線程池對於性能優化無處不在

1.樓主在平時產品開發過程中所遇到的性能問題，特別是最近特別流行的微服務架構、

web - java - 底層數據源(python亦或者opensatck)，對於這種前後臺分離的場景

無時無刻會存在對於業務場景需要對同一數據源進行百次，千次的重復調用過程、

性能方面就會出現接口延遲，過慢，超時等情況

下面就樓主最近遇到的一個業務場景加以舉例說明：做雲計算相關的想必都是知道，我們在為客戶提供單板的過程中（也就是物理機）；會對眾多的單板進行管理，這裏我們就引進主機組；

主機組就是用來管理單板的存在，往往在使用過程中，會存在資源不足的情況，我們此時就需要將資源不足的單板遷移到別的主機組上，從而做到虛擬機資源的合理利用，對此在遷移過程

中可能能會出現成敗上前的主機批量操作，對此串行顯然已經不能滿足我們的訴求了，此時就要引進線程池

2.線程池在該高並發場景下的使用來提高性能

首先說下線程池中幾個重要的類

　　　1、newFixedThreadPool創建一個指定工作線程數量的線程池。每當提交一個任務就創建一個工作線程，如果工作線程數量達到線程池初始的最大數，則將提交的任務存入到池隊列中。

　　2、newCachedThreadPool創建一個可緩存的線程池。這種類型的線程池特點是：
　　　　1).工作線程的創建數量幾乎沒有限制(其實也有限制的,數目為Interger. MAX_VALUE), 這樣可靈活的往線程池中添加線程。
　　　　2).如果長時間沒有往線程池中提交任務，即如果工作線程空閑了指定的時間(默認為1分鐘)，則該工作線程將自動終止。終止後，如果你又提交了新的任務，則線程池重新創建一個工作線程。

　　3、newSingleThreadExecutor創建一個單線程化的Executor，即只創建唯一的工作者線程來執行任務，如果這個線程異常結束，會有另一個取代它，保證順序執行(我覺得這點是它的特色)。單工作線程最大的特點是可保證順序地執行各個任務，並且在任意給定的時間不會有多個線程是活動的 。

　　4、newScheduleThreadPool創建一個定長的線程池，而且支持定時的以及周期性的任務執行，類似於Timer

樓主以newFixedThreadPool的方式為主簡單測試下效果：

首先是傳統for循環串行時，

處理10000條數據，每次業務處理假設消耗10ms，總用時107857ms

下面使用線程池為size為100的，處理10000條數據總用時1100ms，有沒有很神奇，效率接近10倍

至此，樓主要說的線程池處理海量數據，或者高並發時簡單應用告一段落。。。。。

類似於這種線程池工具類，論壇有很多，大家可以參考~~~~

如有不對之處，望指正啦

近期業務需要所引發的性能優化問題，淺談線程池性能優化