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上一篇介绍了Executor框架，说到了Executor框架的成员，那么它最核心的成员就是ThreadPoolExecutor，它是线程池的实现类。
ThreadPoolExecutor主要参数
ThreadPoolExecutor主要有6个参数，构造方法如下：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
1、int corePoolSize 核心线程数
2、int maximumPoolSize 最大线程数
3、long keepAliveTime + TimeUnit unit 空闲线程的存活时间
4、BlockingQueue<Runnable> workQueue 任务队列
5、ThreadFactory threadFactory 线程工厂，用来创建新线程
6、RejectedExecutionHandler handler 处理被拒绝的任务
线程池的运行流程
通过线程池运行的流程图可以看到，当提交任务后，线程池首先会检查当前线程数，如果此时线程数小于核心线程数，比如最开始线程数量为 0，则新建线程并执行任务，随着任务的不断增加，线程数会逐渐增加并达到核心线程数，此时如果仍有任务被不断提交，就会被放入 workQueue 任务队列中，等待核心线程执行完当前任务后重新从 workQueue 中提取正在等待被执行的任务。
此时，假设我们的任务特别的多，已经达到了 workQueue 的容量上限，这时线程池就会启动后备力量，也就是 maximumPoolSize 最大线程数，线程池会在 corePoolSize 核心线程数的基础上继续创建线程来执行任务，假设任务被不断提交，线程池会持续创建线程直到线程数达到 maximumPoolSize 最大线程数，如果依然有任务被提交，这就超过了线程池的最大处理能力，这个时候线程池就会拒绝这些任务，我们可以看到实际上任务进来之后，线程池会逐一判断 corePoolSize、workQueue、maximumPoolSize，如果依然不能满足需求，则会拒绝任务。
线程池的参数详解
corePoolSize 与 maximumPoolSize
通过上面的流程图，我们了解了 corePoolSize 和 maximumPoolSize 的具体含义，corePoolSize 指的是核心线程数，线程池初始化时线程数默认为 0，当有新的任务提交后，会创建新线程执行任务，如果不做特殊设置，此后线程数通常不会再小于 corePoolSize ，因为它们是核心线程，即便未来可能没有可执行的任务也不会被销毁。随着任务量的增加，在任务队列满了之后，线程池会进一步创建新线程，最多可以达到 maximumPoolSize 来应对任务多的场景，如果未来线程有空闲，大于 corePoolSize 的线程会被合理回收。所以正常情况下，线程池中的线程数量会处在 corePoolSize 与 maximumPoolSize 的闭区间内。
keepAliveTime+时间单位
当线程池中线程数量多于核心线程数时，而此时又没有任务可做，线程池就会检测线程的 keepAliveTime，如果超过规定的时间，无事可做的线程就会被销毁，以便减少内存的占用和资源消耗。如果后期任务又多了起来，线程池也会根据规则重新创建线程，所以这是一个可伸缩的过程，比较灵活，我们也可以用 setKeepAliveTime 方法动态改变 keepAliveTime 的参数值。
ThreadFactory
ThreadFactory 实际上是一个线程工厂，它的作用是生产线程以便执行任务。我们可以选择使用默认的线程工厂，创建的线程都会在同一个线程组，并拥有一样的优先级，且都不是守护线程，我们也可以选择自己定制线程工厂，以方便给线程自定义命名，不同的线程池内的线程通常会根据具体业务来定制不同的线程名。
workQueue
workQueue是线程池的任务队列，作为一种缓冲机制，线程池会把当下没有处理的任务放入任务队列中，由于多线程同时从任务队列中获取任务是并发场景，此时就需要任务队列满足线程安全的要求，所以线程池中任务队列采用 BlockingQueue 来保障线程安全。常用的队列主要有以下几种：
- 1、LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue是一个无界缓存等待队列。当前执行的线程数量达到corePoolSize的数量时，剩余的元素会在阻塞队列里等待。（所以在使用此阻塞队列时maximumPoolSizes就相当于无效了），每个线程完全独立于其他线程。生产者和消费者使用独立的锁来控制数据的同步，即在高并发的情况下可以并行操作队列中的数据。
