java并发包&线程池原理分析&锁的深度化

 

 

 

java并发包&线程池原理分析&锁的深度化

并发包

同步容器类

Vector与ArrayList区别

1.ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此，它适合随机查找和遍历，不适合插入和删除。

2.Vector与ArrayList一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，访问它比访问ArrayList慢

注意: Vector线程安全、ArrayList

Vector源码类

Add方法源码类

Arraylist源码

Add方法源码

HasTable与HasMap

1.HashMap不是线程安全的

HastMap是一个接口 是map接口的子接口，是将键映射到值的对象，其中键和值都是对象，并且不能包含重复键，但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value，而hashtable不允许。

2.HashTable是线程安全的一个Collection。

3.HashMap是Hashtable的轻量级实现（非线程安全的实现），他们都完成了Map接口，主要区别在于HashMap允许空（null）键值（key）,由于非线程安全，效率上可能高于Hashtable。
HashMap允许将null作为一个entry的key或者value，而Hashtable不允许。
HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsvalue和containsKey。

注意: HashTable线程安全，HashMap线程不安全。

源码分析

synchronizedMap

Collections.synchronized*(m) 将线程不安全额集合变为线程安全集合

ConcurrentHashMap

ConcurrentMap接口下有俩个重要的实现 :
ConcurrentHashMap
ConcurrentskipListMap (支持并发排序功能。弥补ConcurrentHas hMa p)
ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个
小的HashTable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并
发进行。把一个整体分成了16个段(Segment.也就是最高支持16个线程的并发修改操作。
这也是在重线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案。并且代码中大多共享变
量使用volatile关键字声明，目的是第一时间获取修改的内容，性能非常好。

CountDownLatch
CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下，利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A，它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行，此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。

publicclass Test002 {

 

      publicstaticvoid main(String[] args) throws InterruptedException
{

           System.out.println("等待子线程执行完毕...");

           CountDownLatch
countDownLatch = new CountDownLatch(2);

           new Thread(new Runnable() {

 

                 @Override

                 publicvoid run() {

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+ "开始执行...");

                      countDownLatch.countDown();// 每次减去1

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+ "结束执行...");

                 }

           }).start();

           new Thread(new Runnable() {

 

                 @Override

                 publicvoid run() {

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+ "开始执行...");

                      countDownLatch.countDown();

                      System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName()
+ "结束执行...");

                 }

           }).start();

 

           countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞  countDown结果为0, 阻塞变为运行状态

           System.out.println("两个子线程执行完毕....");

           System.out.println("继续主线程执行..");

      }

 

}

CyclicBarrier

CyclicBarrier初始化时规定一个数目，然后计算调用了CyclicBarrier.await()进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时，所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。

CyclicBarrier就象它名字的意思一样，可看成是个障碍， 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。

CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数， 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后，所有其它线程被唤醒前被执行。

class Writer extends Thread {

private CyclicBarrier cyclicBarrier;

public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){

this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;

}

@Override

public void run() {

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()
+ ",正在写入数据");

try {

Thread.sleep(3000);

} catch (Exception e) {

// TODO: handle exception

}

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName()
+ ",写入数据成功.....");

try {

cyclicBarrier.await();

} catch (Exception e) {

}

System.out.println("所有线程执行完毕..........");

}

}

public class Test001 {

public static void main(String[] args) {

CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);

for (int i = 0; i < 5; i++) {

Writer
writer = new Writer(cyclicBarrier);

writer.start();

}

}

}

Semaphore

Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值，基于此，多个线程竞争获取许可信号，做自己的申请后归还，超过阈值后，线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池，资源池之类的，比如数据库连接池，我们也可以创建计数为1的Semaphore，将其作为一种类似互斥锁的机制，这也叫二元信号量，表示两种互斥状态。它的用法如下：

availablePermits函数用来获取当前可用的资源数量

wc.acquire(); //申请资源

wc.release();// 释放资源

      // 创建一个计数阈值为5的信号量对象 

   
  // 只能5个线程同时访问 

   
  Semaphore semp = new
Semaphore(5); 

   
    

   
  try { 

   
      // 申请许可 

   
      semp.acquire(); 

   
      try { 

   
          // 业务逻辑 

   
      } catch (Exception e) { 

   
    

   
      } finally { 

   
          // 释放许可 

   
          semp.release(); 

   
      } 

   
  } catch
(InterruptedException e) { 

   
    

      } 

案例:

需求: 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10的人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。

代码:

class Parent implements
Runnable {

private String name;

private Semaphore wc;

public Parent(String name,Semaphore wc){

this.name=name;

this.wc=wc;

}

@Override

public void run() {

try {

// 剩下的资源(剩下的茅坑)

int availablePermits = wc.availablePermits();

if (availablePermits > 0) {

System.out.println(name+"天助我也,终于有茅坑了...");

} else {

System.out.println(name+"怎么没有茅坑了...");

}

//申请茅坑 如果资源达到3次，就等待

wc.acquire();

