JUC自学：自定义线程池的7大参数

李李李iiii

已于 2022-05-31 14:40:00 修改

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分类专栏： JUC 文章标签： java

于 2022-05-27 01:56:42 首次发布

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在工作中，一般需要我们自定义线程池，熟悉自定义线程池的创建。下面通过newSingleThreadExecutor的源码来查看如何自定义线程池。

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
    }

7大参数：

1、corePoolSize：核心线程数，保证线程池最少有多少线程，并且不受keepAliveTime的影响。

2、maximumPoolSize：最大线程数大小，当阻塞队列满了，就开启最大的线程池，并且受keepAliveTime的影响。

3、keepAliveTime：保持存活的时间，例如：设置存活的时间为三秒，当可执行的线程少于等于核心线程数并且3秒也没有新线程进来。就会关闭新开的线程处理。

4、TimeUnit：keepAliveTime的时间单位。

5、BlockingQueue：阻塞队列，让新来的线程等待，要输入一个队列的大小。

6、ThreadFactory：线程工厂，一般不用变。

7、拒绝策略：当线程达到最大线程数并且阻塞队列也满后，通过所选的拒绝策略来处理新来的线程。

拒绝策略：

下面是测试：

public static void main(String[] args) {
        //创建线程池后，通过线程池来创建线程
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(4),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
        );

        try {
            for (int i = 0; i < 6; i++) {
                executor.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"ok");
                });
            }
        }finally {
                executor.shutdown();
        }
    }

上面的核心线程数是2，并且阻塞队列是4，for循环执行6个线程，同时只会有两个线程处理。

运行结果：

当我for循环7次的时候，就会开启最大线程数。有其他线程来执行。

运行结果：

当超过阻塞队列数与最大线程数的和时，就会触发拒绝策略。

线程池的4大拒绝策略

RejectedExecutionHandler rejected = null;
rejected = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy();//默认，队列满了丢任务，抛出异常
rejected = new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();//队列满了丢任务，不抛出异常【如
//果允许任务丢失这是最好的】
rejected = new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy();//将最早进入队列的任务
//删，之后再尝试加入队列
rejected = new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();//如果添加到线程池失败，那么
//主线程会自己去执行该任务，回退

如何获取电脑的最大线程数：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()