转载自https://github.com/Snailclimb/JavaGuide （添加小部分笔记）感谢作者!
线程池知识回顾#
1. 为什么要使用线程池#
- 池化技术的思想，主要是为了减少每次获取资源（线程资源）的消耗，提高对资源的利用率
- 线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）的方法，每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量
好处：
- 降低资源消耗
- 提高响应速度
- 提高线程的可管理性
2. 线程池在实际项目的使用场景#
线程池一般用于执行多个不相关联的耗时任务，没有多线程的情况下，任务顺序执行，使用了线程池的话可让多个不相关联的任务同时执行。
3. 如何使用线程池#
一般是通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数来创建线程池，然后提交任务给线程池执行就可以了。构造函数如下：
/**
* 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
TimeUnit unit,//时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}使用代码：
CPU Cache通常分为三层，分别叫L1，L2，L3 Cache
工作方式： 先复制一份数据到CPUCache中，当CPU需要用的时候就可以从CPUCache中读取数据，运算完成后，将运算得到的数据，写回MainMemory中，此时，会出现内存缓存不一致的问题，例子：执行了i++，如果两个线程同时执行，假设两个线程从CPUCach中读取的i=1，两个线程做了1++运算完之后再写回MainMemory，此时i=2 而正确结果为3
操作系统，通过内存模型MemoryModel定义一系列规范来解决这个问题
