• 线程池的使用(ThreadPoolExecutor详解)


    为什么要使用线程池?

    这里写图片描述

    线程是一个操作系统概念。操作系统负责这个线程的创建、挂起、运行、阻塞和终结操作。而操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度——这是一个耗费时间和系统资源的事情。 
    另一方面,大多数实际场景中是这样的:处理某一次请求的时间是非常短暂的,但是请求数量是巨大的。这种技术背景下,如果我们为每一个请求都单独创建一个线程,那么物理机的所有资源基本上都被操作系统创建线程、切换线程状态、销毁线程这些操作所占用,用于业务请求处理的资源反而减少了。所以最理想的处理方式是,将处理请求的线程数量控制在一个范围,既保证后续的请求不会等待太长时间,又保证物理机将足够的资源用于请求处理本身。 
    另外,一些操作系统是有最大线程数量限制的。当运行的线程数量逼近这个值的时候,操作系统会变得不稳定。这也是我们要限制线程数量的原因。

    线程池的基本使用方式

    JAVA语言为我们提供了两种基础线程池的选择:ScheduledThreadPoolExecutor和ThreadPoolExecutor。它们都实现了ExecutorService接口(注意,ExecutorService接口本身和“线程池”并没有直接关系,它的定义更接近“执行器”,而“使用线程管理的方式进行实现”只是其中的一种实现方式)。这篇文章中,我们主要围绕ThreadPoolExecutor类进行讲解。

    ThreadPoolExecutor类的使用方式:

    public class PoolThreadSimple {
        public static void main(String[] args) throws Throwable {
            /* * corePoolSize:核心大小,线程池初始化的时候,就会有这么大 * maximumPoolSize:线程池最大线程数 * keepAliveTime:如果当前线程池中线程数大于corePoolSize。 * 多余的线程,在等待keepAliveTime时间后如果还没有新的线程任务指派给它,它就会被回收 * * unit:等待时间keepAliveTime的单位 * * workQueue:等待队列。这个对象的设置是本文将重点介绍的内容 * */
            ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 1, TimeUnit.MINUTES, new SynchronousQueue());
            for (int index = 0; index < 10; index++) {
                poolExecutor.submit(new PoolThreadSimple.TestRunnable(index));
            }
        }
    
        /**
         * 这个就是测试用的线程
         */
        private static class TestRunnable implements Runnable {
            /**
             * 日志
             */
            private static Log LOGGER = LogFactory.getLog(TestRunnable.class);
            /**
             * 记录任务的唯一编号,这样在日志中好做识别
             */
            private Integer index;
    
            public TestRunnable(int index) {
                this.index = index;
            }
    
            /**
             * @return the index
             */
            public Integer getIndex() {
                return index;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                /* * 线程中,就只做一件事情: * 等待60秒钟的事件,以便模拟业务操作过程 * */
                Thread currentThread = Thread.currentThread();
                TestRunnable.LOGGER.info("线程:" + currentThread.getId() + " 中的任务(" + this.getIndex() + ")开始执行===");
                synchronized (currentThread) {
                    try {
                        currentThread.wait(60000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        TestRunnable.LOGGER.error(e.getMessage(), e);
                    }
                }
                TestRunnable.LOGGER.info("线程:" + currentThread.getId() + " 中的任务(" + this.getIndex() + ")执行完成");
            }
        }
    }

    下文中,将对线程池中的corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、timeUnit、workQueue、threadFactory、handler参数和一些常用/不常用的设置项进行逐一讲解。

    ThreadPoolExecutor逻辑结构和工作方式

    在上面的代码中,我们创建线程池的时候使用了ThreadPoolExecutor中最简单的一个构造函数:

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue)

