一般实际开发中经常用到多线程，所以需要使用线程池了，
ThreadPoolTaskExecutor通常通过XML方式配置，或者通过Executors的工厂方法进行配置。
XML方式配置代码如下：交给spring来管理；
<bean id="taskExecutor"
class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
<!-- 核心线程数 -->
<property name="corePoolSize" value="4000" />
<!-- 最大线程数 -->
<property name="maxPoolSize" value="20000" />
<!-- 队列最大长度 -->
<property name="queueCapacity" value="2000" />
<!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 -->
<property name="keepAliveSeconds" value="30" />
<!-- 线程池对拒绝任务(无线程可用)的处理策略 -->
<property name="rejectedExecutionHandler">
<bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy" />
</property>
</bean>
rejectedExecutionHandler字段用于配置拒绝策略，常用的拒绝策略如下：
AbortPolicy，用于被拒绝任务的处理程序，它将抛出RejectedExecutionException。
CallerRunsPolicy，用于被拒绝任务的处理程序，它直接在execute方法的调用线程中运行被拒绝的任务。
DiscardOldestPolicy，用于被拒绝任务的处理程序，它放弃最旧的未处理请求，然后重试execute。
DiscardPolicy，用于被拒绝任务的处理程序，默认情况下它将丢弃被拒绝的任务。
提交任务
无返回值的任务使用execute(Runnable)
有返回值的任务使用submit(Runnable)
案例代码
threadPoolTaskExecutor.execute(new Runnable() { public void run() { synchronized (Controller01.class) { try { HttpUtils.get("http://192.168.31.223:8085/test2.do"); System.out.println(System.currentTimeMillis()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } });
任务处理流程：
- 当一个任务被提交到线程池时，首先查看线程池的核心线程是否都在执行任务，否就选择一条线程执行任务，是就执行第二步。
- 查看核心线程池是否已满，不满就创建一条线程执行任务，否则执行第三步。
- 查看任务队列是否已满，不满就将任务存储在任务队列中，否则执行第四步。
- 查看线程池是否已满，不满就创建一条线程执行任务，否则就按照策略处理无法执行的任务。
在ThreadPoolExecutor中表现为:
- 如果当前运行的线程数小于corePoolSize，那么就创建线程来执行任务（执行时需要获取全局锁）。
- 如果运行的线程大于或等于corePoolSize，那么就把task加入BlockQueue。
- 如果创建的线程数量大于BlockQueue的最大容量，那么创建新线程来执行该任务。
- 如果创建线程导致当前运行的线程数超过maximumPoolSize，就根据饱和策略来拒绝该任务。
关闭线程池
调用shutdown或者shutdownNow，
两者都不会接受新的任务，而且通过调用要停止线程的interrupt方法来中断线程，有可能线程永远不会被中断，
不同之处在于shutdownNow会首先将线程池的状态设置为STOP，然后尝试停止所有线程（有可能导致部分任务没有执行完）然后返回未执行任务的列表。
而shutdown则只是将线程池的状态设置为shutdown，然后中断所有没有执行
任务的线程，并将剩余的任务执行完。
常用状态：
- taskCount：线程需要执行的任务个数。
- completedTaskCount：线程池在运行过程中已完成的任务数。
- largestPoolSize：线程池曾经创建过的最大线程数量。
- getPoolSize获取当前线程池的线程数量。
- getActiveCount：获取活动的线程的数量
通过继承线程池，重写beforeExecute，afterExecute和terminated方法来在线程执行任务前，线程执行任务结束，和线程终结前获取线程的运行情况，根据具体情况调整线程池的线程数量
使用场景
1、当你的任务是非必要的时候。比如记录操作日志、通知第三方服务非必要信息等，可以使用线程池处理非阻塞任务
2、当你的任务非常耗时时候，可以采用线程池技术
3、当请求并发很高时，可以采用线程池技术优化处理
多线程是不是能加快处理速度？
在使用多线程时，一定要知道一个道理：处理速度的最终决定因素是CPU、内存等，在单CPU（无论多少核）上，分配CPU资源的单位是“进程”而不是“线程”。
我们可以做一个简单的试验：
假设我要拷贝100万条数据，单CPU电脑，用一个进程，在单线程的情况下，CPU占用率为5%，耗时1000秒。那么当在这个进程下，开辟10个线程同时去运行，是不是CPU占用率增加到50%，耗时减少到100秒呢？显然不是。我实测出来的情况是这样的：
“CPU占用率仍然是5%，总耗时仍然是1000秒。且每个线程的运行时间也为1000秒。”
总结：
第一，
看硬件。如果是在比较强大的、多CPU的服务器上运行程序，可以使用多线程来提高并发数和执行速度。
但是线程也不宜过多，即使是16个CPU的服务器，同一时间最多也只能真正意义上地并发处理16个线程，多出来的线程还是要等待。
第二，
看用途。如果你不在乎处理速度，仅仅是为了提高并发处理能力，那么理所当然地用多线程，
但是如果你仅仅是想提高处理速度，且又是在单CPU机器上运行，那么多线程并不值得。
如果你的任务很耗时，且可以一部分、一部分地做，那么最好不要用多线程（好比搬 砖，单线程一次搬10块，总共搬10天，但搬一块算一块，到第9天的时候，你就搬完90块砖了；
如果你用10个线程同时去搬砖，同样要搬10天，但是到第9天的时候，这10个线程100块砖都“还在路上”，一块砖都没搬完！）。
