由于系统资源是有限的，为了降低资源消耗，提高系统的性能和稳定性，引入了线程池对线程进行统一的管理和监控，本文将详细讲解线程池的使用、原理。
线程池主要用到了池化思想，池化思想在计算机领域十分常见，主要用于减少资源浪费、提高性能等。
池化思想主要包含以下几个方面：
一些常见的资源池包括线程池、数据库连接池、对象池、缓存池、连接池等。
池化思想可以提高系统的性能，因为它减少了资源的创建和销毁次数，避免了不必要的开销。通过池化，系统可以更好地应对高并发情况，降低资源竞争，提高响应速度。
根据池化思想，在一个系统中，为了避免线程频繁的创建和销毁，让线程可以复用，引入了线程池的概念。线程池中，总有那么几个活跃线程。
当你需要使用线程时，可以从池子中随便拿一个空闲线程，当完成工作时，并不急着关闭线程，而是将这个线程退回到池子，方便其他人使用。
简单说就是，在使用线程池后，创建线程变成了从线程池中获得空闲线程，关闭线程编程了向池子里归还线程。
大致流程如下：
在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
要做到合理利用线程池，必须对其实现原理了如指掌。
这个也是推荐使用的方法，因为通过 Executors 类创建可能会导致 OOM，如下图阿里开发规范中的描述。
构造函数入参：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
构造函数入参含义：
workQueue 可选的 BlockingQueue：
如下图，上述拒绝策略均实现 RejectedExecutionHandler 接口，且为 ThreadPoolExecutor 的内部类。
若以上策略仍无法满足实际应用需要，完全可以自已扩展 RejectedExecutionHandler 接口。
public interface RejectedExecutionHandler {
/**
* @param r 当前请求执行的任务
* @param executor 当前的线程池
*/
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}
示例：
public class RejectedExecutionDemo {
public static class MyTask implements Runnable{
@Override
public void run() {
System.out.println(new Date() + "：Thread ID is" + Thread.currentThread().getId());
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MyTask myTask = new MyTask();
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 5,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(10),
Executors.defaultThreadFactory(),
(r, executor) -> System.out.println(r.hashCode() + "is discard")
);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
executorService.submit(myTask);
Thread.sleep(10);
}
}
}
上述示例中，mytask 执行需要花费100毫秒，因此，必然会导致一些任务被直接丢弃。在实际应用中，我们可以将更详细的信息记录到日志中，来分析任务丢失情况和系统负载。
Executors 类扮演着线程池工厂的角色，通过该类可以取得一个拥有定功能的线程池。
该类可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor：
固定线程数的线程池，该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂时存在任务队列中，待有线程空闲时，在处理队列中的任务。
FixedThreadPool 使用的无界任务队列 LinkedBlockingQueue，可能造成内存泄露。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
只有一个工作线程的线程池，当多于 1 个任务被提交时，会存到任务队列中。该线程池使用的无界任务队列 LinkedBlockingQueue，可能造成内存泄露。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory));
}
根据实际情况调整线程数的线程池，线程池的线程数量不确定，若有空闲线程可复用，则会优先使用。若所有线程均在工作，此时新的任务则会创建新的线程优先处理。所有线程在任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
corePoolSize 被设置为0，maximumPoolSize 被设置为无界，存活时间设置为 60s，空闲线程超过60秒后将会被
终止。极端情况线程创建过多，会导致内存泄露。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}
如下图， ScheduledThreadPoolExecutor 继承自ThreadPoolExecutor，它主要用来定期执行任务，功能与 Timer 类似且更加强大，可以在构造函数中指定多个对应的后台线程数。
可通过 Executors 创建，源码如下：
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor(ThreadFactory threadFactory) {
return new DelegatedScheduledExecutorService
(new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory));
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(
int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);
}
这里的返回值是 ScheduledExecutorService，根据时间对线程进行调度。有三个主要方法：
public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {
/**
* 给定时间对任务进行调度
*/
public ScheduledFuture<?> schedule(Runnable command,
long delay, TimeUnit unit);
/**
* 周期性对任务进行调度
* 以第一个任务的开始时间 initialDelay + period
* 第一个任务在 initialDelay + period 执行
* 第二个任务在 initialDelay + period * 2 执行
*/
public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command,
long initialDelay,
long period,
TimeUnit unit);
/**
* 周期性对任务进行调度
* 上一个任务结束后，再经过 period 时间开始执行
*/
public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command,
long initialDelay,
long delay,
TimeUnit unit);
}
如果任务遇到异常，那么后续的所有子任务都会停止调度，因此，必须保证异常被及时处理，为周期性任务的稳定调度提供条件。
fork 是开启子进程，join 是等待，意思是分支子进程结束后才能得到结果，实际开发中，若频繁的 fork 开启线程可能严重影响系统性能，所以引入了 ForkJoinPool。
大致流程是，向 ForkJoinPool 线程池中提交一个 ForkJoinTask 任务，就是将任务分解成多个小任务，等任务全部完成后进行处理，这里采用了分治的思想，具体我将在后续单独展开，这里不多做赘述。
ForkJoin 可能出现两个问题：
该方法用于提交不需要返回值的任务，且无法判断任务是否被线程池执行成功。
源码见下面的线程池原理章节。
该方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回 Future 对象，可以判断任务是否执行成功，还可以通过 Future 的get()方法来获取返回值。
get()方法会阻塞当前线程直到任务完成，还可以设置超时时间，到时立即返回，不过这时有可能任务没有执行完。
public Future<?> submit(Runnable task) {
if (task == null) throw new NullPointerException();
RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
execute(ftask);
return ftask;
}
可以通过调用线程池的 shutdown 或 shutdownNow 方法来关闭线程池。
它们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用线程的 interrupt() 来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。
两种方法存在一定的区别，shutdownNow首先将线程池的状态设置成 STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表。而 shutdown 只是将线程池的状态设置成 SHUTDOWN 状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。
只要调用了这两个关闭方法中的任意一个，isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后，表示线程池关闭成功，这时调用isTerminaed方法会返回true。
至于应该调用哪一种方法来关闭线程池，应该由提交到线程池的任务特性决定，通常调用 shutdown 方法来关闭线程池，如果任务不一定要执行完，则可以调用 shutdownNow 方法。
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
// 如果当前工作线程数是否小于核心线程数
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 添加核心线程去执行任务，成功则return
if (addWorker(command, true))
return;
// 添加失败，ctl有变化，需重新获取
c = ctl.get();
}
// 判断是否为RUNNING，此时核心线程数已满，需加入任务队列
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 检查若不是RUNNING则将任务从队列移除
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
// 执行拒绝策略
reject(command);
// 正常则添加一个非核心空线程，执行队列中的任务
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
// 表示核心线程满了，队列也满了，创建非核心线程，执行任务
else if (!addWorker(command, false))
// 最大线程数也满了，走拒绝策略
reject(command);
}
参考：
[1] 魏鹏. Java并发编程的艺术.
[2] 葛一鸣/郭超. 实战Java高并发程序设计.