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/* 自定义线程池。		 * 构造参数：		 * public ThreadPoolExecutor(			 * int corePoolSize,--当前线程池核心线程数			 * int maximumPoolSize,--当前线程池最大线程数			 * long keepAliveTime,--保持活着的空间时间			 * TimeUnit unit,--时间单位			 * BlockingQueue
   
     workQueue,--排队等待的自定义队列			 * ThreadFactoty threadFactory,			 * RejectedExecutionHandler handler--队列满以后，其他任务被拒绝执行的方法		 * ){.........}
   

/**		 * 在使用有界队列时，若有新的任务需要执行，如果线程池实际线程数小于corePoolSize，则优先创建线程，		 * 若大于corePoolSize，则会将任务加入队列，		 * 若队列已满，则在总线程数不大于maximumPoolSize的前提下，创建新的线程，		 * 若线程数大于maximumPoolSize，则执行拒绝策略。或其他自定义方式。		 * 		 */

ThreadExecutorPool使用有界队列

举例：

使用ArrayBlockingQueue大小为3的有界阻塞队列定义线程池，定义6个任务，分析下在线程池中的执行过程。

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class UseThreadPoolExecutor1 {	public static void main(String[] args) {				ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(				1, 				//coreSize				2, 				//MaxSize				60, 			//60				TimeUnit.SECONDS, 				new ArrayBlockingQueue
   
    (3)			//指定一种队列 （有界队列）				);				MyTask mt1 = new MyTask(1, "任务1");		MyTask mt2 = new MyTask(2, "任务2");		MyTask mt3 = new MyTask(3, "任务3");		MyTask mt4 = new MyTask(4, "任务4");		MyTask mt5 = new MyTask(5, "任务5");		MyTask mt6 = new MyTask(6, "任务6");				pool.execute(mt1);		pool.execute(mt2);//放入队列中，等任务1执行完后执行		pool.execute(mt3);//放入队列		pool.execute(mt4);//放入队列		pool.execute(mt5);//和任务1几乎同时执行，因为队列已被2、3、4占满，最大线程数为2，那么可以再创建个线程执行任务		pool.execute(mt6);//被拒绝异常 Task 6 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecuto				pool.shutdown();			}}
   

分析：mt1被放入线程池后，占用corePoolSize，然后mt2和mt3跟mt4会被接着放入队列中，因为队列大小为3个已经占满。接下来的mt5算上mt1刚好等于最大线程数2，那么mt5就会新创建一个线程去执行，所以结果时mt1和mt5几乎同时被执行了。

mt6抛出被拒绝异常。

                              Task 6 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor

此时我们可以通过定义拒绝策略来执行被拒绝的逻辑：

JDK拒绝策略

AbortPolicy：默认，直接抛出异常，系统正常工作。

DiscardOldestPolicy:丢弃最老的一个请求，尝试再次提交当前任务。

举例：

ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(				1, 				//coreSize				2, 				//MaxSize				60, 			//60				TimeUnit.SECONDS, 				new ArrayBlockingQueue
   
    (3)			//指定一种队列 （有界队列）				, new DiscardOldestPolicy()				);
   

打印：

run taskId =1run taskId =5run taskId =3run taskId =4run taskId =6

我们发现第二个任务没有被执行，这是因为队列中放入的任务中第二个时最先被放入的，当在线程池提交第6个任务mt6时，根据DiscardOldestPolicy策略，会将最先放入的第二个任务丢弃，于是第6个任务被放入队列中。

CallerRunsPolicy:只要线程池未关闭，该策略直接在调用者线程中，运行当前被丢弃的任务。

DiscardPolicy：丢弃无法处理的任务，不给予任何处理。

自定义拒绝策略

如果需要自定义策略，可以实现RejectedExecutionHandler接口。

举例：

ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(				1, 				//coreSize				2, 				//MaxSize				60, 			//60				TimeUnit.SECONDS, 				new ArrayBlockingQueue
   
    (3)			//指定一种队列 （有界队列）				, new MyRejected()				);
   

MyRejected.java

package com.jeff.height.concurrent018;import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;public class MyRejected implements RejectedExecutionHandler{		public MyRejected(){	}		@Override	public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {		System.out.println("自定义处理..");		System.out.println("当前被拒绝任务为：" + r.toString());			}}

打印：

run taskId =1run taskId =5自定义处理..当前被拒绝任务为：6run taskId =2run taskId =3run taskId =4

建议一般拒绝策略可以记录log日志，使用job异步处理。

ThreadExecutorPool使用无界队列

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class UseThreadPoolExecutor2 implements Runnable{	private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);		@Override	public void run() {		try {			int temp = count.incrementAndGet();			System.out.println("任务" + temp);			Thread.sleep(2000);		} catch (InterruptedException e) {			e.printStackTrace();		}	}			public static void main(String[] args) throws Exception{		 /** 在使用无界队列时，linkedBlockingQueue。		 * 与有界队列相比，除非系统资源耗尽，否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。		 * 当有新任务到来，系统的线程数小于corePoolSize时，则新建线程执行任务。		 * 当达到corePoolSize后，就不会继续增加线程数量。若后续仍有新任务加入，而没有空闲的线程资源，		 * 则任务直接进入队列等待。若任务创建和处理的速度差异很大，无界队列会保持快速增长，直到系统内存耗尽。		 * 可以看出使用无界队列主要看corePoolSize，而最大线程数maximumPoolSize则不起作用了。		 */		BlockingQueue
   
     queue = 				new LinkedBlockingQueue
    
     ();		ExecutorService executor  = new ThreadPoolExecutor(					5, 		//core					10, 	//max					120L, 	//2fenzhong					TimeUnit.SECONDS,					queue);				/**		 * 可以发现时每次执行5个任务，就是coreSize的值，		 * 因为其他的任务在无界队列，每次取出5个(coreSize)去执行,		 * 线程池中的核心线程数保持不变。		 */		for(int i = 0 ; i < 20; i++){			executor.execute(new UseThreadPoolExecutor2());		}		Thread.sleep(1000);		System.out.println("queue size:" + queue.size());		//15		Thread.sleep(2000);	}}
    
   

打印：

任务2任务3任务1任务4任务5queue size:15任务6任务7任务8任务9任务10任务11任务13任务14任务12任务15任务16任务17任务19任务18任务20

在这个例子中corePoolSize是5，使用的是linkedBlockingQueue，线程池中提交了20个线程，那么当提交前5个线程后，corePoolSize已经满了，剩下的15个只能往队列里加，当核心线程中的任务执行完成，队列中的任务就会被拿出5个来放入核心线程中执行。

我们把刚才的无界队列换成有界队列其他不变，执行：

BlockingQueue
   
     queue = 				new ArrayBlockingQueue
    
     (10);
    
   

打印：

任务1任务4任务3任务2任务5任务6任务7任务8任务9任务10queue size:10任务11任务12任务13任务14任务15任务16任务17任务18任务19任务20

分析：corePoolSize是5，提交5个任务到核心5个线程中，然后有界队列中放入10个，打印有界队列尺寸时10，接下来还有5个线程跟corePoolSize的5个加起来等于10个，刚好等于最大线程数10个，所以线程池中有10个线程立即执行任务，然后队列中的10个线程继续执行。

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