JUC核心知识点

JMM
volatile关键字
CAS
- CAS底层原理
- CAS缺点
ABA问题
- AtomicReference
- AtomicStampedReference和ABA问题的解决
集合类不安全问题
Java锁
CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore
阻塞队列
- SynchronousQueue
Callable接口
阻塞队列的应用——生产者消费者
- 传统模式
- 阻塞队列模式
阻塞队列的应用——线程池
死锁编码和定位

JMM

JMM是指Java内存模型，不是Java内存布局，不是所谓的栈、堆、方法区。

每个Java线程都有自己的工作内存。操作数据，首先从主内存中读，得到一份拷贝，操作完毕后再写回到主内存。

JMM可能带来可见性、原子性和有序性问题。所谓可见性，就是某个线程对主内存内容的更改，应该立刻通知到其它线程。原子性是指一个操作是不可分割的，不能执行到一半，就不执行了。所谓有序性，就是指令是有序的，不会被重排。

volatile关键字

volatile关键字是Java提供的一种轻量级同步机制。它能够保证可见性和有序性，但是不能保证原子性。

可见性

可见性测试

class MyData{
    int number=0;
    //volatile int number=0;

    AtomicInteger atomicInteger=new AtomicInteger();
    public void setTo60(){
        this.number=60;
    }

    //此时number前面已经加了volatile，但是不保证原子性
    public void addPlusPlus(){
        number++;
    }

    public void addAtomic(){
        atomicInteger.getAndIncrement();
    }
}

//volatile可以保证可见性，及时通知其它线程主物理内存的值已被修改
private static void volatileVisibilityDemo() {
    System.out.println("可见性测试");
    MyData myData=new MyData();//资源类
    //启动一个线程操作共享数据
    new Thread(()->{
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t come in");
        try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);myData.setTo60();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t update number value: "+myData.number);}catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}
    },"AAA").start();
    while (myData.number==0){
     //main线程持有共享数据的拷贝，一直为0
    }
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t mission is over. main get number value: "+myData.number);
}

MyData类是资源类，一开始number变量没有用volatile修饰，所以程序运行的结果是：

可见性测试
AAA	 come in
AAA	 update number value: 60

虽然一个线程把number修改成了60，但是main线程持有的仍然是最开始的0，所以一直循环，程序不会结束。

如果对number添加了volatile修饰，运行结果是：

AAA	 come in
AAA	 update number value: 60
main	 mission is over. main get number value: 60

可见某个线程对number的修改，会立刻反映到主内存上。

原子性

volatile并不能保证操作的原子性。这是因为，比如一条number++的操作，会形成3条指令。

getfield        //读
iconst_1	//++常量1
iadd		//加操作
putfield	//写操作

假设有3个线程，分别执行number++，都先从主内存中拿到最开始的值，number=0，然后三个线程分别进行操作。假设线程0执行完毕，number=1，也立刻通知到了其它线程，但是此时线程1、2已经拿到了number=0，所以结果就是写覆盖，线程1、2将number变成1。

解决的方式就是：

对addPlusPlus()方法加锁。
使用java.util.concurrent.AtomicInteger类。

private static void atomicDemo() {
    System.out.println("原子性测试");
    MyData myData=new MyData();
    for (int i = 1; i <= 20; i++) {
        new Thread(()->{
            for (int j = 0; j <1000 ; j++) {
                myData.addPlusPlus();
                myData.addAtomic();
            }
        },String.valueOf(i)).start();
    }
    while (Thread.activeCount()>2){
        Thread.yield();
    }
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t int type finally number value: "+myData.number);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t AtomicInteger type finally number value: "+myData.atomicInteger);
}

结果：可见，由于volatile不能保证原子性，出现了线程重复写的问题，最终结果比20000小。而AtomicInteger可以保证原子性。

原子性测试
main	 int type finally number value: 17542
main	 AtomicInteger type finally number value: 20000

