網上介紹threadpoolexecutor的文章很多，這裡不再累述。threadpoolexecutor是doug lea的大作，但是只要是人寫的**都可能出現問題。
threadpoolexecutor是乙個具有動態彈性的執行緒池，其會自動根據業務的請求量來動態伸縮其內的執行緒數目（當然判斷的依據主要是corepoolsize、blockingqueue的size與maximumpoolsize的大小關係來決策，對於執行緒池這樣平台級的產物也只能按此標準了，想要按照業務自身特點的來控制線程的伸縮，需要繼承threadpoolexecutor自己實現了），
簡單說：
1、poolsize < corepoolsize 且執行緒池的狀態為running時，產生新的worker執行緒處理任務。
2、poolsize = corepoolsize 時，將任務放入阻塞佇列中，接著執行緒池會對volatile的runstate進行double check，
進而判斷剛剛加入佇列的任務是否能繼續呆在佇列中等待處理(有可能剛加入佇列，執行緒池就shutdown或者stop了)。
3、當佇列滿的時候，poolsize < maximumpoolsize, 執行緒池會增加執行緒來處理新的任務。最後當執行緒數達到
maximumpoolsize的時候，會根據拒絕策略來處理任務。
4、當佇列中沒有任務的時候，且執行緒池中存在空閒的執行緒(根據構建執行緒池傳入的keepalivetime作為到
blockingqueue獲取任務的超時時間)，這樣執行緒池會收縮空閒執行緒到corepoolsize。
這是threadpoolexecutor工作的基本原理。我們知道執行緒建立有一定的開銷，這樣我們才使用池化的構件思想來處理這
種昂貴的物件資源，所以我們應該更加關注對已有執行緒的釋放，如果釋放不當，可能導致在需要的時候又會重複重新建立
已經建立過的執行緒，形成不必要的開銷。另外，如果執行緒池的伸縮策略不穩定，必然會影響業務的穩定性。那麼，
threadpoolexecutor真的能把空閒的執行緒降低到corepoolsize嗎？答案是半對半錯的，在某些情況下可以，在某些情況
下會低於該值，乃至於降低到零。問題的根源在於
threadpoolexecutor的gettask方法的實現：
runnable gettask()
// else retry
} catch (interruptedexception ie) }}
假設執行緒池的corepoolsize設定為3，阻塞對列為長度為3，maximumpoolsize的值為4，keepalivetime為1秒，
執行緒池一共接收了7個任務，執行緒池的快照如下：
假設當r1、r2、r3被處理完後(r7仍然在處理中)，那麼corepoolsize執行緒去佇列中獲取r4、r5、r6任務進行處理，如下：
這樣當r4、r5、r6、r7任務都被處理完後，所有的執行緒(這裡為4)都會呼叫gettask方法到佇列中獲取新的任務，如
下：這樣，當所有的執行緒都執行到
else if (poolsize > corepoolsize || allowcorethreadtimeout)
r = workqueue.poll(keepalivetime, timeunit.nanoseconds);
的最新值)，那麼當在佇列中等待keepalivetime後(這裡為1秒)，所有的執行緒都將從佇列中得到乙個null值的返回，這樣在
後面的邏輯中，都將以null值作為gettask的返回。這樣每個worker執行緒都會退出自己的main loop，進而退出worker
的run方法(每個worker自身也是乙個runnable)，最終執行緒池中的執行緒都降到零，而不是corepoolsize=3。
同時，使用threadpoolexecutor還要注意權衡corepoolsize、blockingqueue佇列的大小以及maximumpoolsize
三者的關係，否則使用threadpoolexecutor不當會給你的應用帶來意想不到的負面結果。
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