80. executor 、task 和 stream 优先于线程

本书第 1 版中阐述了简单的工作队列（work queue）[Bloch01 ，详见第 49 条］的代码。这个类允许客户端按队列等待由后台线程异步处理的工作项目。当不再需要这个工作队列时，客户端可以调用一个方法，让后台线程在完成了已经在队列中的所有工作之后，优雅地终止自己。这个实现几乎就像一件玩具，但即使如此，它还是需要一整页精细的代码，如果你实现的不对，就容易出现安全问题或者导致活性失败。幸运的是，你再也不需要编写这样的代码了。

到本书第二版出版的时候， Java 平台中已经增加了 java.util.concurrent 。这个字包中包含了一个 Executor Framework 它是一个很灵活的基于接口的任务执行工具。它创建了一个在各方面都比本书第一版更好的工作队列，却只需要这一行代码：

ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor();

下面是为执行而提交一个 runnable 的方法：

exec.execute(runnable);

下面是告诉 executor 如何优雅地终止（如果你没有这么做，虚拟机可能不会退出） ：

exec.shutdown();

你可以利用 executor service 完成更多的工作。例如，可以等待完成一项特殊的任务（就如第 79 条中的 get 方法一样），你可以等待一个任务集合中的任何任务或者所有任务完成（利用 invokeAny 或者 invokeAll 方法），可以等待 executor service 优雅地完成终止（利用 awaitTermination 方法），可以在任务完成时逐个地获取这些任务的结果（利用 ExecutorCompletionService），可以调度在某个特殊的时间段定时运行或者阶段性地运行的任务（利用 ScheduledThreadPoolExecutor），等等。

如果想让不止一个线程来处理来自这个队列的请求，只要调用一个不同的静态工厂，这个工厂创建了一种不同的 executor service ，称作线程池（thread pool ） 。你可以用固定或者可变数目的线程创建一个线程池。java.util.concurrent.Executors 类包含了静态工厂，能为你提供所需的大多数 executor 。然而，如果你想来点特别的，可以直接使用 ThreadPoolExecutor 类。这个类允许你控制线程池操作的几乎每个方面。

为特殊的应用程序选择 executor service 是很有技巧的。如果编写的是小程序，或者是轻量负载的服务器，使用 Executors.newCachedThreadPool 通常是个不错的选择，因为它不需要配置，并且一般情况下能够「正确地完成工作」。但是对于大负载的服务器来说，缓存的线程池就不是很好的选择了！在缓存的线程池中，被提交的任务没有排成队列，而是直接交给线程执行。如果没有线程可用，就创建一个新的线程。如果服务器负载得太重，以致它所有的 CPU 都完全被占用了，当有更多的任务时，就会创建更多的线程，这样只会使情况变得更糟。因此，在大负载的产品服务器中，最好使用 Executors.newFixedThreadPool ，它为你提供了一个包含固定线程数目的线程池，或者为了最大限度地控制它，就直接使用 ThreadPoolExecutor 类。

不仅应该尽量不要编写自己的工作队列，而且还应该尽量不直接使用线程。当直接使用线程时， Thread 是既充当工作单元，又是执行机制。在 Executor Framework 中，工作单元和执行机制是分开的。现在关键的抽象是工作单元，称作任务（task） 。任务有两种：Runnable 及其近亲 Callable （它与 Runnable 类似，但它会返回值，并且能够抛出任意的异常）。执行任务的通用机制是 executor service 。如果你从任务的角度来看问题，并让一个 executor service 替你执行任务，在选择适当的执行策略方面就获得了极大的灵活性。本质上，Executor 框架执行的功能与 Collections 框架聚合（aggregation）的功能相同。

在 Java 7 中， Executor 框架被扩展为支持 fork-join 任务，这些任务是通过一种称作 fork-join 池的特殊 executor 服务运行的。fork-join 任务用 ForkJoinTask 实例表示，可以被分成更小的子任务，包含 ForkJoinPool 的线程不仅要处理这些任务，还要从另一个线程中“偷”任务，以确保所有的线程保持忙碌，从而提高 CPU 使用率、提高吞吐量，并降低延迟。fork-join 任务的编写和调优是很有技巧的。并行流 Parallel streams （详见第 48 条）是在 fork join 池上编写的，我们不费什么力气就能享受到它们的性能优势，前提是假设它们正好适用于我们手边的任务。

Executor Framework 的完整处理方法超出了本书的讨论范围，但是有兴趣的读者可以参阅《Java Concurrency in Practice》一书［Goetz06］ 。