    构造函数中需要传入的参数包括corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、timeUnit和workQueue。要明确理解这些参数(和后续将要介绍的参数)的含义,就首先要搞清楚ThreadPoolExecutor线程池的逻辑结构。 
    [图片] 
    一定要注意一个概念,即存在于线程池中容器的一定是Thread对象,而不是你要求运行的任务(所以叫线程池而不叫任务池也不叫对象池);你要求运行的任务将被线程池分配给某一个空闲的Thread运行。 
    从上图中,我们可以看到构成线程池的几个重要元素: 
    ● 等待队列:顾名思义,就是你调用线程池对象的submit()方法或者execute()方法,要求线程池运行的任务(这些任务必须实现Runnable接口或者Callable接口)。但是出于某些原因线程池并没有马上运行这些任务,而是送入一个队列等待执行。

    ● 核心线程:线程池主要用于执行任务的是“核心线程”,“核心线程”的数量是你创建线程时所设置的corePoolSize参数决定的。如果不进行特别的设定,线程池中始终会保持corePoolSize数量的线程数(不包括创建阶段)。

    ● 非核心线程:一旦任务数量过多(由等待队列的特性决定),线程池将创建“非核心线程”临时帮助运行任务。你设置的大于corePoolSize参数小于maximumPoolSize参数的部分,就是线程池可以临时创建的“非核心线程”的最大数量。这种情况下如果某个线程没有运行任何任务,在等待keepAliveTime时间后,这个线程将会被销毁,直到线程池的线程数量重新达到corePoolSize。

    ● maximumPoolSize参数也是当前线程池允许创建的最大线程数量。那么如果设置的corePoolSize参数和设置的maximumPoolSize参数一致时,线程池在任何情况下都不会回收空闲线程。keepAliveTime和timeUnit也就失去了意义。

    ● keepAliveTime参数和timeUnit参数也是配合使用的。keepAliveTime参数指明等待时间的量化值,timeUnit指明量化值单位。例如keepAliveTime=1,timeUnit为TimeUnit.MINUTES,代表空闲线程的回收阀值为1分钟。

    说完了线程池的逻辑结构,下面我们讨论一下线程池是怎样处理某一个运行任务的。 
    1、首先可以通过线程池提供的submit()方法或者execute()方法,要求线程池执行某个任务。线程池收到这个要求执行的任务后,会有几种处理情况: 
    1.1、如果当前线程池中运行的线程数量还没有达到corePoolSize大小时,线程池会创建一个新的线程运行你的任务,无论之前已经创建的线程是否处于空闲状态。 
    1.2、如果当前线程池中运行的线程数量已经达到设置的corePoolSize大小,线程池会把你的这个任务加入到等待队列中。直到某一个的线程空闲了,线程池会根据设置的等待队列规则,从队列中取出一个新的任务执行。 
    1.3、如果根据队列规则,这个任务无法加入等待队列。这时线程池就会创建一个“非核心线程”直接运行这个任务。注意,如果这种情况下任务执行成功,那么当前线程池中的线程数量一定大于corePoolSize。 
    1.4、如果这个任务,无法被“核心线程”直接执行,又无法加入等待队列,又无法创建“非核心线程”直接执行,且你没有为线程池设置RejectedExecutionHandler。这时线程池会抛出RejectedExecutionException异常,即线程池拒绝接受这个任务。(实际上抛出RejectedExecutionException异常的操作,是ThreadPoolExecutor线程池中一个默认的RejectedExecutionHandler实现:AbortPolicy,这在后文会提到) 
    2、一旦线程池中某个线程完成了任务的执行,它就会试图到任务等待队列中拿去下一个等待任务(所有的等待任务都实现了BlockingQueue接口,按照接口字面上的理解,这是一个可阻塞的队列接口),它会调用等待队列的poll()方法,并停留在哪里。 
    3、当线程池中的线程超过你设置的corePoolSize参数,说明当前线程池中有所谓的“非核心线程”。那么当某个线程处理完任务后,如果等待keepAliveTime时间后仍然没有新的任务分配给它,那么这个线程将会被回收。线程池回收线程时,对所谓的“核心线程”和“非核心线程”是一视同仁的,直到线程池中线程的数量等于你设置的corePoolSize参数时,回收过程才会停止。

