面试必问的线程池，你懂了吗？
以下文章来源于程序员囧辉 ，作者囧辉
Java核心技术、大厂高频面试题深度解析，学习经验分享。
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作者：囧辉 （本文来自作者投稿）
降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗。
提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
增加线程的可管理型。线程是稀缺资源，使用线程池可以进行统一分配，调优和监控。
我给你画张图吧。
二狗：（尼玛，这图也太香了，收藏收藏）线程池中的各个状态分别代表什么含义？
线程池目前有5个状态：
RUNNING：接受新任务并处理排队的任务。
SHUTDOWN：不接受新任务，但处理排队的任务。
STOP：不接受新任务，不处理排队的任务，并中断正在进行的任务。
TIDYING：所有任务都已终止，workerCount 为零，线程转换到 TIDYING 状态将运行 terminated() 钩子方法。
TERMINATED：terminated() 已完成。
二狗：这几个状态之间是怎么流转的？
我再给你画个图，看好了！
二狗：（这图也不错，收藏就对了）线程池有哪些队列？
常见的阻塞队列有以下几种：
ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，按先进先出对元素进行排序。
LinkedBlockingQueue：基于链表结构的有界/无界阻塞队列，按先进先出对元素进行排序，吞吐量通常高于 ArrayBlockingQueue。Executors.newFixedThreadPool 使用了该队列。
SynchronousQueue：不是一个真正的队列，而是一种在线程之间移交的机制。要将一个元素放入 SynchronousQueue 中，必须有另一个线程正在等待接受这个元素。如果没有线程等待，并且线程池的当前大小小于最大值，那么线程池将创建一个线程，否则根据拒绝策略，这个任务将被拒绝。使用直接移交将更高效，因为任务会直接移交给执行它的线程，而不是被放在队列中，然后由工作线程从队列中提取任务。只有当线程池是无界的或者可以拒绝任务时，该队列才有实际价值。
Executors.newCachedThreadPool使用了该队列。
PriorityBlockingQueue：具有优先级的无界队列，按优先级对元素进行排序。元素的优先级是通过自然顺序或 Comparator 来定义的。
二狗：使用队列有什么需要注意的吗？
使用有界队列时，需要注意线程池满了后，被拒绝的任务如何处理。
使用无界队列时，需要注意如果任务的提交速度大于线程池的处理速度，可能会导致内存溢出。
二狗：线程池有哪些拒绝策略？
常见的有以下几种：
AbortPolicy：中止策略。默认的拒绝策略，直接抛出 RejectedExecutionException。调用者可以捕获这个异常，然后根据需求编写自己的处理代码。
DiscardPolicy：抛弃策略。什么都不做，直接抛弃被拒绝的任务。
DiscardOldestPolicy：抛弃最老策略。抛弃阻塞队列中最老的任务，相当于就是队列中下一个将要被执行的任务，然后重新提交被拒绝的任务。如果阻塞队列是一个优先队列，那么“抛弃最旧的”策略将导致抛弃优先级最高的任务，因此最好不要将该策略和优先级队列放在一起使用。
CallerRunsPolicy：调用者运行策略。在调用者线程中执行该任务。该策略实现了一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将任务回退到调用者（调用线程池执行任务的主线程），由于执行任务需要一定时间，因此主线程至少在一段时间内不能提交任务，从而使得线程池有时间来处理完正在执行的任务。
二狗：线程只能在任务到达时才启动吗？
默认情况下，即使是核心线程也只能在新任务到达时才创建和启动。但是我们可以使用 prestartCoreThread（启动一个核心线程）或 prestartAllCoreThreads（启动全部核心线程）方法来提前启动核心线程。
二狗：核心线程怎么实现一直存活？
阻塞队列方法有四种形式，它们以不同的方式处理操作，如下表。
核心线程在获取任务时，通过阻塞队列的 take() 方法实现的一直阻塞（存活）。
二狗：非核心线程如何实现在 keepAliveTime 后死亡？
原理同上，也是利用阻塞队列的方法，在获取任务时通过阻塞队列的 poll(time,unit) 方法实现的在延迟死亡。
二狗：非核心线程能成为核心线程吗？
二狗：如何终止线程池？
终止线程池主要有两种方式：
shutdown：“温柔”的关闭线程池。不接受新任务，但是在关闭前会将之前提交的任务处理完毕。
shutdownNow：“粗暴”的关闭线程池，也就是直接关闭线程池，通过 Thread#interrupt() 方法终止所有线程，不会等待之前提交的任务执行完毕。但是会返回队列中未处理的任务。
二狗：（粗暴？实在是太刺激了，不过我喜欢）那我再问问你，Executors 提供了哪些创建线程池的方法？
