Java线程池大揭秘：揭开并发编程的神秘面纱，让你的程序快到起飞

破冰

• 🥇 推荐阅读：（2023/10/22晚）

🔥 线程池：

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💥 异步编程：

• 异步编程利器：CompletableFuture详解 ｜Java 开发实战 - 掘金 (juejin.cn)

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🍖 锁：

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线程池
线程池的创建（参数）
线程池的运行机制（理论 + 演示）
线程池的使用（实战 submit + CompatableFuture异步）

精髓所在

线程基础

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线程状态总结

Java 创建线程的十种方式

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继承 Thread 类

• 代码示例：（2023/11/11早）

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:30
 * Function: 继承 Thread 类
 * Version 1.0
 */

public class ExtendsThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("1......");
    }

    public static void main(String[] args) {
        new ExtendsThread().start();
    }
}

• 运行结果：

实现 Runnable 接口

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:32
 * Function: 实现 Runnable 接口
 * Version 1.0
 */

public class ImplementsRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("2.....");
    }

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(new ImplementsRunnable()).start();
    }
}

• 运行结果：

实现 Callable 接口

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:33
 * Function: 实现 Callable 接口
 * Version 1.0
 */

public class ImplementsCallable implements Callable {
    @Override
    public Object call() {
        System.out.println("3....");
        return "hhh";
    }

    public static void main(String[] args) {
        FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(new ImplementsCallable());
        new Thread(futureTask).start();
    }
}

• 运行结果：

使用 ExecutorService 线程池

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:37
 * Function: 使用 ExecutorService 线程池
 * Version 1.0
 */

public class UseExecutorsService {
    public static void main(String[] args) {
        // 1.自定义线程池
        ThreadPoolExecutor threadPoolB =
                new ThreadPoolExecutor(3, 5,
                        0, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<Runnable>(4),
                        Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

        threadPoolB.submit(() -> {
            System.out.println("4B......");
        });
        threadPoolB.shutdown();

        // 2.Executors 线程池
        ExecutorService threadPoolA = Executors.newFixedThreadPool(5);

        while (true) {
            threadPoolA.execute(() -> {
                System.out.println("4.1...." + Thread.currentThread().getName());
            });
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }
}

• 运行结果：

使用 CompletableFuture 类

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:53
 * Function: 使用 CompletableFuture 类
 * Version 1.0
 */

public class UseCompletableFuture {
    public static void main(String[] args) {
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println("5.1....");
            return "hhh";
        });

        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            System.out.println("5.2....");
        });
    }
}

• 运行结果：

基于 ThreadGroup 线程组

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 9:59
 * Function: 基于 ThreadGroup 线程组
 * Version 1.0
 */

public class UseThreadGroup {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadGroup threadGroup = new ThreadGroup("groupName");

        new Thread(threadGroup, () -> {
            System.out.println("6...." + Thread.currentThread().getName());
        }).start();

        new Thread(threadGroup, () -> {
            System.out.println("6...." + Thread.currentThread().getName());
        },"T2").start();

        new Thread(threadGroup, () -> {
            System.out.println("6...." + Thread.currentThread().getName());
        }).start();
    }
}

• 运行结果：

使用 FutureTask 类

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 10:02
 * Function: 使用 FutureTask 类
 * Version 1.0
 */

public class UseFutureTask {
    public static void main(String[] args) {
        FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(() -> {
            System.out.println("7....");
            return "hhh";
        });

        new Thread(futureTask).start();
    }
}

• 运行结果：

使用匿名内部类或 Lambda 表达式

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 10:05
 * Function: 使用匿名内部类或 Lambda 表达式
 * Version 1.0
 */

public class UseAnonymousClass {
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("8....");
            }
        }).start();

        new Thread(() -> {
            System.out.println("8....");
        }).start();
    }
}

• 运行结果：

使用 Timer 定时器类

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 10:07
 * Function: 使用 Timer 定时器类
 * Version 1.0
 */

public class UseTimer {
    public static void main(String[] args) {
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("9....");
            }
        }, 2000, 1000);
    }
}