有序性

有序性案例

volatile可以保证有序性，也就是防止指令重排序。所谓指令重排序，就是出于优化考虑，CPU执行指令的顺序跟程序员自己编写的顺序不一致。就好比一份试卷，题号是老师规定的，是程序员规定的，但是考生（CPU）可以先做选择，也可以先做填空。

int x = 11; //语句1
int y = 12; //语句2
x = x + 5;  //语句3
y = x * x;  //语句4

以上例子，可能出现的执行顺序有1234、2134、1342，这三个都没有问题，最终结果都是x = 16，y=256。但是如果是4开头，就有问题了，y=0。这个时候就不需要指令重排序。

volatile底层是用CPU的内存屏障（Memory Barrier）指令来实现的，有两个作用，一个是保证特定操作的顺序性，二是保证变量的可见性。在指令之间插入一条Memory Barrier指令，告诉编译器和CPU，在Memory Barrier指令之间的指令不能被重排序。

哪些地方用到过volatile？

单例模式的安全问题

常见的DCL（Double Check Lock）模式虽然加了同步，但是在多线程下依然会有线程安全问题。

public class SingletonDemo {
    private static SingletonDemo singletonDemo=null;
    private SingletonDemo(){
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 我是构造方法");
    }
    //DCL模式 Double Check Lock 双端检索机制：在加锁前后都进行判断
    public static SingletonDemo getInstance(){
        if (singletonDemo==null){
            synchronized (SingletonDemo.class){
                 if (singletonDemo==null){
                     singletonDemo=new SingletonDemo();
                 }
            }
        }
        return singletonDemo;
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(()->{
                SingletonDemo.getInstance();
            },String.valueOf(i+1)).start();
        }
    }
}

这个漏洞比较tricky，很难捕捉，但是是存在的。instance=new SingletonDemo();可以大致分为三步

memory = allocate();     //1.分配内存
instance(memory);	 //2.初始化对象
instance = memory;	 //3.设置引用地址

其中2、3没有数据依赖关系，可能发生重排。如果发生，此时内存已经分配，那么instance=memory不为null。如果此时线程挂起，instance(memory)还未执行，对象还未初始化。由于instance!=null，所以两次判断都跳过，最后返回的instance没有任何内容，还没初始化。

解决的方法就是对singletondemo对象添加上volatile关键字，禁止指令重排。

CAS

CAS是指Compare And Swap，比较并交换，是一种很重要的同步思想。如果主内存的值跟期望值一样，那么就进行修改，否则一直重试，直到一致为止。

public class CASDemo {
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger atomicInteger=new AtomicInteger(5);
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2019)+"\t current data : "+ atomicInteger.get());
        //修改失败
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 1024)+"\t current data : "+ atomicInteger.get());
    }
}

第一次修改，期望值为5，主内存也为5，修改成功，为2019。第二次修改，期望值为5，主内存为2019，修改失败。

查看AtomicInteger.getAndIncrement()方法，发现其没有加synchronized也实现了同步。这是为什么？

CAS底层原理

AtomicInteger内部维护了volatile int value和private static final Unsafe unsafe两个比较重要的参数。

public final int getAndIncrement(){
    return unsafe.getAndAddInt(this,valueOffset,1);
}

AtomicInteger.getAndIncrement()调用了Unsafe.getAndAddInt()方法。Unsafe类的大部分方法都是native的，用来像C语言一样从底层操作内存。

public final int getAnddAddInt(Object var1,long var2,int var4){
    int var5;
    do{
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
    return var5;
}

这个方法的var1和var2，就是根据对象和偏移量得到在主内存的快照值var5。然后compareAndSwapInt方法通过var1和var2得到当前主内存的实际值。如果这个实际值跟快照值相等，那么就更新主内存的值为var5+var4。如果不等，那么就一直循环，一直获取快照，一直对比，直到实际值和快照值相等为止。

比如有A、B两个线程，一开始都从主内存中拷贝了原值为3，A线程执行到var5=this.getIntVolatile，即var5=3。此时A线程挂起，B修改原值为4，B线程执行完毕，由于加了volatile，所以这个修改是立即可见的。A线程被唤醒，执行this.compareAndSwapInt()方法，发现这个时候主内存的值不等于快照值3，所以继续循环，重新从主内存获取。

