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一、ThreadPoolExecutor的重要参数
二、ThreadPoolExecutor执行顺序
三、如何设置参数
一、ThreadPoolExecutor的重要参数
corePoolSize：核心线程数
核心线程会一直存活，即使没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭
queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）
当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行
maxPoolSize：最大线程数
当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常
keepAliveTime：线程空闲时间
当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时
rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器
两种情况会拒绝处理任务：
1):当线程数已经达到maxPoolSize，且队列已满，会拒绝新任务；
2):当线程池调用shutdown()后，会等待队列里的任务执行完毕，再关闭。如果在调用shutdown()和线程池真正关闭之间提交任务，会拒绝新任务；
线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是 AbortPolicy，会抛出异常
线程池提供的拒绝策略：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：丢弃任务，抛运行时异常
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：执行任务
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：忽视，什么都不会发生
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器
二、ThreadPoolExecutor执行顺序
线程池按以下行为执行任务
（1）当线程数小于核心线程数时，创建线程。
（2）当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
（3）当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
1）若线程数小于最大线程数，创建线程
2）若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
三、如何设置参数
默认值
corePoolSize=1
queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime=60s
allowCoreThreadTimeout=false
rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
如何来设置
需要根据几个值来决定
tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s
做几个计算
corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？
threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
以上都是理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了，则需要通过升级硬件和优化代码，降低taskcost来处理。