    不常用的设置

    在ThreadPoolExecutor线程池中,有一些不常用的甚至不需要的设置

    allowCoreThreadTimeOut:

    线程池回收线程只会发生在当前线程池中线程数量大于corePoolSize参数的时候;当线程池中线程数量小于等于corePoolSize参数的时候,回收过程就会停止。 
    allowCoreThreadTimeOut设置项可以要求线程池:将包括“核心线程”在内的,没有任务分配的任何线程,在等待keepAliveTime时间后全部进行回收:

    ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue(1)); poolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);

    以下是设置前的效果: 
    [图片] 
    以下是设置后的效果: 
    [图片]

    prestartAllCoreThreads

    前文我们还讨论到,当线程池中的线程还没有达到你设置的corePoolSize参数值的时候,如果有新的任务到来,线程池将创建新的线程运行这个任务,无论之前已经创建的线程是否处于空闲状态。这个描述可以用下面的示意图表示出来: 
    [图片] 
    prestartAllCoreThreads设置项,可以在线程池创建,但还没有接收到任何任务的情况下,先行创建符合corePoolSize参数值的线程数:

    ThreadPoolExecutor poolExecutor =new ThreadPoolExecutor(5,10,1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1));

    poolExecutor.prestartAllCoreThreads();

    我们继续讨论ThreadPoolExecutor线程池。上面给出的最简单的ThreadPoolExecutor线程池的使用方式中,我们只采用了ThreadPoolExecutor最简单的一个构造函数:

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue)

    实际上ThreadPoolExecutor线程池有很多种构造函数,其中最复杂的一种构造函数是:

    ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)

    在上文中我们还没有介绍的workQueue、threadFactory和handler参数,将是本文讲解的重点。

    一:ThreadFactory的使用

    线程池最主要的一项工作,就是在满足某些条件的情况下创建线程。而在ThreadPoolExecutor线程池中,创建线程的工作交给ThreadFactory来完成。要使用线程池,就必须要指定ThreadFactory。 
    类似于上文中,如果我们使用的构造函数时并没有指定使用的ThreadFactory,这个时候ThreadPoolExecutor会使用一个默认的ThreadFactory:DefaultThreadFactory。(这个类在Executors工具类中)

    当然,在某些特殊业务场景下,还可以使用一个自定义的ThreadFactory线程工厂,如下代码片段:

        java.util.concurrent.ThreadFactory;
    
        /**
         * 测试自定义的一个线程工厂
         */
        public class TestThreadFactory implements ThreadFactory {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                return new Thread(r);
            }
        }

    二:线程池的等待队列

    在使用ThreadPoolExecutor线程池的时候,需要指定一个实现了BlockingQueue接口的任务等待队列。在ThreadPoolExecutor线程池的API文档中,一共推荐了三种等待队列,它们是:SynchronousQueue、LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue;

    队列和栈

    ● 队列:是一种特殊的线性结构,允许在线性结构的前端进行删除/读取操作;允许在线性结构的后端进行插入操作;这种线性结构具有“先进先出”的操作特点: 
    [图片] 
    但是在实际应用中,队列中的元素有可能不是以“进入的顺序”为排序依据的。例如我们将要讲到的PriorityBlockingQueue队列。 
    ● 栈:栈也是一种线性结构,但是栈和队列相比只允许在线性结构的一端进行操作,入栈和出栈都是在一端完成。 
    [图片]

    2.1有限队列

    ● SynchronousQueue:

    “是这样 一种阻塞队列,其中每个 put 必须等待一个 take,反之亦然。同步队列没有任何内部容量。翻译一下:这是一个内部没有任何容量的阻塞队列,任何一次插入操作的元素都要等待相对的删除/读取操作,否则进行插入操作的线程就要一直等待,反之亦然。

    ronousQueue<Object> queue = new SynchronousQueue<Object>(); // 不要使用add,因为这个队列内部没有任何容量,所以会抛出异常“IllegalStateException” // 
    queue.add(new Object());
    // 操作线程会在这里被阻塞,直到有其他操作线程取走这个对象
    queue.put(new Object());