CAS缺点

CAS实际上是一种自旋锁，

一直循环，开销比较大。
只能保证一个变量的原子操作，多个变量依然要加锁。
引出了ABA问题。

ABA问题

所谓ABA问题，就是比较并交换的循环，存在一个时间差，而这个时间差可能带来意想不到的问题。比如线程T1将值从A改为B，然后又从B改为A。线程T2看到的就是A，但是却不知道这个A发生了更改。尽管线程T2 CAS操作成功，但不代表就没有问题。有的需求，比如CAS，只注重头和尾，只要首尾一致就接受。但是有的需求，还看重过程，中间不能发生任何修改，这就引出了AtomicReference原子引用。

AtomicReference

AtomicInteger对整数进行原子操作，如果是一个POJO呢？可以用AtomicReference来包装这个POJO，使其操作原子化。

User user1 = new User("Jack",25);
User user2 = new User("Lucy",21);
AtomicReference<User> atomicReference = new AtomicReference<>();
atomicReference.set(user1);
System.out.println(atomicReference.compareAndSet(user1,user2)); // true
System.out.println(atomicReference.compareAndSet(user1,user2)); //false

AtomicStampedReference和ABA问题的解决

使用AtomicStampedReference类可以解决ABA问题。这个类维护了一个“版本号”Stamp，在进行CAS操作的时候，不仅要比较当前值，还要比较版本号。只有两者都相等，才执行更新操作。

AtomicStampedReference.compareAndSet(expectedReference,newReference,oldStamp,newStamp);

详见ABADemo。

集合类不安全问题

List

ArrayList不是线程安全类，在多线程同时写的情况下，会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常。

private static void listNotSafe() {
    List<String> list=new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i <= 30; i++) {
        new Thread(() -> {
            list.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8));
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + list);
        }, String.valueOf(i)).start();
    }
}

解决方法：

使用Vector（ArrayList所有方法加synchronized，太重）。
使用Collections.synchronizedList()转换成线程安全类。
使用java.concurrent.CopyOnWriteArrayList（推荐）。

CopyOnWriteArrayList

这是JUC的类，通过写时复制来实现读写分离。比如其add()方法，就是先复制一个新数组，长度为原数组长度+1，然后将新数组最后一个元素设为添加的元素。

public boolean add(E e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        //得到旧数组
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
        //复制新数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
        //设置新元素
        newElements[len] = e;
        //设置新数组
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

Set

跟List类似，HashSet和TreeSet都不是线程安全的，与之对应的有CopyOnWriteSet这个线程安全类。这个类底层维护了一个CopyOnWriteArrayList数组。

private final CopyOnWriteArrayList<E> al;
public CopyOnWriteArraySet() {
    al = new CopyOnWriteArrayList<E>();
}

HashSet和HashMap

HashSet底层是用HashMap实现的。既然是用HashMap实现的，那HashMap.put()需要传两个参数，而HashSet.add()只传一个参数，这是为什么？实际上HashSet.add()就是调用的HashMap.put()，只不过Value被写死了，是一个private static final Object对象。

Map

HashMap不是线程安全的，Hashtable是线程安全的，但是跟Vector类似，太重量级。所以也有类似CopyOnWriteMap，只不过叫ConcurrentHashMap。

关于集合不安全类请看ContainerNotSafeDemo。

Java锁

公平锁/非公平锁

概念：所谓公平锁，就是多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，类似排队，先到先得。而非公平锁，则是多个线程抢夺锁，会导致优先级反转或饥饿现象。

区别：公平锁在获取锁时先查看此锁维护的等待队列，为空或者当前线程是等待队列的队首，则直接占有锁，否则插入到等待队列，FIFO原则。非公平锁比较粗鲁，上来直接先尝试占有锁，失败则采用公平锁方式。非公平锁的优点是吞吐量比公平锁更大。

synchronized和juc.ReentrantLock默认都是非公平锁。ReentrantLock在构造的时候传入true则是公平锁。

可重入锁/递归锁

可重入锁又叫递归锁，指的同一个线程在外层方法获得锁时，进入内层方法会自动获取锁。也就是说，线程可以进入任何一个它已经拥有锁的代码块。比如get方法里面有set方法，两个方法都有同一把锁，得到了get的锁，就自动得到了set的锁。