这个队列需要注意的是，虽然通常称其为一个无界队列，但是可以人为指定队列大小，而且由于其用于记录队列大小的参数是int类型字段，所以通常意义上的无界其实就是队列长度为 Integer.MAX_VALUE，且在不指定队列大小的情况下也会默认队列大小为 Integer.MAX_VALUE。
- 2、SynchronousQueue
SynchronousQueue没有容量，是无缓冲等待队列，是一个不存储元素的阻塞队列，会直接将任务交给消费者，必须等队列中的添加元素被消费后才能继续添加新的元素。拥有公平（FIFO）和非公平(LIFO)策略，使用SynchronousQueue阻塞队列一般要求maximumPoolSizes为无界(Integer.MAX_VALUE)，避免线程拒绝执行操作。
- 3、ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个有界缓存等待队列，可以指定缓存队列的大小，当正在执行的线程数等于corePoolSize时，多余的元素缓存在ArrayBlockingQueue队列中等待有空闲的线程时继续执行，当ArrayBlockingQueue已满时，加入ArrayBlockingQueue失败，会开启新的线程去执行，当线程数已经达到最大的maximumPoolSizes时，再有新的元素尝试加入ArrayBlockingQueue时会报错。
- 4、DelayedWorkQueue
DelayedWorkQueue 的特点是内部元素并不是按照放入的时间排序，而是会按照延迟的时间长短对任务进行排序，内部采用的是“堆”的数据结构。之所以线程池 ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor 选择 DelayedWorkQueue，是因为它们本身正是基于时间执行任务的，而延迟队列正好可以把任务按时间进行排序，方便任务的执行。
RejectedExecutionHandler handler
在使用线程池并且使用有界队列的时候，如果队列满了，任务添加到线程池的时候就会有问题，那么这些溢出的任务，ThreadPoolExecutor为我们提供了拒绝任务的处理方式，以便在必要的时候按照我们的策略来拒绝任务，线程池拒绝任务的时机有以下两种：
第一种情况是当我们调用 shutdown 等方法关闭线程池后，即便此时可能线程池内部依然有没执行完的任务正在执行，但是由于线程池已经关闭，此时如果再向线程池内提交任务，就会遭到拒绝。
第二种情况是线程池没有能力继续处理新提交的任务，也就是工作已经非常饱和的时候。
线程池任务拒绝策略实现了 RejectedExecutionHandler 接口，JDK 中自带了四种任务拒绝策略。分别是AbortPolicy、DiscardPolicy、DiscardOldestPolicy、CallerRunsPolicy。其中AbortPolicy是ThreadPoolExecutor默认使用。
/**
* The default rejected execution handler
*/
private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler =
new AbortPolicy();
下面介绍4种拒绝策略：
- 1、AbortPolicy（默认）
这种拒绝策略在拒绝任务时，会直接抛出一个类型为 RejectedExecutionException 的 RuntimeException，让你感知到任务被拒绝了，于是你便可以根据业务逻辑选择重试或者放弃提交等策略。
- 2、 DiscardPolicy
这种拒绝策略正如它的名字所描述的一样，当新任务被提交后直接被丢弃掉，也不会给你任何的通知，相对而言存在一定的风险，因为我们提交的时候根本不知道这个任务会被丢弃，可能造成数据丢失。
- 3、DiscardOldestPolicy
如果线程池没被关闭且没有能力执行，则会丢弃任务队列中的头结点，通常是存活时间最长的任务，这种策略与第二种不同之处在于它丢弃的不是最新提交的，而是队列中存活时间最长的，这样就可以腾出空间给新提交的任务，但同理它也存在一定的数据丢失风险。
- 4、CallerRunsPolicy
相对而言它就比较完善了，当有新任务提交后，如果线程池没被关闭且没有能力执行，则把这个任务交于提交任务的线程执行，也就是谁提交任务，谁就负责执行任务。这样做主要有两点好处：
第一点新提交的任务不会被丢弃，这样也就不会造成业务损失。
第二点好处是，由于谁提交任务谁就要负责执行任务，这样提交任务的线程就得负责执行任务，而执行任务又是比较耗时的，在这段期间，提交任务的线程被占用，也就不会再提交新的任务，减缓了任务提交的速度，相当于是一个负反馈。在此期间，线程池中的线程也可以充分利用这段时间来执行掉一部分任务，腾出一定的空间，相当于是给了线程池一定的缓冲期。