    ● ArrayBlockingQueue:

    一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。新元素插入到队列的尾部,队列获取操作则是从队列头部开始获得元素。这是一个典型的“有界缓存区”,固定大小的数组在其中保持生产者插入的元素和使用者提取的元素。一旦创建了这样的缓存区,就不能再增加其容量。试图向已满队列中放入元素会导致操作受阻塞;试图从空队列中提取元素将导致类似阻塞。

    们创建了一个ArrayBlockingQueue,并且设置队列空间为2 
    ArrayBlockingQueue<Object> arrayQueue = new ArrayBlockingQueue<Object>(2);
    // 插入第一个对象 arrayQueue.put(new Object());
    // 插入第二个对象 arrayQueue.put(new Object());
    // 插入第三个对象时,这个操作线程就会被阻塞。
    arrayQueue.put(new Object());
    // 请不要使用add操作,和SynchronousQueue的add操作一样,它们都使用了AbstractQueue中的add实现

    2.2无限队列

    ● LinkedBlockingQueue:

    LinkedBlockingQueue是我们在ThreadPoolExecutor线程池中常用的等待队列。它可以指定容量也可以不指定容量。由于它具有“无限容量”的特性,所以我还是将它归入了无限队列的范畴(实际上任何无限容量的队列/栈都是有容量的,这个容量就是Integer.MAX_VALUE)。 
    LinkedBlockingQueue的实现是基于链表结构,而不是类似ArrayBlockingQueue那样的数组。但实际使用过程中,不需要关心它的内部实现,如果指定了LinkedBlockingQueue的容量大小,那么它反映出来的使用特性就和ArrayBlockingQueue类似了。

    LinkedBlockingQueue<Object> linkedQueue = new LinkedBlockingQueue<Object>(2); 
    linkedQueue.put(new Object()); // 插入第二个对象 linkedQueue.put(new Object()); // 插入第三个对象时,这个操作线程就会被阻塞。 linkedQueue.put(new Object());
    者如下使用:
     LinkedBlockingQueue<Object> linkedQueue = new LinkedBlockingQueue<Object>(); 
    linkedQueue.put(new Object()); // 插入第二个对象 linkedQueue.put(new Object()); // 插入第N个对象时,都不会阻塞 linkedQueue.put(new Object());

    ● LinkedBlockingDeque

    LinkedBlockingDeque是一个基于链表的双端队列。LinkedBlockingQueue的内部结构决定了它只能从队列尾部插入,从队列头部取出元素;但是LinkedBlockingDeque既可以从尾部插入/取出元素,还可以从头部插入元素/取出元素。

    LinkedBlockingDeque linkedDeque = new LinkedBlockingDeque(); 
    // push ,可以从队列的头部插入元素
    linkedDeque.push(new TempObject(1));
    linkedDeque.push(new TempObject(2));
    linkedDeque.push(new TempObject(3));
    // poll , 可以从队列的头部取出元素
    TempObject tempObject = linkedDeque.poll();
    // 这里会打印
    tempObject.index = 3 System.out.println("tempObject.index = " + tempObject.getIndex());
    // put , 可以从队列的尾部插入元素
    linkedDeque.put(new TempObject(4)); linkedDeque.put(new TempObject(5));
    // pollLast , 可以从队列尾部取出元素
    tempObject = linkedDeque.pollLast();
    // 这里会打印
    tempObject.index = 5 System.out.println("tempObject.index = " + tempObject.getIndex());

     PriorityBlockingQueue

    PriorityBlockingQueue是一个按照优先级进行内部元素排序的无限队列。存放在PriorityBlockingQueue中的元素必须实现Comparable接口,这样才能通过实现compareTo()方法进行排序。优先级最高的元素将始终排在队列的头部;PriorityBlockingQueue不会保证优先级一样的元素的排序,也不保证当前队列中除了优先级最高的元素以外的元素,随时处于正确排序的位置。 
    这是什么意思呢?PriorityBlockingQueue并不保证除了队列头部以外的元素排序一定是正确的。请看下面的示例代码:

