0、问题大纲
二、JUC工具、线程池
2.1 JUC包
1、Java并发包提供了哪些并发工具类？【第19讲】
2、如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？ 【第10讲】
- 追问1：HashMap/HashTable/ConcurrentHashMap结构，底层（*4），如何保证线程安全，怎么实现（*3）
- 追问2：ConcurrentHashMap中1.7和1.8的区别（*2）
3、并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别？【第20讲】
2.2 线程池
1、为什么用线程池，有何好处?(*2)
2、Java并发类库提供的线程池有哪几种？ 分别有什么特点？【第21讲】
- 追问1：几种队列（*3），分别作用（*2）
- 追问2：排队策略有哪些？
- 追问3：线程池的（核心）参数（*4）
- 追问4：如果任务数超过的核心线程数，会发生什么？
二、JUC工具、线程池
2.1 JUC包
1、Java并发包提供了哪些并发工具类？【第19讲】
我们通常所说的并发包也就是 java.util.concurrent 及其子包，集中了 Java 并发的各种基础工具类，具体主要包括几个方面：
提供了比 synchronized 更加高级的各种同步结构，包括 CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore 等，可以实现更加丰富的多线程操作，比如利用 Semaphore 作为资源控制器，限制同时进行工作的线程数量。
各种线程安全的容器，比如最常见的 ConcurrentHashMap、有序的 ConcurrentSkipListMap，或者通过类似快照机制，实现线程安全的动态数组 CopyOnWriteArrayList 等。
各种并发队列实现，如各种 BlockingQueue 实现，比较典型的 ArrayBlockingQueue、 SynchronousQueue 或针对特定场景的 PriorityBlockingQueue 等。
强大的 Executor 框架，可以创建各种不同类型的线程池，调度任务运行等，绝大部分情况下，不再需要自己从头实现线程池和任务调度器。
2、如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？ 【第10讲】
Java 提供了不同层面的线程安全支持。在传统集合框架内部，除了 Hashtable 等同步容器，还提供了所谓的同步包装器（Synchronized Wrapper），我们可以调用 Collections 工具类提供的包装方法，来获取一个同步的包装容器（如 Collections.synchronizedMap），但是它们都是利用非常粗粒度的同步方式，在高并发情况下，性能比较低下。
另外，更加普遍的选择是利用并发包提供的线程安全容器类，它提供了：各种并发容器，比如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList。
各种线程安全队列（Queue/Deque），如 ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue。
各种有序容器的线程安全版本等。
具体保证线程安全的方式，包括有从简单的 synchronize 方式，到基于更加精细化的，比如基于分离锁实现的 ConcurrentHashMap 等并发实现等。具体选择要看开发的场景需求，总体来说，并发包内提供的容器通用场景，远优于早期的简单同步实现。
追问1：HashMap/HashTable/ConcurrentHashMap结构，底层（*4），如何保证线程安全，怎么实现（*3）
……
追问2：ConcurrentHashMap中1.7和1.8的区别（*2）
……
3、并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别？【第20讲】
有时候我们把并发包下面的所有容器都习惯叫作并发容器，但是严格来讲，类似 ConcurrentLinkedQueue 这种“Concurrent*”容器，才是真正代表并发。
关于问题中它们的区别：
- Concurrent 类型基于 lock-free，在常见的多线程访问场景，一般可以提供较高吞吐量。
- 而 LinkedBlockingQueue 内部则是基于锁，并提供了 BlockingQueue 的等待性方法。
不知道你有没有注意到，java.util.concurrent 包提供的容器（Queue、List、Set）、Map，从命名上可以大概区分为 Concurrent*、CopyOnWrite和 Blocking等三类，同样是线程安全容器，可以简单认为：
- Concurrent 类型没有类似 CopyOnWrite 之类容器相对较重的修改开销。
- 但是，凡事都是有代价的，Concurrent 往往提供了较低的遍历一致性。你可以这样理解所谓的弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历。
- 与弱一致性对应的，就是我介绍过的同步容器常见的行为“fail-fast”，也就是检测到容器在遍历过程中发生了修改，则抛出 ConcurrentModificationException，不再继续遍历。
- 弱一致性的另外一个体现是，size 等操作准确性是有限的，未必是 100% 准确。
- 与此同时，读取的性能具有一定的不确定性。