就像有了家门的锁，厕所、书房、厨房就为你敞开了一样。可重入锁可以避免死锁的问题。

详见ReentrantLockDemo。

锁的配对

锁之间要配对，加了几把锁，最后就得解开几把锁，下面的代码编译和运行都没有任何问题。但锁的数量不匹配会导致死循环。

lock.lock();
lock.lock();
try{
    someAction();
}finally{
    lock.unlock();
}

自旋锁

所谓自旋锁，就是尝试获取锁的线程不会立即阻塞，而是采用循环的方式去尝试获取。自己在那儿一直循环获取，就像“自旋”一样。这样的好处是减少线程切换的上下文开销，缺点是会消耗CPU。CAS底层的getAndAddInt就是自旋锁思想。

//跟CAS类似，一直循环比较。
while (!atomicReference.compareAndSet(null, thread)) { }

详见SpinLockDemo。

读写锁/独占/共享锁

读锁是共享的，写锁是独占的。juc.ReentrantLock和synchronized都是独占锁，独占锁就是一个锁只能被一个线程所持有。有的时候，需要读写分离，那么就要引入读写锁，即juc.ReentrantReadWriteLock。

比如缓存，就需要读写锁来控制。缓存就是一个键值对，以下Demo模拟了缓存的读写操作，读的get方法使用了ReentrantReadWriteLock.ReadLock()，写的put方法使用了ReentrantReadWriteLock.WriteLock()。这样避免了写被打断，实现了多个线程同时读。

ReadWriteLockDemo

Synchronized和Lock的区别

synchronized关键字和java.util.concurrent.locks.Lock都能加锁，两者有什么区别呢？

原始构成：sync是JVM层面的，底层通过monitorenter和monitorexit来实现的。Lock是JDK API层面的。（sync一个enter会有两个exit，一个是正常退出，一个是异常退出）
使用方法：sync不需要手动释放锁，而Lock需要手动释放。
是否可中断：sync不可中断，除非抛出异常或者正常运行完成。Lock是可中断的，通过调用interrupt()方法。
是否为公平锁：sync只能是非公平锁，而Lock既能是公平锁，又能是非公平锁。
绑定多个条件：sync不能，只能随机唤醒。而Lock可以通过Condition来绑定多个条件，精确唤醒。

CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore

CountDownLatch

CountDownLatch内部维护了一个计数器，只有当计数器==0时，某些线程才会停止阻塞，开始执行。

CountDownLatch主要有两个方法，countDown()来让计数器-1，await()来让线程阻塞。当count==0时，阻塞线程自动唤醒。

案例一班长关门：main线程是班长，6个线程是学生。只有6个线程运行完毕，都离开教室后，main线程班长才会关教室门。

案例二秦灭六国：只有6国都被灭亡后（执行完毕），main线程才会显示“秦国一统天下”。

枚举类的使用

在案例二中会使用到枚举类，因为灭六国，循环6次，想根据i的值来确定输出什么国，比如1代表楚国，2代表赵国。如果用判断则十分繁杂，而枚举类可以简化操作。

枚举类就像一个简化的数据库，枚举类名就像数据库名，枚举的项目就像数据表，枚举的属性就像表的字段。

关于CountDownLatch和枚举类的使用，请看CountDownLatchDemo。

CyclicBarrier

CountDownLatch是减，而CyclicBarrier是加，理解了CountDownLatch，CyclicBarrier就很容易。比如召集7颗龙珠才能召唤神龙，详见CyclicBarrierDemo。

Semaphore

CountDownLatch的问题是不能复用。比如count=3，那么加到3，就不能继续操作了。而Semaphore可以解决这个问题，比如6辆车3个停车位，对于CountDownLatch只能停3辆车，而Semaphore可以停6辆车，车位空出来后，其它车可以占有，这就涉及到了Semaphore.accquire()和Semaphore.release()方法。

Semaphore semaphore=new Semaphore(3);
for (int i = 1; i <=6 ; i++) {
    new Thread(()->{
        try {
            //占有资源
            semaphore.acquire();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t抢到车位");
            try{ TimeUnit.SECONDS.sleep(3);} catch (Exception e){e.printStackTrace(); }
	    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t停车3秒后离开车位");
	    } 
	    catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 
	    //释放资源
	    finally {semaphore.release();}
    },String.valueOf(i)).start();
}