    PriorityBlockingQueue priorityQueue = new PriorityBlockingQueue(); 
    priorityQueue.put(new TempObject(-5));
    priorityQueue.put(new TempObject(5));
    priorityQueue.put(new TempObject(-1));
    priorityQueue.put(new TempObject(1)); // 第一个元素是5 // 实际上在还没有执行priorityQueue.poll()语句的时候,队列中的第二个元素不一定是1
    TempObject targetTempObject = priorityQueue.poll();
    System.out.println("tempObject.index = " + targetTempObject.getIndex());
    // 第二个元素是1
    targetTempObject = priorityQueue.poll();
    System.out.println("tempObject.index = " + targetTempObject.getIndex());
    // 第三个元素是-1
    targetTempObject = priorityQueue.poll();
    System.out.println("tempObject.index = " + targetTempObject.getIndex());
    // 第四个元素是-5
    targetTempObject = priorityQueue.poll();
    System.out.println("tempObject.index = " + targetTempObject.getIndex());
        // 这个元素类,必须实现Comparable接口
        private static class TempObject implements Comparable<TempObject> {
            private int index;
            public TempObject(int index) {
                this.index = index;
            }
            /**
             * @return the index
             */
            public int getIndex() {
                return index;
            }
    
            /* (non-Javadoc) * @see java.lang.Comparable#compareTo(java.lang.Object) */
            @Override
            public int compareTo(TempObject o) {
                return o.getIndex() - this.index;
            }
        }

    ● LinkedTransferQueue

    LinkedTransferQueue也是一个无限队列,它除了具有一般队列的操作特性外(先进先出),还具有一个阻塞特性:LinkedTransferQueue可以由一对生产者/消费者线程进行操作,当消费者将一个新的元素插入队列后,消费者线程将会一直等待,直到某一个消费者线程将这个元素取走,反之亦然。 
    LinkedTransferQueue的操作特性可以由下面这段代码提现。在下面的代码片段中,有两中类型的线程:生产者和消费者,这两类线程互相等待对方的操作:

       /**
         * 生产者线程
         */
        private static class ProducerRunnable implements Runnable {
            private LinkedTransferQueue linkedQueue;
    
            public ProducerRunnable(LinkedTransferQueue linkedQueue) {
                this.linkedQueue = linkedQueue;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                for (int index = 1; ; index++
                        ) {
                    try {
                        // 向LinkedTransferQueue队列插入一个新的元素 // 然后生产者线程就会等待,直到有一个消费者将这个元素从队列中取走
                        this.linkedQueue.transfer(new TempObject(index));
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace(System.out);
                    }
                }
            }
        }
    
        /**
         * 消费者线程
         */
        private static class ConsumerRunnable implements Runnable {
            private LinkedTransferQueue linkedQueue;
    
            public ConsumerRunnable(LinkedTransferQueue linkedQueue
            ) {
                this.linkedQueue = linkedQueue;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                Thread currentThread = Thread.currentThread();
                while (!currentThread.isInterrupted()) {
                    try { // 等待,直到从LinkedTransferQueue队列中得到一个元素
                        TempObject targetObject = this.linkedQueue.take();
                        System.out.println("线程(" + currentThread.getId() + ")取得targetObject.index = " + targetObject.getIndex());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace(System.out);
                    }
                }
            }
        }
        LinkedTransferQueue<TempObject> linkedQueue = new LinkedTransferQueue<TempObject>();
        // 这是一个生产者线程 Thread producerThread = new Thread(new ProducerRunnable(linkedQueue));
        // 这里有两个消费者线程
        Thread consumerRunnable1 = new Thread(new ConsumerRunnable(linkedQueue));
        Thread consumerRunnable2 = new Thread(new ConsumerRunnable(linkedQueue)); // 开始运行
        producerThread.start(); consumerRunnable1.start(); consumerRunnable2.start();
        // 这里只是为了main不退出,没有任何演示含义
        Thread currentThread = Thread.currentThread();
        synchronized (currentThread)
        {
            currentThread.wait();
        }

