一、任务和执行策略之间的隐性耦合

　　executor可以将任务的提交和任务的执行策略解耦

　　只有任务是同类型的且执行时间差别不大，才能发挥最大性能，否则，如将一些耗时长的任务和耗时短的任务放在一个线程池，除非线程池很大，否则会造成死锁等问题

1.线程饥饿死锁

　　类似于：将两个任务提交给一个单线程池，且两个任务之间相互依赖，一个任务等待另一个任务，则会发生死锁；表现为池不够

　　定义：某个任务必须等待池中其他任务的运行结果，有可能发生饥饿死锁

2.线程池大小

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　　注意：线程池的大小还受其他的限制，如其他资源池：数据库连接池

　　　　如果每个任务都是一个连接，那么线程池的大小就受制于数据库连接池的大小

3.配置ThreadPoolExecutor线程池

实例：

　　1.通过Executors的工厂方法返回默认的一些实现

　　2.通过实例化ThreadPoolExecutor（.....）自定义实现

线程池的队列

　　1.无界队列：任务到达，线程池饱满，则任务在队列中等待，如果任务无限达到，则队列会无限扩张

　　　　如：单例和固定大小的线程池用的就是此种

　　2.有界队列：如果新任务到达，队列满则使用饱和策略

　   3.同步移交：如果线程池很大，将任务放入队列后在移交就会产生延时，如果任务生产者很快也会导致任务排队

　　　　SynchronousQueue直接将任务移交给工作线程

　　　　机制：将一个任务放入，必须有一个线程等待接受，如果没有，则新增线程，如果线程饱和，则拒绝任务

　　　　如：CacheThreadPool就是使用的这种策略

饱和策略：

　　setRejectedExecutionHandler来修改饱和策略

　　1.终止Abort（默认）：抛出异常由调用者处理

　　2.抛弃Discard

　　3.抛弃DiscardOldest：抛弃最旧的任务，注意：如果是优先级队列将抛弃优先级最高的任务

　　4.CallerRuns：回退任务，有调用者线程自行处理

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4.线程工厂ThreadFactoy

 　　每当创建线程时：其实是调用了线程工厂来完成

　　 自定义线程工厂：implements ThreadFactory

　　 可以定制该线程工厂的行为：如UncaughtExceptionHandler等

public class MyAppThread extends Thread {    public static final String DEFAULT_NAME = "MyAppThread";    private static volatile boolean debugLifecycle = false;    private static final AtomicInteger created = new AtomicInteger();    private static final AtomicInteger alive = new AtomicInteger();    private static final Logger log = Logger.getAnonymousLogger();    public MyAppThread(Runnable r) {        this(r, DEFAULT_NAME);
    }    public MyAppThread(Runnable runnable, String name) {        super(runnable, name + "-" + created.incrementAndGet());        //设置该线程工厂创建的线程的 未捕获异常的行为
        setUncaughtExceptionHandler(new Thread.UncaughtExceptionHandler() {            public void uncaughtException(Thread t,
                                          Throwable e) {
                log.log(Level.SEVERE,                        "UNCAUGHT in thread " + t.getName(), e);
            }
        });
    }    public void run() {        // Copy debug flag to ensure consistent value throughout.
        boolean debug = debugLifecycle;        if (debug) log.log(Level.FINE, "Created " + getName());        try {
            alive.incrementAndGet();            super.run();
        } finally {
            alive.decrementAndGet();            if (debug) log.log(Level.FINE, "Exiting " + getName());
        }
    }    public static int getThreadsCreated() {        return created.get();
    }    public static int getThreadsAlive() {        return alive.get();
    }    public static boolean getDebug() {        return debugLifecycle;
    }    public static void setDebug(boolean b) {
        debugLifecycle = b;
    }
}

5.扩展ThreadPoolExecutor

　　可以被自定义子类覆盖的方法：

　　1.afterExecute：结束后，如果抛出RuntimeException则方法不会执行

　　2.beforeExecute：开始前，如果抛出RuntimeException则任务不会执行

　　3.terminated：在线程池关闭时，可以用来释放资源等

二、递归算法的并行化

1.循环　　

　　在循环中，每次循环操作都是独立的

//串行化
    void processSequentially(List elements) {        for (Element e : elements)
            process(e);
    }    //并行化
    void processInParallel(Executor exec, List elements) {        for (final Element e : elements)
            exec.execute(new Runnable() {                public void run() {
                    process(e);
                }
            });
    }

2.迭代

 　  如果每个迭代操作是彼此独立的，则可以串行执行

　　如：深度优先搜索算法；注意：递归还是串行的，但是，每个节点的计算是并行的

//串行 计算compute 和串行迭代
    public  void sequentialRecursive(List> nodes, Collection results) {        for (Node n : nodes) {
            results.add(n.compute());
            sequentialRecursive(n.getChildren(), results);
        }
    }    //并行 计算compute 和串行迭代
    public  void parallelRecursive(final Executor exec, List> nodes, final Collection results) {        for (final Node n : nodes) {
            exec.execute(() -> results.add(n.compute()));
            parallelRecursive(exec, n.getChildren(), results);
        }
    }    //调用并行方法的操作
    public  Collection getParallelResults(List> nodes)            throws InterruptedException {
        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
        Queue resultQueue = new ConcurrentLinkedQueue();
        parallelRecursive(exec, nodes, resultQueue);
        exec.shutdown();
        exec.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);        return resultQueue;
    }

　　实例：

public class ConcurrentPuzzleSolver  {    private final Puzzle puzzle;    private final ExecutorService exec;    private final ConcurrentMap seen;    protected final ValueLatch> solution = new ValueLatch>();    public ConcurrentPuzzleSolver(Puzzle puzzle) {        this.puzzle = puzzle;        this.exec = initThreadPool();        this.seen = new ConcurrentHashMap();        if (exec instanceof ThreadPoolExecutor) {
            ThreadPoolExecutor tpe = (ThreadPoolExecutor) exec;
            tpe.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        }
    }    private ExecutorService initThreadPool() {        return Executors.newCachedThreadPool();
    }    public List solve() throws InterruptedException {        try {
            P p = puzzle.initialPosition();
            exec.execute(newTask(p, null, null));            // 等待ValueLatch中闭锁解开，则表示已经找到答案
            PuzzleNode solnPuzzleNode = solution.getValue();            return (solnPuzzleNode == null) ? null : solnPuzzleNode.asMoveList();
        } finally {
            exec.shutdown();//最终主线程关闭线程池        }
    }    protected Runnable newTask(P p, M m, PuzzleNode n) {        return new SolverTask(p, m, n);
    }    protected class SolverTask extends PuzzleNode implements Runnable {
        SolverTask(P pos, M move, PuzzleNode prev) {            super(pos, move, prev);
        }        public void run() {            //如果有一个线程找到了答案，则return，通过ValueLatch中isSet CountDownlatch闭锁实现；            //为类避免死锁，将已经扫描的节点放入set集合中，避免继续扫描产生死循环
            if (solution.isSet() || seen.putIfAbsent(pos, true) != null){                return; // already solved or seen this position            }            if (puzzle.isGoal(pos)) {
                solution.setValue(this);
            } else {                for (M m : puzzle.legalMoves(pos))
                    exec.execute(newTask(puzzle.move(pos, m), m, this));
            }
        }
    }
}