newFixedThreadPool：固定线程数的线程池。corePoolSize = maximumPoolSize，keepAliveTime为0，工作队列使用无界的LinkedBlockingQueue。适用于为了满足资源管理的需求，而需要限制当前线程数量的场景，适用于负载比较重的服务器。
newSingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池。corePoolSize = maximumPoolSize = 1，keepAliveTime为0，工作队列使用无界的LinkedBlockingQueue。适用于需要保证顺序的执行各个任务的场景。
newCachedThreadPool： 按需要创建新线程的线程池。核心线程数为0，最大线程数为 Integer.MAX_VALUE，keepAliveTime为60秒，工作队列使用同步移交 SynchronousQueue。该线程池可以无限扩展，当需求增加时，可以添加新的线程，而当需求降低时会自动回收空闲线程。适用于执行很多的短期异步任务，或者是负载较轻的服务器。
newScheduledThreadPool：创建一个以延迟或定时的方式来执行任务的线程池，工作队列为 DelayedWorkQueue。适用于需要多个后台线程执行周期任务。
newWorkStealingPool：JDK 1.8 新增，用于创建一个可以窃取的线程池，底层使用 ForkJoinPool 实现。
二狗：线程池里有个 ctl，你知道它是如何设计的吗？
ctl 是一个打包两个概念字段的原子整数。
1）workerCount：指示线程的有效数量；
2）runState：指示线程池的运行状态，有 RUNNING、SHUTDOWN、STOP、TIDYING、TERMINATED 等状态。
int 类型有32位，其中 ctl 的低29为用于表示 workerCount，高3位用于表示 runState，如下图所示。
例如，当我们的线程池运行状态为 RUNNING，工作线程个数为3，则此时 ctl 的原码为：1010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011
二狗：（这小子看来由偷偷准备了，看来得拿出压箱底的题目了）ctl 为什么这么设计？有什么好处吗？
个人认为，ctl 这么设计的主要好处是将对 runState 和 workerCount 的操作封装成了一个原子操作。
runState 和 workerCount 是线程池正常运转中的2个最重要属性，线程池在某一时刻该做什么操作，取决于这2个属性的值。
因此无论是查询还是修改，我们必须保证对这2个属性的操作是属于“同一时刻”的，也就是原子操作，否则就会出现错乱的情况。如果我们使用2个变量来分别存储，要保证原子性则需要额外进行加锁操作，这显然会带来额外的开销，而将这2个变量封装成1个 AtomicInteger 则不会带来额外的加锁开销，而且只需使用简单的位操作就能分别得到 runState 和 workerCount。
由于这个设计，workerCount 的上限 CAPACITY = (1 << 29) - 1，对应的二进制原码为：0001 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111（不用数了，29个1）。
通过 ctl 得到 runState，只需通过位操作：ctl & ~CAPACITY。
~（按位取反），于是“~CAPACITY”的值为：1110 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000，只有高3位为1，与 ctl 进行 & 操作，结果为 ctl 高3位的值，也就是 runState。
通过 ctl 得到 workerCount 则更简单了，只需通过位操作：c & CAPACITY。
二狗：小伙子不错不错，那我最后问一个，在我们实际使用中，线程池的大小配置多少合适？
要想合理的配置线程池大小，首先我们需要区分任务是计算密集型还是I/O密集型。
对于计算密集型，设置 线程数 = CPU数 + 1，通常能实现最优的利用率。
对于I/O密集型，网上常见的说法是设置 线程数 = CPU数 * 2 ，这个做法是可以的，但个人觉得不是最优的。
在我们日常的开发中，我们的任务几乎是离不开I/O的，常见的网络I/O（RPC调用）、磁盘I/O（数据库操作），并且I/O的等待时间通常会占整个任务处理时间的很大一部分，在这种情况下，开启更多的线程可以让 CPU 得到更充分的使用，一个较合理的计算公式如下：
线程数 = CPU数 * CPU利用率 * (任务等待时间 / 任务计算时间 + 1)
例如我们有个定时任务，部署在4核的服务器上，该任务有100ms在计算，900ms在I/O等待，则线程数约为：4 * 1 * (1 + 900 / 100) = 40个。
当然，具体我们还要结合实际的使用场景来考虑。
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好文章，我在看❤️