• 在 《打造流畅编码之旅：IntelliJ IDEA 的高效使用技巧与工作流程优化》 一文中 定时任务实现 栏目下有过详细的扩展讲解

• 运行结果：

使用 ForkJoin 线程池或 Stream 并行流

• 代码示例：

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/11/11 10:10
 * Function: 使用 ForkJoin 线程池或 Stream 并行流
 * Version 1.0
 */

public class UseForkJoinPool {
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool joinPool = new ForkJoinPool();

        joinPool.execute(() -> {
            System.out.println("10....");
        });
        
        List<String> list = Arrays.asList("10B......");
        list.parallelStream().forEach(System.out::println);
    }
}

线程池

使用线程池的优势

构造线程池

核心参数介绍

• corePoolSize（核心线程数）（2023/10/22晚）

• maximumPoolSize（最大线程数）

• keepAliveTime（闲置超时时长）

• unit（闲置超时单位）

• workQueue（任务队列）

• threadFactory（线程工厂）

• handler（拒绝策略）

线程池的工作原理

图文介绍

实操测试

• 这里我们简单演示下线程池的工作原理，按如下步骤依次进行

• 自定义线程工厂（2023/10/22晚）

/**
 * @author 邓哈哈
 * 2023/10/16
 * Function: 自定义线程池
 * Version 1.0
 */
@Configuration
public class ThreadPoolExecutorConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
            // 记录线程数
            private int count = 1;

            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("线程" + count);
                count++;
                return thread;
            }
        };

        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor
                (2, 4, 100,
                        TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<>(4), threadFactory);
        return threadPoolExecutor;
    }
}

• 注入自定义线程工厂依赖

/**
 * @author 邓哈哈
 * Function: 任务队列测试 提交任务到线程池
 * Version 1.0
 */

@RestController
@RequestMapping("/queue")
@Slf4j
public class QueueController {
    @Resource
    private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
...............................
}

• 编写接口：查看当前线程池状态、新增线程

@GetMapping("/get")
   public String get() {
       HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
       int size = threadPoolExecutor.getQueue().size();
       map.put("队列长度", size);
       long taskCount = threadPoolExecutor.getTaskCount();
       map.put("任务总数", taskCount);
       long completedTaskCount = threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount();
       map.put("已完成任务数", completedTaskCount);
       int activeCount = threadPoolExecutor.getActiveCount();
       map.put("正在工作的线程数", activeCount);
       return JSONUtil.toJsonStr(map);
   }

@GetMapping("/add")
 public void add(String name) {
     CompletableFuture.runAsync(() -> {
         log.info(Thread.currentThread().getName() + "正在执行中");
         try {
             Thread.sleep(600000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
     }, threadPoolExecutor);
 }

• 开启测试（2023/10/22晚）

• 详细的流程介绍可以在《简单测试，理解线程池的工作流程》一栏中学习了解（2023/12/22早）

其他参数介绍

阻塞队列

线程工厂与自定义工厂

拒绝策略与自定义策略

线程池的工作机制

• 这部分内容我计划在新的博文中介绍，可以看这篇文章学习：

🥣 推荐阅读：

• Java 线程池详解 | JavaGuide(Java面试 + 学习指南)

简单测试，理解线程池工作流程

自定义线程池

• 自定义线程池：

/**
 * 自定义线程池
 */
@Configuration
public class ThreadPoolExecutorConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
            // 记录线程数
            private int count = 1;
            @Override
            public Thread newThread(@NotNull Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("线程" + count);
                count++;
                return thread;
            }
        };
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor
                (2, 4, 100,
                        TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<>(4), threadFactory);
        return threadPoolExecutor;
    }
}

