阿里内部不允许用Executors创建线程池，为为为什么?
1. 通过Executors创建线程池的弊端
在创建线程池的时候，大部分人还是会选择使用Executors去创建。
下面是创建定长线程池（FixedThreadPool）的一个例子，严格来说，当使用如下代码创建线程池时，是不符合编程规范的。
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
原因在于：（摘自阿里编码规约）
线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
说明：Executors各个方法的弊端：
1）newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存，甚至OOM。
2）newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至OOM。
2. 通过ThreadPoolExecutor创建线程池
所以，针对上面的不规范代码，重构为通过ThreadPoolExecutor创建线程池的方式。
/**
* Creates a new {@code ThreadPoolExecutor} with the given initial
* parameters and default thread factory.
*
* @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, even
* if they are idle, unless {@code allowCoreThreadTimeOut} is set
* @param maximumPoolSize the maximum number of threads to allow in the
* pool
* @param keepAliveTime when the number of threads is greater than
* the core, this is the maximum time that excess idle threads
* will wait for new tasks before terminating.
* @param unit the time unit for the {@code keepAliveTime} argument
* @param workQueue the queue to use for holding tasks before they are
* executed. This queue will hold only the {@code Runnable}
* tasks submitted by the {@code execute} method.
* @param handler the handler to use when execution is blocked
* because the thread bounds and queue capacities are reached
* @throws IllegalArgumentException if one of the following holds:<br>
* {@code corePoolSize < 0}<br>
* {@code keepAliveTime < 0}<br>
* {@code maximumPoolSize <= 0}<br>
* {@code maximumPoolSize < corePoolSize}
* @throws NullPointerException if {@code workQueue}
* or {@code handler} is null
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
RejectedExecutionHandler handler) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), handler);
}
ThreadPoolExecutor 是线程池的核心实现。线程的创建和终止需要很大的开销，线程池中预先提供了指定数量的可重用线程，所以使用线程池会节省系统资源，并且每个线程池都维护了一些基础的数据统计，方便线程的管理和监控。
3. ThreadPoolExecutor参数解释
下面是对其参数的解释，在创建线程池时需根据自己的情况来合理设置线程池。
corePoolSize & maximumPoolSize
核心线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）是线程池中非常重要的两个概念，希望同学们能够掌握。
当一个新任务被提交到池中，如果当前运行线程小于核心线程数（corePoolSize），即使当前有空闲线程，也会新建一个线程来处理新提交的任务；如果当前运行线程数大于核心线程数（corePoolSize）并小于最大线程数（maximumPoolSize），只有当等待队列已满的情况下才会新建线程。
keepAliveTime & unit
keepAliveTime 为超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间，unit 为时间单位。
等待队列
任何阻塞队列（BlockingQueue）都可以用来转移或保存提交的任务，线程池大小和阻塞队列相互约束线程池：
如果运行线程数小于
corePoolSize，提交新任务时就会新建一个线程来运行；如果运行线程数大于或等于
corePoolSize，新提交的任务就会入列等待；如果队列已满，并且运行线程数小于maximumPoolSize，也将会新建一个线程来运行；如果线程数大于
maximumPoolSize，新提交的任务将会根据拒绝策略来处理。
下面来看一下三种通用的入队策略：
直接传递：通过 SynchronousQueue 直接把任务传递给线程。如果当前没可用线程，尝试入队操作会失败，然后再创建一个新的线程。当处理可能具有内部依赖性的请求时，该策略会避免请求被锁定。直接传递通常需要无界的最大线程数（maximumPoolSize），避免拒绝新提交的任务。当任务持续到达的平均速度超过可处理的速度时，可能导致线程的无限增长。
无界队列：使用无界队列（如 LinkedBlockingQueue）作为等待队列，当所有的核心线程都在处理任务时， 新提交的任务都会进入队列等待。因此，不会有大于 corePoolSize 的线程会被创建（maximumPoolSize 也将失去作用）。这种策略适合每个任务都完全独立于其他任务的情况；例如网站服务器。这种类型的等待队列可以使瞬间爆发的高频请求变得平滑。当任务持续到达的平均速度超过可处理速度时，可能导致等待队列无限增长。