System.out.println(name+"终于轮我上厕所了..爽啊");

Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 模拟上厕所时间。

System.out.println(name+"厕所上完了...");

wc.release();

} catch (Exception e) {

}

}

}

public class TestSemaphore02
{

public static void main(String[] args) {

// 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10的人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。

Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

for (int i = 1; i <=10; i++) {

Parent parent = new Parent("第"+i+"个人,",semaphore);

new Thread(parent).start();

}

}

}

并发队列

在并发队列上JDK提供了两套实现，一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队

列，一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。

ConcurrentLinkedDeque
ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列，通过无锁的方式，实现
了高并发状态下的高性能，通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.它
是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先
加入的，尾是最近加入的，该队列不允许null元素。
ConcurrentLinkedQueue重要方法:
add 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别)
poll() 和peek() 都是取头元素节点，区别在于前者会删除元素，后者不会。

     ConcurrentLinkedDeque
q = new ConcurrentLinkedDeque();

     q.offer("余");

     q.offer("码云");

     q.offer("github");

     q.offer("张杰");

     q.offer("艾姐");

     //从头获取元素,删除该元素

     System.out.println(q.poll());

     //从头获取元素,不刪除该元素

     System.out.println(q.peek());

     //获取总长度

     System.out.println(q.size());

BlockingQueue

阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是：

在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。
当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

BlockingQueue即阻塞队列，从阻塞这个词可以看出，在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。被阻塞的情况主要有如下两种：

1. 当队列满了的时候进行入队列操作

2. 当队列空了的时候进行出队列操作

因此，当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程做了出队列操作；同样，当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时，它将会被阻塞，除非有另一个线程进行了入队列操作。

在Java中，BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供)，由上面介绍的阻塞队列的特性可知，阻塞队列是线程安全的。

在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

认识BlockingQueue

阻塞队列，顾名思义，首先它是一个队列，而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示：

从上图我们可以很清楚看到，通过一个共享的队列，可以使得数据由队列的一端输入，从另外一端输出；

常用的队列主要有以下两种：（当然通过不同的实现方式，还可以延伸出很多不同类型的队列，DelayQueue就是其中的一种）

　　先进先出（FIFO）：先插入的队列的元素也最先出队列，类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。

　　后进先出（LIFO）：后插入队列的元素最先出队列，这种队列优先处理最近发生的事件。

多线程环境中，通过队列可以很容易实现数据共享，比如经典的“生产者”和“消费者”模型中，通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程，另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程，利用队列的方式来传递数据，就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内，万一发生数据处理速度不匹配的情况呢？理想情况下，如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度，并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候，那么生产者必须暂停等待一下（阻塞生产者线程），以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕，反之亦然。然而，在concurrent包发布以前，在多线程环境下，我们每个程序员都必须去自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时，强大的concurrent包横空出世了，而他也给我们带来了强大的BlockingQueue。（在多线程领域：所谓阻塞，在某些情况下会挂起线程（即阻塞），一旦条件满足，被挂起的线程又会自动被唤醒）

下面两幅图演示了BlockingQueue的两个常见阻塞场景：

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的，我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小，容量大小一旦指定就不可改变。

ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面

是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子：

     ArrayBlockingQueue<String>
arrays = new
ArrayBlockingQueue<String>(3);

     arrays.add("李四");

      arrays.add("张军");

     arrays.add("张军");

     // 添加阻塞队列

     arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的，如果我们初始化时指定一个大小，它就是有边界的，如果不指定，它就是无边界的。说是无边界，其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。

和ArrayBlockingQueue一样，LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子：

LinkedBlockingQueuelinkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);

linkedBlockingQueue.add("张三");

linkedBlockingQueue.add("李四");

linkedBlockingQueue.add("李四");

System.out.println(linkedBlockingQueue.size());

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列，它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注

意，PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。

所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口，队列优先级的排序规则就

是按照我们对这个接口的实现来定义的。

另外，我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator，但这个迭代器并不保证按照优先级顺

序进行迭代。

下面我们举个例子来说明一下，首先我们定义一个对象类型，这个对象需要实现Comparable接口：

SynchronousQueue

SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞，除非这个元素被另一个线程消费。

使用BlockingQueue模拟生产者与消费者

class ProducerThread implements Runnable {

private BlockingQueue queue;

private volatile boolean flag = true;

private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();

public ProducerThread(BlockingQueue queue) {

this.queue = queue;

}

@Override

public void run() {

try {

System.out.println("生产线程启动...");

while (flag) {

System.out.println("正在生产数据....");

String data = count.incrementAndGet()+"";

// 将数据存入队列中

boolean offer = queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS);

if (offer) {

System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,成功.");

} else {

System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,失败.");

}

Thread.sleep(1000);

}

} catch (Exception e) {

} finally {

System.out.println("生产者退出线程");

}

}

public void stop() {

this.flag = false;