• 在代码中，首先定义了一个ThreadFactory接口的实现类，用于创建线程。（2023/10/15晚）
• 在newThread方法中，通过创建线程并设置名称的方式来实现线程的创建。每次创建线程时，都会使用一个计数器count，用于记录线程的数量，保证线程名称的唯一性。
• 然后，使用ThreadPoolExecutor类创建一个线程池对象。括号内的参数依次为：核心线程数、最大线程数、线程空闲时间、时间单位、任务队列以及线程工厂。这些参数分别表示线程池的基本配置，如最小/最大线程数、线程空闲时间等。其中，任务队列使用了ArrayBlockingQueue，表示使用有界队列来存储线程任务。
• 最后，将创建好的线程池对象返回，供其他地方进行调用和使用。

提交任务到线程池

• 提交任务到线程池：

/**
 * 任务队列测试 提交任务到线程池
 */
@RestController
@RequestMapping("/queue")
@Slf4j
public class QueueController {
    @Resource
    private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;

    @GetMapping("/get")
    public String get() {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        int size = threadPoolExecutor.getQueue().size();
        map.put("队列长度", size);
        long taskCount = threadPoolExecutor.getTaskCount();
        map.put("任务总数", taskCount);
        long completedTaskCount = threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount();
        map.put("已完成任务数", completedTaskCount);
        int activeCount = threadPoolExecutor.getActiveCount();
        map.put("正在工作的线程数", activeCount);
        return JSONUtil.toJsonStr(map);
    }

    @GetMapping("/add")
    public void add(String name) {
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            log.info(Thread.currentThread().getName() + "正在执行中");
            try {
                Thread.sleep(600000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, threadPoolExecutor);
    }
}

• 这段代码是一个简单的示例，在Spring Boot中使用自定义的线程池。首先通过@Resource注解将之前配置好的线程池对象threadPoolExecutor注入进来，然后定义了两个接口方法：get和add。

• 在get方法中，通过调用线程池对象的不同方法，获取了线程池的一些状态信息，如队列长度、任务总数、已完成任务数和正在工作的线程数，并将这些信息封装进一个HashMap中，最后使用 JSONUtil.toJsonStr 方法将其转换成JSON格式的字符串返回。

• 在add方法中，使用 CompletableFuture.runAsync 方法来在线程池中执行一个任务。这里的任务是一个简单的代码块，通过log输出当前线程的名称，并休眠10分钟。通过将线程池对象threadPoolExecutor作为参数传递给runAsync方法，使得任务在该线程池中执行。

• 通过这段代码，我们可以在Spring Boot项目中方便地使用自定义的线程池，并对其进行状态监控和管理。（2023/10/15晚）

• 由 ThreadPoolExecutorConfig 配置可知，我们自定义的线程池参数设置如下：

  • 核心线程数：2

  • 最大线程数：4

  • 任务队列数：4

  • 超时等待时间：未设置，默认拒绝

  • 时间单位：秒（SECEND）

• 我们开始测试，依次添加任务，观察执行的线程数和任务队列数，详情如下：

• 简单描述一下测试情况吧：

  • 当正在运行的线程数未达到核心线程数阈值时，优先添加线程处理新任务
  • 当正在运行的线程数达到核心线程数阈值，但任务队列未满时，优先将任务放入任务队列中
  • 当任务队列放满后，但正在运行的线程数未达到最大线程数阈值时，优先添加线程处理新任务
  • 当正在运行的线程数达到最大线程数阈值后，采用合适的拒绝策略（这里我们采用默认的拒绝策略：直接扔掉这个任务）

• 测试完成（2023/10/15晚）

真实业务场景下的实战

批量插入用户记录

• 这个需求场景是我在做 Memory 伙伴匹配系统 时遇到的：批量插入用户记录

• 新建 StopWatch 对象，计时开始：（2024/01/09晚）

// new一个StopWatch对象
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
// 计时开始
stopWatch.start();

• 限制可创建的最大线程数量，限制每个线程最大可插入的用户记录条数：

// 每条线程插入1000条
int batchSize = 1000;
// 最大线程数为 10 条
int maxSize = 100;