阻塞队列

概念：当阻塞队列为空时，获取（take）操作是阻塞的；当阻塞队列为满时，添加（put）操作是阻塞的。

好处：阻塞队列不用手动控制什么时候该被阻塞，什么时候该被唤醒，简化了操作。

体系：Collection→Queue→BlockingQueue→七个阻塞队列实现类。

类名	作用
ArrayBlockingQueue	由数组构成的有界阻塞队列
LinkedBlockingQueue	由链表构成的有界阻塞队列
PriorityBlockingQueue	支持优先级排序的无界阻塞队列
DelayQueue	支持优先级的延迟无界阻塞队列
SynchronousQueue	单个元素的阻塞队列
LinkedTransferQueue	由链表构成的无界阻塞队列
LinkedBlockingDeque	由链表构成的双向阻塞队列

粗体标记的三个用得比较多，许多消息中间件底层就是用它们实现的。

需要注意的是LinkedBlockingQueue虽然是有界的，但有个巨坑，其默认大小是Integer.MAX_VALUE，高达21亿，一般情况下内存早爆了（在线程池的ThreadPoolExecutor有体现）。

API：抛出异常是指当队列满时，再次插入会抛出异常；返回布尔是指当队列满时，再次插入会返回false；阻塞是指当队列满时，再次插入会被阻塞，直到队列取出一个元素，才能插入。超时是指当一个时限过后，才会插入或者取出。API使用见BlockingQueueDemo。

方法类型	抛出异常	返回布尔	阻塞	超时
插入	add(E e)	offer(E e)	put(E e)	offer(E e,Time,TimeUnit)
取出	remove()	poll()	take()	poll(Time,TimeUnit)
队首	element()	peek()	无	无

SynchronousQueue

队列只有一个元素，如果想插入多个，必须等队列元素取出后，才能插入，只能有一个“坑位”，用一个插一个，详见SynchronousQueueDemo。

Callable接口

与Runnable的区别：

Callable带返回值。
会抛出异常。
覆写call()方法，而不是run()方法。

Callable接口的使用：

public class CallableDemo {
    //实现Callable接口
    class MyThread implements Callable<Integer> {
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            System.out.println("callable come in ...");
            return 1024;
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建FutureTask类，接受MyThread。    
        FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(new MyThread());
        //将FutureTask对象放到Thread类的构造器里面。
        new Thread(futureTask, "AA").start();
        int result01 = 100;
        //用FutureTask的get方法得到返回值。
        int result02 = futureTask.get();
        System.out.println("result=" + (result01 + result02));
    }
}

阻塞队列的应用——生产者消费者

传统模式

传统模式使用Lock来进行操作，需要手动加锁、解锁。详见ProdConsTradiDemo。

public void increment() throws InterruptedException {
    lock.lock();
    try {
        //1 判断 如果number=1，那么就等待，停止生产
        while (number != 0) {
            //等待，不能生产
            condition.await();
    	}
	//2 干活 否则，进行生产
	number++;
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + number);
	//3 通知唤醒 然后唤醒消费线程
	condition.signalAll();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        //最后解锁
        lock.unlock();
    }
}

阻塞队列模式

使用阻塞队列就不需要手动加锁了，详见ProdConsBlockQueueDemo。

public void myProd() throws Exception {
    String data = null;
    boolean retValue;
    while (FLAG) {
        data = atomicInteger.incrementAndGet() + "";//++i
        retValue = blockingQueue.offer(data, 2L, TimeUnit.SECONDS);
        if (retValue) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "插入队列" + data + "成功");
        } else {
            ystem.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "插入队列" + data + "失败");
        }
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    }
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tFLAG==false，停止生产");
}

阻塞队列的应用——线程池

线程池基本概念

概念：线程池主要是控制运行线程的数量，将待处理任务放到等待队列，然后创建线程执行这些任务。如果超过了最大线程数，则等待。

优点：

线程复用：不用一直new新线程，重复利用已经创建的线程来降低线程的创建和销毁开销，节省系统资源。
提高响应速度：当任务达到时，不用创建新的线程，直接利用线程池的线程。
管理线程：可以控制最大并发数，控制线程的创建等。