}

}

class ConsumerThread implements Runnable {

private BlockingQueue<String> queue;

private volatile boolean flag = true;

public
ConsumerThread(BlockingQueue<String> queue) {

this.queue = queue;

}

@Override

public void run() {

System.out.println("消费线程启动...");

try {

while (flag) {

System.out.println("消费者,正在从队列中获取数据..");

String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);

if (data != null) {

System.out.println("消费者,拿到队列中的数据data:" + data);

Thread.sleep(1000);

} else {

System.out.println("消费者,超过2秒未获取到数据..");

flag = false;

}

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

} finally {

System.out.println("消费者退出线程...");

}

}

}

public class
ProducerAndConsumer {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);

ProducerThread producerThread1 = new ProducerThread(queue);

ProducerThread producerThread2 = new ProducerThread(queue);

ConsumerThread consumerThread1 = new ConsumerThread(queue);

Thread t1 = new Thread(producerThread1);

Thread t2 = new Thread(producerThread2);

Thread c1 = new Thread(consumerThread1);

t1.start();

t2.start();

c1.start();

// 执行10s

Thread.sleep(10 * 1000);

producerThread1.stop();

producerThread2.stop();

}

}

线程池

什么是线程池

Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序
都可以使用线程池。在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
第一：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。
第二：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。
第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，
还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是，要做到合理利用
线程池，必须对其实现原理了如指掌。

线程池作用

线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。

如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

线程池的分类

ThreadPoolExecutor

Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给予开发人员开发并发程序以及解决并发问题很大的帮助。这篇文章主要介绍下并发包下的Executor接口，Executor接口虽然作为一个非常旧的接口（JDK1.5 2004年发布），但是很多程序员对于其中的一些原理还是不熟悉，因此写这篇文章来介绍下Executor接口，同时巩固下自己的知识。如果文章中有出现错误，欢迎大家指出。

Executor框架的最顶层实现是ThreadPoolExecutor类，Executors工厂类中提供的newScheduledThreadPool、newFixedThreadPool、newCachedThreadPool方法其实也只是ThreadPoolExecutor的构造函数参数不同而已。通过传入不同的参数，就可以构造出适用于不同应用场景下的线程池，那么它的底层原理是怎样实现的呢，这篇就来介绍下ThreadPoolExecutor线程池的运行过程。

corePoolSize： 核心池的大小。 当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中
maximumPoolSize： 线程池最大线程数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime： 表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。
unit： 参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：

线程池四种创建方式

Java通过Executors（jdk1.5并发包）提供四种线程池，分别为：
newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

案例演示:

newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

newCachedThreadPool

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。示例代码如下：

           // 无限大小线程池 jvm自动回收

           ExecutorService
newCachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newCachedThreadPool.execute(new Runnable() {

 

                      @Override

                      publicvoid run() {

                            try {

                                  Thread.sleep(100);

                            }
catch (Exception e) {

                                  // TODO: handle exception

                            }

                            System.out.println(Thread.currentThread().getName()
+ ",i:" + temp);

 

                      }

                 });

           }

总结: 线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。示例代码如下：

ExecutorService newFixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newFixedThreadPool.execute(new Runnable() {

 

                      @Override

                      publicvoid run() {

                            System.out.println(Thread.currentThread().getId()
+ ",i:" + temp);

 

                      }

                 });

           }

总结:因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep
2秒，所以每两秒打印3个数字。

定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下：

ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);

           for (inti = 0; i < 10; i++) {

                 finalinttemp = i;

                 newScheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {

                      publicvoid run() {

                            System.out.println("i:" + temp);

                      }

                 },
3, TimeUnit.SECONDS);

}

表示延迟3秒执行。

newSingleThreadExecutor

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下：

     ExecutorService
newSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

         for (inti = 0; i < 10; i++) {

              finalintindex = i;

              newSingleThreadExecutor.execute(new Runnable() {

 

                   @Override

                   publicvoid run() {

                       System.out.println("index:" + index);

                       try {

                            Thread.sleep(200);

                       }
catch (Exception e) {

                            // TODO: handle exception

                       }

                   }

              });

         }

注意: 结果依次输出，相当于顺序执行各个任务。

线程池原理剖析

提交一个任务到线程池中，线程池的处理流程如下：

1、判断线程池里的核心线程是否都在执行任务，如果不是（核心线程空闲或者还有核心线程没有被创建）则创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程都在执行任务，则进入下个流程。

2、线程池判断工作队列是否已满，如果工作队列没有满，则将新提交的任务存储在这个工作队列里。如果工作队列满了，则进入下个流程。

3、判断线程池里的线程是否都处于工作状态，如果没有，则创建一个新的工作线程来执行任务。如果已经满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

合理配置线程池

要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。

任务的优先级：高，中和低。

任务的执行时间：长，中和短。

任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。

任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。

一般总结哦，有其他更好的方式，希望各位留言，谢谢。

CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务

IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu核数

操作系统之名称解释：

某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，

前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。