• 异步条件下，执行批量插入，并使用异步任务集合 futureList 维护所有正在执行中的异步任务：

// 开10条线程
        for (int i = 0, j = 0; i < maxSize; i++) {
            // 每条线程下new一个userList
            ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
            while (true) {
                j++;
                User user = new User();
                user.setUserAccount("memory" + "_" + (UUID.randomUUID() + "").substring(0, 8));
                String password = DigestUtils.md5DigestAsHex((SALT + 12345678).getBytes());
                user.setUserPassword(password);
                user.setAvatarUrl("https://fastly.jsdelivr.net/npm/@vant/assets/ipad.jpeg");
                user.setGender("0");
                user.setPhone("18535854763");
                user.setEmail("3348407547@qq.com");
                user.setUserStatus(0);
                user.setUserRole(0);
                user.setPlanetCode("17625");
                user.setTags("[\"女\",\"Vue\",\"Python\",\"在校本科\",\"发呆\",\"emo中\"]");
                userList.add(user);
                // 当该线程插满1000条数据，便退出该线程循环
                if (j % batchSize == 0) {
                    break;
                }
            }
            // 异步条件下, 执行批量插入
            CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
                System.out.println("threadName: " + Thread.currentThread().getName());
                userService.saveBatch(userList, batchSize);
            });
            // 将该任务存储到异步任务集合当中
            futureList.add(future);
        }

• 结束所有异步任务，计时结束，计算批量插入数据所消耗的时间：

// 结束所有异步任务
CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.allOf(futureList.toArray(new CompletableFuture[]{}));
future.join();
// 计时结束
stopWatch.stop();
// 计算插入所用总时间
System.out.println(stopWatch.getTotalTimeMillis());

异步查询图片数据

• 这个需求场景是我在做 Memory 聚合搜索平台时遇到的：服务端聚合搜索不同来源的数据后返回

• 为每个搜索请求开启异步任务，并发执行诗词搜索、博文搜索和图片搜索三个任务：（2024/01/09晚）

// 诗词搜索
CompletableFuture<Page<PostVO>> postTask = CompletableFuture.supplyAsync(() ->
postDataSource.search(searchText, pageSize, current));

// 博文搜索
CompletableFuture<Page<ArticleVO>> articleTask = CompletableFuture.supplyAsync(() ->
articleDataSource.search(searchText, pageSize, current));

// 图片搜索
CompletableFuture<Page<Picture>> pictureTask = CompletableFuture.supplyAsync(() ->
pictureDataSource.search(searchText, pageSize, current));

• 结束所有异步任务，获取搜索结果：

CompletableFuture.allOf(postTask, pictureTask, articleTask).join();

• 整合不同搜索来源的搜索结果，返回聚合搜索结果：

try {
    Page<PostVO> postVOPage = postTask.get();
    Page<Picture> picturePage = pictureTask.get();
    Page<ArticleVO> articlePage = articleTask.get();

    searchVO = new SearchVO();
    searchVO.setPostVOList(postVOPage.getRecords());
    searchVO.setPictureList(picturePage.getRecords());
    searchVO.setArticleList(articlePage.getRecords());

} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        throw new RuntimeException(e);
}

AI服务处理请求任务

• 这个需求场景是我在做 Memory BI智能分析平台 时遇到的：调用第三方AI服务处理用户请求
• 自定义线程池：（2024/01/09晚）

@Configuration
public class ThreadPoolExecutorConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
            // 记录线程数
            private int count = 1;

            @Override
            public Thread newThread(@NotNull Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("线程" + count);
                count++;
                return thread;
            }
        };

        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor
                (2, 4, 100,
                        TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<>(4), threadFactory);
        return threadPoolExecutor;
    }
}

• 请求图表信息（图表名, 生成目标, 图表类型）：

String name = genChartByAiRequest.getName();
String goal = genChartByAiRequest.getGoal();
String chartType = genChartByAiRequest.getChartType();

• 校验用户登录：

User loginUser = userService.getLoginUser(request);
ThrowUtils.throwIf(loginUser == null, ErrorCode.NOT_LOGIN_ERROR, "请先登录后再尝试调用接口");

