1.池化背景

在面向?qū)ο缶幊讨校瑒?chuàng)建和銷毀對象是很費(fèi)時間的，因?yàn)閯?chuàng)建一個對象要獲取內(nèi)存資源或者其它更多資源。在JAVA中更是如此，虛擬機(jī)將試圖跟蹤每一個對象，以便能夠在對象銷毀后進(jìn)行垃圾回收。所以提高服務(wù)程序效率的一個手段就是盡可能減少創(chuàng)建和銷毀對象的次數(shù)，特別是一些很耗資源的對象創(chuàng)建和銷毀。如何利用已有對象來服務(wù)就是一個需要解決的關(guān)鍵問題，其實(shí)這就是一些"池化資源"技術(shù)產(chǎn)生的原因 。

2.java線程池的優(yōu)勢

（1）：降低資源消耗。通過重復(fù)利用已創(chuàng)建的線程降低線程創(chuàng)建和銷毀造成的消耗。

（2）：提高響應(yīng)速度。當(dāng)任務(wù)到達(dá)時，任務(wù)可以不需要等到線程創(chuàng)建就能立即執(zhí)行。

（3）：提高線程的可管理性。線程是稀缺資源，如果無限制地創(chuàng)建，不僅會消耗系統(tǒng)資源，還會降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使用線程池可以進(jìn)行統(tǒng)一分配、調(diào)優(yōu)和監(jiān)控。但是，要做到合理利用線程池，必須對其實(shí)現(xiàn)原理了如指掌

3.線程池實(shí)現(xiàn)原理

當(dāng)向線程池提交一個任務(wù)之后，線程池是如何處理這個任務(wù)的呢？本節(jié)來看一下線程池的主要處理流程，處理流程圖如圖3-1所示：

從圖中可以看出，當(dāng)提交一個新任務(wù)到線程池時，線程池的處理流程如下。 1）線程池判斷核心線程池里的線程是否都在執(zhí)行任務(wù)。如果不是，則創(chuàng)建一個新的工作線程來執(zhí)行任務(wù)。如果核心線程池里的線程都在執(zhí)行任務(wù)，則進(jìn)入下個流程。 2）線程池判斷工作隊(duì)列是否已經(jīng)滿。如果工作隊(duì)列沒有滿，則將新提交的任務(wù)存儲在這個工作隊(duì)列里。如果工作隊(duì)列滿了，則進(jìn)入下個流程。 3）線程池判斷線程池的線程是否都處于工作狀態(tài)。如果沒有，則創(chuàng)建一個新的工作線程來執(zhí)行任務(wù)。如果已經(jīng)滿了，則交給飽和策略來處理這個任務(wù)。 ThreadPoolExecutor執(zhí)行execute()方法的示意圖，如圖3-2所示：

ThreadPoolExecutor執(zhí)行execute方法分下面4種情況。 1）如果當(dāng)前運(yùn)行的線程少于corePoolSize，則創(chuàng)建新線程來執(zhí)行任務(wù)（注意，執(zhí)行這一步驟需要獲取全局鎖）。 2）如果運(yùn)行的線程等于或多于corePoolSize，則將任務(wù)加入BlockingQueue。 3）如果無法將任務(wù)加入BlockingQueue（隊(duì)列已滿），則創(chuàng)建新的線程來處理任務(wù)（注意，執(zhí)行這一步驟需要獲取全局鎖）。 4）如果創(chuàng)建新線程將使當(dāng)前運(yùn)行的線程超出maximumPoolSize，任務(wù)將被拒絕，并調(diào)用
RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。 ThreadPoolExecutor采取上述步驟的總體設(shè)計(jì)思路，是為了在執(zhí)行execute()方法時，盡可能地避免獲取全局鎖（那將會是一個嚴(yán)重的可伸縮瓶頸）。在ThreadPoolExecutor完成預(yù)熱之后（當(dāng)前運(yùn)行的線程數(shù)大于等于corePoolSize），幾乎所有的execute()方法調(diào)用都是執(zhí)行步驟2，而步驟2不需要獲取全局鎖。 源碼分析：上面的流程分析讓我們很直觀地了解了線程池的工作原理，讓我們再通過源代碼來看看是如何實(shí)現(xiàn)的，線程池執(zhí)行任務(wù)的方法如下。

scss復(fù)制代碼public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    //獲取clt，clt記錄著線程池狀態(tài)和運(yùn)行線程數(shù)。
    int c = ctl.get();
    //運(yùn)行線程數(shù)小于核心線程數(shù)時，創(chuàng)建線程放入線程池中，并且運(yùn)行當(dāng)前任務(wù)。
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true))
            return;
        //創(chuàng)建線程失敗，重新獲取clt。
        c = ctl.get();
    }
    //線程池是運(yùn)行狀態(tài)并且運(yùn)行線程大于核心線程數(shù)時，把任務(wù)放入隊(duì)列中。
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        //重新檢查線程池不是運(yùn)行狀態(tài)時，
        //把任務(wù)移除隊(duì)列，并通過拒絕策略對該任務(wù)進(jìn)行處理。
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        //當(dāng)前運(yùn)行線程數(shù)為0時，創(chuàng)建線程加入線程池中。
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    //運(yùn)行線程大于核心線程數(shù)時并且隊(duì)列已滿時，
    //創(chuàng)建線程放入線程池中，并且運(yùn)行當(dāng)前任務(wù)。
    else if (!addWorker(command, false))
        //運(yùn)行線程大于最大線程數(shù)時，失敗則拒絕該任務(wù)
        reject(command);
}