体系：Executor→ExecutorService→AbstractExecutorService→ThreadPoolExecutor。ThreadPoolExecutor是线程池创建的核心类。类似Arrays、Collections工具类，Executor也有自己的工具类Executors。

线程池三种常用创建方式

newFixedThreadPool：使用LinkedBlockingQueue实现，定长线程池。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

newSingleThreadExecutor：使用LinkedBlockingQueue实现，一池只有一个线程。

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

newCachedThreadPool：使用SynchronousQueue实现，变长线程池。

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                 60L, TimeUnit.SECONDS,
                                 new SynchronousQueue<Runnable>());
}

线程池创建的七个参数

参数	意义
corePoolSize	线程池常驻核心线程数
maximumPoolSize	能够容纳的最大线程数
keepAliveTime	空闲线程存活时间
unit	存活时间单位
workQueue	存放提交但未执行任务的队列
threadFactory	创建线程的工厂类
handler	等待队列满后的拒绝策略

理解：线程池的创建参数，就像一个银行。

corePoolSize就像银行的“当值窗口“，比如今天有2位柜员在受理客户请求（任务）。如果超过2个客户，那么新的客户就会在等候区（等待队列workQueue）等待。当等候区也满了，这个时候就要开启“加班窗口”，让其它3位柜员来加班，此时达到最大窗口maximumPoolSize，为5个。如果开启了所有窗口，等候区依然满员，此时就应该启动”拒绝策略“handler，告诉不断涌入的客户，叫他们不要进入，已经爆满了。由于不再涌入新客户，办完事的客户增多，窗口开始空闲，这个时候就通过keepAlivetTime将多余的3个”加班窗口“取消，恢复到2个”当值窗口“。

线程池底层原理

原理图：上面银行的例子，实际上就是线程池的工作原理。

流程图：

新任务到达→

如果正在运行的线程数小于corePoolSize，创建核心线程；大于等于corePoolSize，放入等待队列。

如果等待队列已满，但正在运行的线程数小于maximumPoolSize，创建非核心线程；大于等于maximumPoolSize，启动拒绝策略。

当一个线程无事可做一段时间keepAliveTime后，如果正在运行的线程数大于corePoolSize，则关闭非核心线程。

线程池的拒绝策略

当等待队列满时，且达到最大线程数，再有新任务到来，就需要启动拒绝策略。JDK提供了四种拒绝策略，分别是。

AbortPolicy：默认的策略，直接抛出RejectedExecutionException异常，阻止系统正常运行。
CallerRunsPolicy：既不会抛出异常，也不会终止任务，而是将任务返回给调用者。
DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交任务。
DiscardPolicy：直接丢弃任务，不做任何处理。

实际生产使用哪一个线程池？

单一、可变、定长都不用！原因就是FixedThreadPool和SingleThreadExecutor底层都是用LinkedBlockingQueue实现的，这个队列最大长度为Integer.MAX_VALUE，显然会导致OOM。所以实际生产一般自己通过ThreadPoolExecutor的7个参数，自定义线程池。

ExecutorService threadPool=new ThreadPoolExecutor(2,5,
                        1L,TimeUnit.SECONDS,
                        new LinkedBlockingQueue<>(3),
                        Executors.defaultThreadFactory(),
                        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

自定义线程池参数选择

对于CPU密集型任务，最大线程数是CPU线程数+1。对于IO密集型任务，尽量多配点，可以是CPU线程数*2，或者CPU线程数/(1-阻塞系数)。

死锁编码和定位

主要是两个命令配合起来使用，定位死锁。

jps指令：jps -l可以查看运行的Java进程。

9688 thread.DeadLockDemo
12177 sun.tools.jps.Jps

jstack指令：jstack pid可以查看某个Java进程的堆栈信息，同时分析出死锁。

=====================
"Thread AAA":
	at xxxxx
	- waiting to lock <0x000111>
	- locked <0x000222>
	at java.lang.Thread.run
"Thread BBB":
	at xxxxx
	- waiting to lock <0x000222>
	- locked <0x000111>
	at java.lang.Thread.run
Found 1 deadlock.

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