• 限流（限制用户的调用次数，以用户id为key，区分各个限流器）：

// 3.限流(限制用户的调用次数，以用户id为key，区分各个限流器)
redisLimiterManager.doRateLimit("genCharByAi_" + loginUser.getId());

• 提取图表名信息、分析需求(分析目标 图表类型)，做好参数校验：

// 4.1.校验图表名信息
ThrowUtils.throwIf(StringUtils.isNotBlank(name) && name.length() > 100, ErrorCode.PARAMS_ERROR, "名称过长");
// 4.2.校验分析目标
ThrowUtils.throwIf(StringUtils.isBlank(goal), ErrorCode.PARAMS_ERROR, "分析目标为空");
// 4.3.校验图表类型
ThrowUtils.throwIf(StringUtils.isBlank(chartType), ErrorCode.PARAMS_ERROR, "分析图表类型为空");

• 分析Excel图表，获取原始数据：

// 5.1.校验文件
// 5.1.1.校验文件大小
long size = multipartFile.getSize();
ThrowUtils.throwIf(size > ONE_MB, ErrorCode.PARAMS_ERROR, "文件超过 1M");

// 5.1.2.校验文件后缀
String originalFilename = multipartFile.getOriginalFilename();
String suffix = FileUtil.getSuffix(originalFilename);
ThrowUtils.throwIf(!VALID_FILE_SUFFIX_LIST.contains(suffix), ErrorCode.PARAMS_ERROR, "文件后缀非法");

// 5.2.分析文件，获取csv数据
StringBuilder userInput = new StringBuilder();
String excelToCsv = ExcelUtils.excelToCsv(multipartFile);
userInput.append("\n")
.append("分析需求:").append("\n")
.append(goal).append(", ").append("请生成一张").append(chartType).append("\n")
.append("原始数据:").append("\n")
.append(excelToCsv);

• 处理任务前, 先插入图表信息到数据库：

Chart chart = new Chart();
chart.setName(name);
chart.setGoal(goal);
chart.setChartType(chartType);
chart.setChartData(excelToCsv);
chart.setUserId(loginUser.getId());
chart.setStatus(ChartStatusEnum.WAIT.getValue());
boolean save = save(chart);
ThrowUtils.throwIf(!save, ErrorCode.OPERATION_DATABASE_ERROR, "插入图表信息失败");

• 使用任务队列处理任务：

// todo 建议处理任务队列满了之后, 抛出异常的情况
CompletableFuture.runAsync(() -> {
	// 7.1.更新图表状态执行中(running)
	Chart updateChart = new Chart();
	updateChart.setId(chart.getId());
	updateChart.setStatus(ChartStatusEnum.RUNNING.getValue());

	boolean updateById = updateById(updateChart);
	ThrowUtils.throwIf(!updateById, ErrorCode.OPERATION_DATABASE_ERROR, "更新图表执行中状态失败");

	// 7.2.AI 执行, 智能生成图表
	String result = aiManager.doChat(AiConstant.BI_MODEL_ID, userInput.toString());

	// 7.3.校验图表生成失败情况
	// todo 校验图表生成失败情况
	if (result == null) {
	// 更新图表信息(图表生成失败)
	Chart updateChartResult = new Chart();
	updateChartResult.setId(chart.getId());
	updateChartResult.setStatus(ChartStatusEnum.FAILED.getValue());

	boolean updateResultById = updateById(updateChartResult);
	ThrowUtils.throwIf(!updateResultById, ErrorCode.OPERATION_DATABASE_ERROR, "更新图表失败状态失败");
	}

	// 7.4.处理AI响应的对话信息
	String[] split = result.split("【【【【【");
	String genChart = split[1];
	String genResult = split[2];

	// 7.5.更新图表信息(图表成功状态、图表生成情况、图表分析结果)
	Chart updateChartResult = new Chart();
	updateChartResult.setId(chart.getId());
	updateChartResult.setStatus(ChartStatusEnum.SUCCEED.getValue());
	updateChartResult.setGenChart(genChart);
	updateChartResult.setGenResult(genResult);

	boolean updateResultById = updateById(updateChartResult);
	ThrowUtils.throwIf(!updateResultById, ErrorCode.OPERATION_DATABASE_ERROR, "更新图表成功状态失败");
}, threadPoolExecutor);

