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## 线程池核心组件图解
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看源码之前，先了解一下该组件 最主要的几个 接口、抽象类和实现类的结构关系。
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该组件中，Executor 和 ExecutorService接口 定义了线程池最核心的几个方法，提交任务submit
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()、关闭线程池shutdown()。抽象类 AbstractExecutorService 主要对公共行为 submit()系列方法进行了实现，这些 submit()方法 的实现使用了 模板方法模式，其中调用的 execute()方法 是未实现的 来自 Executor接口 的方法。实现类 ThreadPoolExecutor 则对线程池进行了具体而复杂的实现。
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另外还有一个常见的工具类 Executors，里面为开发者封装了一些可以直接拿来用的线程池。
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## 源码赏析
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话不多说，直接上源码。（这里只看最主要的代码部分）
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### Executor 和 ExecutorService接口
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```java
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public interface Executor {
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/**
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* 在将来的某个时间执行给定的 Runnable。该 Runnable 可以在新线程、池线程或调用线程中执行。
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*/
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void execute(Runnable command);
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}
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public interface ExecutorService extends Executor {
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/**
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* 优雅关闭，该关闭会继续执行完以前提交的任务，但不再接受新任务。
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*/
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void shutdown();
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/**
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* 提交一个有返回值的任务，并返回该任务的 未来执行完成后的结果。
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* Future的 get()方法 将在成功完成后返回任务的结果。
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*/
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<T> Future<T> submit(Callable<T> task);
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<T> Future<T> submit(Runnable task, T result);
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Future<?> submit(Runnable task);
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}
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```
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### AbstractExecutorService 抽象类
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```java
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/**
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* 该抽象类最主要的内容就是，实现了 ExecutorService 中的 submit()系列方法
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*/
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public abstract class AbstractExecutorService implements ExecutorService {
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/**
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* 提交任务 进行执行，返回获取未来结果的 Future对象。
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* 这里使用了 “模板方法模式”，execute()方法来自 Executor接口，该抽象类中并未进行实现，
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* 而是交由子类具体实现。
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*/
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public Future<?> submit(Runnable task) {
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if (task == null) throw new NullPointerException();
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RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
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execute(ftask);
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return ftask;
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}
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public <T> Future<T> submit(Runnable task, T result) {
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if (task == null) throw new NullPointerException();
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RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task, result);
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execute(ftask);
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|
return ftask;
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|
}
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public <T> Future<T> submit(Callable<T> task) {
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|
if (task == null) throw new NullPointerException();
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|
RunnableFuture<T> ftask = newTaskFor(task);
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|
|
execute(ftask);
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|
return ftask;
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|
}
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|
}
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```
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|
### ThreadPoolExecutor
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```java
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public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
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/**
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* **************
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* ** 主要属性 **
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* **************
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*/
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/** 阻塞队列 */
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private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
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/** 用于创建线程的 线程工厂 */
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private volatile ThreadFactory threadFactory;
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/** 核心线程数 */
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private volatile int corePoolSize;
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/** 最大线程数 */
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private volatile int maximumPoolSize;
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/**
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|
|
* **************
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|
|
* ** 构造方法 **
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|
* **************
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|
*/
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/** 最后都使用了最后一个构造方法的实现 */
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public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
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|
int maximumPoolSize,
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long keepAliveTime,
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|
TimeUnit unit,
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|
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
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this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
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|
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
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|
}
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|
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
|
|
|
int maximumPoolSize,
|
|
|
long keepAliveTime,
|
|
|
TimeUnit unit,
|
|
|
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
|
|
|
ThreadFactory threadFactory) {
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|
|
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
|
|
|
threadFactory, defaultHandler);
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|
}
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|
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
|
|
|
int maximumPoolSize,
|
|
|
long keepAliveTime,
|
|
|
TimeUnit unit,
|
|
|
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
|
|
|
RejectedExecutionHandler handler) {
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|
|
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
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|
|
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
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|
}
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|
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
|
|
|
int maximumPoolSize,
|
|
|
long keepAliveTime,
|
|
|
TimeUnit unit,
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|
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
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|
ThreadFactory threadFactory,
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|
|
RejectedExecutionHandler handler) {
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if (corePoolSize < 0 ||
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|
maximumPoolSize <= 0 ||
|
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|
maximumPoolSize < corePoolSize ||
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|
keepAliveTime < 0)
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throw new IllegalArgumentException();
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if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
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throw new NullPointerException();
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|
this.corePoolSize = corePoolSize;
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|
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
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this.workQueue = workQueue;
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|
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
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|
this.threadFactory = threadFactory;
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|
this.handler = handler;
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}
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|
/**
|
|
|
* **************
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|
|
* ** 主要实现 **
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|
|
* **************
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|
*/
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/** 执行 Runnable任务 */
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public void execute(Runnable command) {
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if (command == null)
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throw new NullPointerException();
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/*
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* 分三步进行：
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*
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* 1、如果运行的线程少于 corePoolSize，尝试开启一个新的线程；否则尝试进入工作队列
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*
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* 2. 如果工作队列没满，则进入工作队列；否则 判断是否超出最大线程数
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*
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* 3. 如果未超出最大线程数，则尝试开启一个新的线程；否则 按饱和策略处理无法执行的任务
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*/
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int c = ctl.get();
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if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
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if (addWorker(command, true))
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return;
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c = ctl.get();
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}
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if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
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int recheck = ctl.get();
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if (! isRunning(recheck) && remove(command))
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reject(command);
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else if (workerCountOf(recheck) == 0)
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|
addWorker(null, false);
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}
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|
else if (!addWorker(command, false))
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|
reject(command);
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|
}
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/**
|
|
|
* 优雅关闭，在其中执行以前提交的任务，但不接受新任务。如果已关闭，则调用没有其他效果。
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*/
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public void shutdown() {
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final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
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mainLock.lock();
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try {
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checkShutdownAccess();
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advanceRunState(SHUTDOWN);
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interruptIdleWorkers();
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onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
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} finally {
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mainLock.unlock();
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}
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tryTerminate();
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}
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|
}
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```
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ThreadPoolExecutor 中的 execute()方法 执行 Runnable任务 的流程逻辑可以用下图表示。
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### 工具类 Executors
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看类名也知道，它最主要的作用就是提供 static 的工具方法，为开发者提供各种封装好的 具有各自特性的线程池。
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```java
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public class Executors {
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/**
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* 创建一个固定线程数量的线程池
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*/
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public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
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return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
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|
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
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|
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
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}
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|
/**
|
|
|
* 创建一个单线程的线程池
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|
*/
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|
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
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|
|
return new FinalizableDelegatedExecutorService
|
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|
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
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|
|
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
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|
|
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
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|
}
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|
/**
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|
* 创建一个缓存的，可动态伸缩的线程池。
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* 可以看出来：核心线程数为0，最大线程数为Integer.MAX_VALUE，如果任务数在某一瞬间暴涨，
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* 这个线程池很可能会把 服务器撑爆。
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* 另外需要注意的是，它们底层都是使用了 ThreadPoolExecutor，只不过帮我们配好了参数
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*/
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|
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
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|
|
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
|
|
|
60L, TimeUnit.SECONDS,
|
|
|
new SynchronousQueue<Runnable>());
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|
|
}
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|
|
}
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``` |