    三:拒绝任务(handler)

    在ThreadPoolExecutor线程池中还有一个重要的接口:RejectedExecutionHandler。当提交给线程池的某一个新任务无法直接被线程池中“核心线程”直接处理,又无法加入等待队列,也无法创建新的线程执行;又或者线程池已经调用shutdown()方法停止了工作;又或者线程池不是处于正常的工作状态;这时候ThreadPoolExecutor线程池会拒绝处理这个任务,触发创建ThreadPoolExecutor线程池时定义的RejectedExecutionHandler接口的实现

    在创建ThreadPoolExecutor线程池时,一定会指定RejectedExecutionHandler接口的实现。如果调用的是不需要指定RejectedExecutionHandler接口的构造函数,如:

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue) 
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory)

    那么ThreadPoolExecutor线程池在创建时,会使用一个默认的RejectedExecutionHandler接口实现,源代码片段如下:

        public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
            /**
             * The default rejected execution handler
             */
            private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler = new AbortPolicy();
            // 可以看到,ThreadPoolExecutor中的两个没有指定RejectedExecutionHandler
            // 接口的构造函数,都是使用了一个RejectedExecutionHandler接口的默认实现:
            AbortPolicy
    
            public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue) {
                this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
            }
    
            public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory) {
                this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, defaultHandler);
            }
        }

    实际上,在ThreadPoolExecutor中已经提供了四种可以直接使用的RejectedExecutionHandler接口的实现:

    ● CallerRunsPolicy: 
    这个拒绝处理器,将直接运行这个任务的run方法。但是,请注意并不是在ThreadPoolExecutor线程池中的线程中运行,而是直接调用这个任务实现的run方法。源代码如下:

    ● AbortPolicy:

    这个处理器,在任务被拒绝后会创建一个RejectedExecutionException异常并抛出。这个处理过程也是ThreadPoolExecutor线程池默认的RejectedExecutionHandler实现。

    ● DiscardPolicy: 
    DiscardPolicy处理器,将会默默丢弃这个被拒绝的任务,不会抛出异常,也不会通过其他方式执行这个任务的任何一个方法,更不会出现任何的日志提示。

    ● DiscardOldestPolicy: 
    这个处理器很有意思。它会检查当前ThreadPoolExecutor线程池的等待队列。并调用队列的poll()方法,将当前处于等待队列列头的等待任务强行取出,然后再试图将当前被拒绝的任务提交到线程池执行:

        public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
            /**
             * Creates a {@code CallerRunsPolicy}.
             */
            public CallerRunsPolicy() {
            }
    
            /**
             * Executes task r in the caller's thread, unless the executor * has been shut down, in which case the task is discarded. * * @param r the runnable task requested to be executed * @param e the executor attempting to execute this task
             */
            public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
                if (!e.isShutdown()) {
                    r.run();
                }
            }
        }

    实际上查阅这四种ThreadPoolExecutor线程池自带的拒绝处理器实现,您可以发现CallerRunsPolicy、DiscardPolicy、DiscardOldestPolicy处理器针对被拒绝的任务并不是一个很好的处理方式。 
    CallerRunsPolicy在非线程池以外直接调用任务的run方法,可能会造成线程安全上的问题;DiscardPolicy默默的忽略掉被拒绝任务,也没有输出日志或者提示,开发人员不会知道线程池的处理过程出现了错误;DiscardOldestPolicy中e.getQueue().poll()的方式好像是科学的,但是如果等待队列出现了容量问题,大多数情况下就是这个线程池的代码出现了BUG。最科学的的还是AbortPolicy提供的处理方式:抛出异常,由开发人员进行处理。

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    二叉搜索树与双向链表
    数组中出现次数超过一半的数字
    复杂链表的复制
    二叉树中和为某一值的路径
    二叉搜索树的后序遍历序列
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