• 封装分析结果并返回：（2024/01/09晚）

BiResponse biResponse = new BiResponse();
biResponse.setUserId(loginUser.getId());

return biResponse;

异步编程

CompletableFuture 简介

概述

优势与特点

CompletableFuture 基本用法

小试牛刀

• 我们使用入门级案例，快速使用 CompletableFuture 对象执行异步编程：

• 首先自定义线程：（2023/10/22晚）

class ThreadTask implements Runnable {
    public static int index = 0;

    public ThreadTask() {
    }

    public void run() {
        Thread.currentThread().setName("MyThread: " + index++);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

• 创建线程池，新增线程并使用 CompletableFuture 对象异步执行线程，实现并发：

class ThreadPool3 {
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(2, 4,
                1000, TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),
                Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
        // for (int i = 0; i < 8; i++) {
        //     threadPoolExecutor.execute(new ThreadTask());
        // }
        //
        // for (int i = 0; i < 8; i++) {
        //     Future<?> submit = threadPoolExecutor.submit(new ThreadTask());
        // }

        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            CompletableFuture.runAsync(new ThreadTask(), threadPoolExecutor);
        }
    }
}

• 在上面的代码中，我们还使用了三种方法来处理异步执行任务：

• threadPoolExecutor.execute(new ThreadTask()): 这个方法将新的任务提交给线程池来执行。新的任务将创建一个新的线程来执行。如果线程池已满，新提交的任务将会等待现有任务完成后再开始执行。
• Future<?> submit = threadPoolExecutor.submit(new ThreadTask()): 这个方法将新的任务提交给线程池，但不立即执行，而是返回一个Future对象。Future对象表示任务的结果。在等待任务结果时，你还可以对其他任务进行调度，这是使用Future的优点。如果线程池已满，新提交的任务也会等待现有任务完成后再开始执行。
• CompletableFuture.runAsync(new ThreadTask(), threadPoolExecutor): 这个方法用于提交一个异步任务到线程池中执行。这个方法创建了一个 CompletableFuture 对象，该对象允许你使用回调或future对象来等待任务的完成并获取结果。这种方法的优点是可以并发执行多个任务，无需等待上一个任务完成就开始下一个任务。

• 先简单了解一下吧，稍后我们会详细说明的（2023/10/22晚）

• 运行程序，得到执行结果如下：

创建 CompletableFuture 对象

获取任务结果

异步回调

多任务组合回调

异常处理与错误处理

自定义线程池与资源管理

并发任务的调度与控制

IO操作与网络请求

Java 锁机制

🔥 推荐阅读：（2023/10/24晚）

• 【多线程系列】终于懂了 Java 中的各种锁 - 掘金 (juejin.cn)

• 乐观锁和悲观锁详解 | JavaGuide(Java面试 + 学习指南)

总结

• 悲观锁：悲观锁总是假设最坏的情况，认为在高并发情况下，共享变量每次被访问都会出现问题，所以每个线程在获取资源时都会加锁。激烈的锁竞争会导致线程阻塞和频繁的上下文切换，大大增加系统的性能开销，还可能引发死锁问题
• 乐观锁：乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源被访问时不会出现问题，线程无需加锁也无需等待，不存在锁竞争和线程阻塞。只需在提交修改时确认该资源是否被其他线程修改了，这就是验证线程之间是否发生冲突了，一般采用版本号机制或 CAS 算法实现。如果线程提交修改频繁失败、频繁重试，同样会大大增加系统性能开销。
• 乐观锁还存在 ABA 问题，即错误地判断要修改的资源没有被其他线程修改，可以通过追加版本号或引入时间戳来解决
• 总体来说，悲观锁适用于写比较多的场景，避免频繁失败和频繁重试影响性能；乐观锁适用于写比较少的情况，避免频繁加锁影响性能（2023/10/27晚）

亮点集锦