2.2 线程池
1、为什么用线程池，有何好处?(*2)
线程是不能够重复启动的，创建或销毁线程存在一定的开销，线程池能够创建一定空闲线程，任务到来，会选择空闲线程处理，处理完不退出，等待下一次，当大部分线程阻塞时会自动销毁一部分线程，回收系统资源。简言之，线程池技术能提高系统资源利用效率，简化线程管理。
2、Java并发类库提供的线程池有哪几种？ 分别有什么特点？【第21讲】
开发者利用 Executors 提供的通用线程池创建方法，去创建不同配置的线程池，主要区别在于不同的 ExecutorService 类型或者不同的初始参数。
Executors 目前提供了 5 种不同的线程池创建配置：
newCachedThreadPool()：可缓存的线程池。当无缓存可用，会创建；闲置时，会回收。线程池大小不做限制，完全依赖操作系统能创建最大线程大小。（内部用SynchronousQueue）newFixedThreadPool(int nThreads)：使用无界队列，固定长度。超出等等，工作线程退出会创建新工作线程，补足数目。newSingleThreadExecutor()：使用无界队列，工作线程数目限制为 1，最多只有一个任务处于活动状态，保证所有任务的顺序执行。newSingleThreadScheduledExecutor()和newScheduledThreadPool(int corePoolSize)，创建固定长度（1个或多个）线程池，可以进行定时或周期性的工作调度。newWorkStealingPool(int parallelism)：内部构建ForkJoinPool，利用Work-Stealing算法并行处理任务，不保证处理顺序。[常被忽略，Java 8 加入]
追问1：几种队列（*3），分别作用（*2）
Queue接口
|———— BlockingQueue接口（阻塞队列）
|———— ArrayBlockingQueue类
|———— DelayQueue类
|———— LinkedBlockingQueue类
|———— PriorityBlockingQueue类
|———— SynchronousQueue类
ArrayBlockingQueue：规定大小的 BlockingQueue ， 内部实现是数组。其构造必须指定大小。其所含的对象是 FIFO 顺序排序的。
LinkedBlockingQueue ： 大小可选的 BlockingQueue ， 若其构造时指定大小，生成就有大小限制；不指定大小，则由 Integer.MAX_VALUE 来决定。其所含的对象是 FIFO 顺序排序的。
PriorityBlockingQueue ：类似于 LinkedBlockingQueue ， 但是其所含对象的排序不是 FIFO，而是依据对象的自然顺序或者构造函数的 Comparator 决定。
SynchronizedQueue：队列内部仅允许容纳一个元素，对其操作必须是取放交替完成。
追问2：排队策略有哪些？
直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，则试图把任务加入队列将失败，因此会构造一个新的线程。此策略可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
无界队列。使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（因此，maximumPoolSize 的值也就无效了。）当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求，当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时，此策略允许无界线程具有增长的可能性。
有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
追问3：线程池的（核心）参数（*4）
corePoolSize : 核心线程数
maximumPoolSize : 最大线程数
keepAliveTime : 如果经过 keepAliveTime 时间后，超过corePoolSize 的线程没接到新任务就回收
unit : 时间单位
workQueue : 用于存储工作工人的队列
threadFactory : 创建线程的工厂
handler : 任务拒绝策略。 当任务队列已满，又有新的任务进来时，会回调此接口。有几种默认实现，通常建议根据具体业务来自行实现
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}
追问4：如果提交任务数超过的核心线程数，会发生什么？
当提交的任务数超过核心线程数大小后，再提交任务就存放在workQueue。
二、参考
1、第10讲 | 如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？
2、第20讲 | 并发包中的ConcurrentLinkedQueue和LinkedBlockingQueue有什么区别？
3、如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。
4、Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
5、JAVA线程池参数详解
6、线程池
7、【并发编程】阻塞队列 与 线程池
8、ConcurrentHashMap详解
9、详解线程池的原理及作用