线程池都经常用，但是具体的参数和具体的参数设置一定要知道，否会任务拒绝或者多线程上下文切换频繁；
高并发尽量不要用java提供的FixedThreadPool和SingleThreadExecutor ，直接用ThreadPoolExecutor自己定义参数，合理的配置参数。
通用的设置：
* 具体的参数设置需要根据几个值来决定
- tasks ：希望每秒能执行的任务数
- taskcost：平均每个任务花费时间（包含cpu轮转的时间）
- responsetime：系统允许容忍的最大响应时间
* 做几个计算
- corePoolSize 核心处理线程
* threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout 。corePoolSize设置应该大于最小值
* 根据8020原则，取最大值的80%
- queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
* 计算可得 queueCapacity 。超过了的需要新开线程来执行
* 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
- maxPoolSize 最大线程数
* 计算可得 maxPoolSize =(max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
* （最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
- rejectedExecutionHandler：拒绝策略根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
- keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout，超时等待时间采用默认通常能满足
正常情况下，线程过多的时候会引发线程切换，会有CPU轮转的时间被浪费掉。
如果不知道额参数的话，将CPU的利用率最大化：
* CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。
* 混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
* 对于IO型的任务的最佳线程数，有个公式可以计算
Nthreads = NCPU * UCPU * (1 + W/C)
其中：
* NCPU是处理器的核的数目
* UCPU是期望的CPU利用率（该值应该介于0和1之间）
* W/C是等待时间与计算时间的比率