有界队列：当使用有限的最大线程数时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）可以防止资源耗尽，但是难以调整和控制。队列大小和线程池大小可以相互作用：使用大的队列和小的线程数可以减少CPU使用率、系统资源和上下文切换的开销，但是会导致吞吐量变低，如果任务频繁地阻塞（例如被I/O限制），系统就能为更多的线程调度执行时间。使用小的队列通常需要更多的线程数，这样可以最大化CPU使用率，但可能会需要更大的调度开销，从而降低吞吐量。
拒绝策略
当线程池已经关闭或达到饱和（最大线程和队列都已满）状态时，新提交的任务将会被拒绝。ThreadPoolExecutor 定义了四种拒绝策略：
AbortPolicy：默认策略，在需要拒绝任务时抛出RejectedExecutionException；
CallerRunsPolicy：直接在 execute 方法的调用线程中运行被拒绝的任务，如果线程池已经关闭，任务将被丢弃；
DiscardPolicy：直接丢弃任务；
DiscardOldestPolicy：丢弃队列中等待时间最长的任务，并执行当前提交的任务，如果线程池已经关闭，任务将被丢弃。
我们也可以自定义拒绝策略，只需要实现 RejectedExecutionHandler；需要注意的是，拒绝策略的运行需要指定线程池和队列的容量。
4. ThreadPoolExecutor创建线程方式
通过下面的demo来了解ThreadPoolExecutor创建线程的过程。
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 测试ThreadPoolExecutor对线程的执行顺序
**/
public class ThreadPoolSerialTest {
public static void main(String[] args) {
//核心线程数
int corePoolSize = 3;
//最大线程数
int maximumPoolSize = 6;
//超过 corePoolSize 线程数量的线程最大空闲时间
long keepAliveTime = 2;
//以秒为时间单位
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
//创建工作队列，用于存放提交的等待执行任务
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2);
ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = null;
try {
//创建线程池
threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,
maximumPoolSize,
keepAliveTime,
unit,
workQueue,
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
//循环提交任务
for (int i = 0; i < 8; i++) {
//提交任务的索引
final int index = (i + 1);
threadPoolExecutor.submit(() -> {
//线程打印输出
System.out.println("大家好，我是线程：" + index);
try {
//模拟线程执行时间，10s
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
//每个任务提交后休眠500ms再提交下一个任务，用于保证提交顺序
Thread.sleep(500);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
threadPoolExecutor.shutdown();
}
}
}
执行结果：
这里描述一下执行的流程：
首先通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池；
执行 for 循环，提交 8 个任务（恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]）；
通过 threadPoolExecutor.submit 提交 Runnable 接口实现的执行任务；
提交第1个任务时，由于当前线程池中正在执行的任务为 0 ，小于 3（corePoolSize 指定），所以会创建一个线程用来执行提交的任务1；
提交第 2， 3 个任务的时候，由于当前线程池中正在执行的任务数量小于等于 3 （corePoolSize 指定），所以会为每一个提交的任务创建一个线程来执行任务；
当提交第4个任务的时候，由于当前正在执行的任务数量为 3 （因为每个线程任务执行时间为10s，所以提交第4个任务的时候，前面3个线程都还在执行中），此时会将第4个任务存放到 workQueue 队列中等待执行；
由于 workQueue 队列的大小为 2 ，所以该队列中也就只能保存 2 个等待执行的任务，所以第5个任务也会保存到任务队列中；
当提交第6个任务的时候，因为当前线程池正在执行的任务数量为3，workQueue 队列中存储的任务数量也满了，这时会判断当前线程池中正在执行的任务的数量是否小于6（maximumPoolSize指定）；
如果小于 6 ，那么就会新创建一个线程来执行提交的任务 6；
执行第7，8个任务的时候，也要判断当前线程池中正在执行的任务数是否小于6（maximumPoolSize指定），如果小于6，那么也会立即新建线程来执行这些提交的任务；
此时，6个任务都已经提交完毕，那 workQueue 队列中的等待 任务4 和 任务5 什么时候执行呢？
当任务1执行完毕后（10s后），执行任务1的线程并没有被销毁掉，而是获取 workQueue 中的任务4来执行；
当任务2执行完毕后，执行任务2的线程也没有被销毁，而是获取 workQueue 中的任务5来执行；
通过上面流程的分析，也就知道了之前案例的输出结果的原因。其实，线程池中会线程执行完毕后，并不会被立刻销毁，线程池中会保留 corePoolSize 数量的线程，当 workQueue 队列中存在任务或者有新提交任务时，那么会通过线程池中已有的线程来执行任务，避免了频繁的线程创建与销毁，而大于 corePoolSize 小于等于 maximumPoolSize 创建的线程，则会在空闲指定时间（keepAliveTime）后进行回收。
5. ThreadPoolExecutor拒绝策略
在上面的测试中，我设置的执行线程总数恰好等于maximumPoolSize[最大线程数] + capacity[队列大小]，因此没有出现需要执行拒绝策略的情况，因此在这里，我再增加一个线程，提交9个任务，来演示不同的拒绝策略。
AbortPolicy
CallerRunsPolicy
DiscardPolicy
DiscardOldestPolicy
