* stopped, or start a new thread if there are none.
* 2、如果一个任务可以成功地进入队列，然后我们还需要再次检查（即双重检查）自从进入这个方法后，我们是否应该添加一个线程（因为自从上一次检查以来可能存在死亡情况），
* 所以我们重新检查状态，如果有必要的话，即线程池已停止，回滚之前的入队操作，或者在没有线程时启动一个新线程。
*
* 3. If we cannot queue task, then we try to add a new
* thread. If it fails, we know we are shut down or saturated
* and so reject the task.
* 3、如果我们不能入列一个任务，那么我们尝试添加一个新线程。
* 如果添加失败，我们知道线程池可能已被关闭或者数量饱和，所以我们会拒绝这个任务。
*/
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 获取ctl的值 c，ctl 通过高低位表示线程状态和活跃的线程数量
int c = ctl.get();
// 通过workerCountOf(c)方法获取ctl的低29位数据，即活跃的线程数量。如果c中有效线程数目小于corePoolSize大小，尝试创建新的core线程处理任务command：
// 调用addWorker(command,true)方法创建新的线程执行command任务
// 线程数的判断利用corePoolSize作为边界约束条件
// 方法返回值是标志添加worker是否成功的标志位，ture表示成功，false表示失败，
// 如果为true，则直接返回，否则重新获取ctl的值c
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
// 添加work线程失败则再次获取ctl的值
c = ctl.get();
}
// 根据 c 判断当前线程池的状态是否为RUNNING状态，即既可以接受新任务，又会处理队列任务的状态，如果isRunning返回true则执行workQueue.offer(command)方法
// 通过offer()方法，尝试将commond添加到队列workQueue中，BlockingQueue的offer()方法表示将参数对象加到BlockingQueue里，如果BlockingQueue可以容纳，则返回true，否则返回false，不会抛出异常
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
// 如果当前线程池处于RUNNING状态，且workQueue能够容纳command，并添加成功的话，
// 再次获取ctl的值recheck，
int recheck = ctl.get();
// 如果当前线程池的状态不是RUNNING，并且从队列workQueue移除command成功的话，
// 调用reject()方法拒绝任务command，
if (!isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 否则如果当前工作线程woker数目为0，尝试添加新的worker线程，但是不携带任务，即从阻塞队列里获取任务执行
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 如果尝试添加新的worker线程处理任务command失败，
// 调用reject()方法拒绝任务command，线程数的判断利用maximumPoolSize作为边界约束条件
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}其中addWorker方法传入当前任务，并尝试创建一个线程去执行任务：
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) { //自旋
int c = ctl.get(); //获取ctl值
int rs = runStateOf(c); //获取线程池运行状态
// 如果rs >= SHUTDOWN 表示当前线程池处于SHUTDOWN、STOP、TINYING或者TERMINAL状态，即不能接受新的任务
if (rs >= SHUTDOWN && ! (rs == SHUTDOWN && firstTask == null && ! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
int wc = workerCountOf(c);//获取活跃线程数量
if (wc >= CAPACITY || //活跃线程数已经达到了最大容量
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))//或者创建的是核心线程，但是活跃线程数已经达到了最大核心线程数，或者创建的非核心线程，但是活跃线程数已经达到了最大线程数，则返回false
return false;
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))//原子操作增加线程数量：ctl.compareAndSetr(expect,expect + 1);
break retry;//操作成功则跳出循环
c = ctl.get(); //否则重新获取ctl的值
if (runStateOf(c) != rs) //如果线程池的运行状态发生改变
continue retry;//重新执行最外层的循环
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
}
boolean workerStarted = false;
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
w = new Worker(firstTask);//创建一个Worker对象，入参为要执行的任务
final Thread t = w.thread;//创建线程
if (t != null) {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();//加锁
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());//获取线程池运行状态
//如果线程池是运行状态或者线程是SHUTDOWN状态但是firstTask是null
if (rs < SHUTDOWN || (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
if (t.isAlive()) // 检查线程是否存活
throw new IllegalThreadStateException();
workers.add(w);
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize)
largestPoolSize = s;
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
if (workerAdded) {
t.start();//启动线程
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted)
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}其中w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;表示创建一个新的线程，其中worker的构造函数如下：
Worker(Runnable firstTask) {
setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}在创建Thread时把当前worker作为runnable入参传给了当前线程，因此在执行t.start()方法是，会执行当前worker的run()方法：
public void run() {
runWorker(this);
} final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
w.lock();
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) && !wt.isInterrupted())
wt.interrupt();
try {
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
task = null;//置为null，使线程从对列中获取任务执行
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}在执行worker的方法中，首先会执行firstTask，firstTask执行完之后会执行getTask()通过自旋从阻塞队列中获取任务：
private Runnable getTask() {
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
for (;;) {//自旋
int c = ctl.get();//获取ctl
int rs = runStateOf(c);//获取线程池状态
// Check if queue empty only if necessary.
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
decrementWorkerCount();
return null;
}
int wc = workerCountOf(c);//获取线程数量
// Are workers subject to culling?
//是否设置了核心线程超时或者线程数量是否大于核心线程数，则timed为true，表示需要超时
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
//如果线程数量大于最大线程数或者设置了核心线程超时且需要超时，则直接返回null，让线程自然销毁
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
return null;
continue;
}
try {
//获取一个任务，如果需要超时，则阻塞一段时间，否则一直在对列上阻塞直到获取到任务
Runnable r = timed ? workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) : workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}八 静态方法创建线程池
在java doc中，并不提倡我们直接使用ThreadPoolExecutor，而是使用Executors类中提供的几个静态方法来创建线程池：
Executors.newCachedThreadPool(); //创建一个缓冲池，缓冲池容量大小为Integer.MAX_VALUE
Executors.newSingleThreadExecutor(); //创建容量为1的缓冲池
Executors.newFixedThreadPool(int); //创建固定容量大小的缓冲池下面是这三个静态方法的具体实现;
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}从它们的具体实现来看，它们实际上也是调用了ThreadPoolExecutor，只不过参数都已配置好了。
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue，即如果活跃线程数已经达到了核心线程数，则后续任务都放在阻塞队列里，不再创建新的任务。
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，也使用的LinkedBlockingQueue；即只创建一个线程，后续任务都放在阻塞队列里，不再创建新的任务。
newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。
九 如何合理配置线程池的大小
一般需要根据任务的类型来配置线程池大小：
如果是CPU密集型任务（计算密集型），就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 NCPU+1
如果是IO密集型任务（IO操作、网络操作），由于线程阻塞时不耗费CPU资源，因此可以把线程数设置大一些，参考值可以设置为2*NCPU
当然，这只是一个参考值，具体的设置还需要根据实际情况进行调整，比如可以先将线程池大小设置为参考值，再观察任务运行情况和系统负载、资源利用率来进行适当调整。
参考
1、Java并发编程：线程池的使用 https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932921.html
2、ThreadPoolExecutor源码分析（一）：重要成员变量 https://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51232266
https://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51243348
3、与运算(&)、或运算(|)等：https://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/78162863
ctl.compareAndSet(expect, expect + 1);来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4257246/blog/3579012