在execute()方法中多次調(diào)用addWorker方法。其源碼如下

ini復(fù)制代碼private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    retry:
    for (;;) {
        //獲取clt，clt記錄著線程池狀態(tài)和運(yùn)行線程數(shù)。
        int c = ctl.get();
        //獲取線程池的運(yùn)行狀態(tài)。
        int rs = runStateOf(c);

        //線程池處于關(guān)閉狀態(tài)，或者當(dāng)前任務(wù)為null
        //或者隊(duì)列不為空，則直接返回失敗。
        if (rs >= SHUTDOWN &&
            ! (rs == SHUTDOWN &&
               firstTask == null &&
               ! workQueue.isEmpty()))
            return false;

        for (;;) {
            //獲取線程池中的線程數(shù)
            int wc = workerCountOf(c);
            //線程數(shù)超過CAPACITY，則返回false；
            //這里的core是addWorker方法的第二個參數(shù)，
            //如果為true則根據(jù)核心線程數(shù)進(jìn)行比較，
            //如果為false則根據(jù)最大線程數(shù)進(jìn)行比較。
            if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            //嘗試增加線程數(shù)，如果成功，則跳出第一個for循環(huán)
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            //如果增加線程數(shù)失敗，則重新獲取ctl
            c = ctl.get();
            //如果當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)不等于rs，說明狀態(tài)已被改變，
            //返回第一個for循環(huán)繼續(xù)執(zhí)行
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
        }
    }

    boolean workerStarted = false;
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        //根據(jù)當(dāng)前任務(wù)來創(chuàng)建Worker對象
        w = new Worker(firstTask);
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mAInLock = this.mainLock;
            mainLock.lock();
            try {
                //獲得鎖以后，重新檢查線程池狀態(tài)
                int rs = runStateOf(ctl.get());

                if (rs < SHUTDOWN ||
                    (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
                    if (t.isAlive())
                        throw new IllegalThreadStateException();
                    //把剛剛創(chuàng)建的線程加入到線程池中
                    workers.add(w);
                    int s = workers.size();
                    //記錄線程池中出現(xiàn)過的最大線程數(shù)量
                    if (s > largestPoolSize)
                        largestPoolSize = s;
                    workerAdded = true;
                }
            } finally {
                mainLock.unlock();
            }
            if (workerAdded) {
                //啟動線程，開始運(yùn)行任務(wù)
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {
        if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    return workerStarted;
}

4.線程池的創(chuàng)建

ini復(fù)制代碼    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
                null :
                AccessController.getContext();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

創(chuàng)建一個線程池時需要輸入幾個參數(shù)，如下。 1）corePoolSize（線程池的基本大小）(必需) ：當(dāng)提交一個任務(wù)到線程池時，線程池會創(chuàng)建一個線程來執(zhí)行任務(wù)，即使其他空閑的基本線程能夠執(zhí)行新任務(wù)也會創(chuàng)建線程，等到需要執(zhí)行的任務(wù)數(shù)大于線程池基本大小時就不再創(chuàng)建。如果調(diào)用了線程池的prestartAllCoreThreads()方法，線程池會提前創(chuàng)建并啟動所有基本線程。

2）maximumPoolSize（線程池最大數(shù)量）(必需) ：線程池允許創(chuàng)建的最大線程數(shù)。如果隊(duì)列滿了，并 且已創(chuàng)建的線程數(shù)小于最大線程數(shù)，則線程池會再創(chuàng)建新的線程執(zhí)行任務(wù)。值得注意的是，如 果使用了無界的任務(wù)隊(duì)列這個參數(shù)就沒什么效果。

3）keepAliveTime（線程活動保持時間）(必需） ：線程池的工作線程空閑后，保持存活的時間。所以， 如果任務(wù)很多，并且每個任務(wù)執(zhí)行的時間比較短，可以調(diào)大時間，提高線程的利用率。

4）TimeUnit（線程活動保持時間的單位）(必需） ：可選的單位有天（DAYS）、小時（HOURS）、分鐘 （MINUTES）、毫秒（MILLISECONDS）、微秒（MICROSECONDS，千分之一毫秒）和納秒 （NANOSECONDS，千分之一微秒）。

5）workQueue（任務(wù)隊(duì)列）(必需) ：用于保存等待執(zhí)行的任務(wù)的阻塞隊(duì)列。可以選擇以下幾個阻塞隊(duì)列。

• ArrayBlockingQueue：是一個基于數(shù)組結(jié)構(gòu)的有界阻塞隊(duì)列，此隊(duì)列按FIFO（先進(jìn)先出）原 則對元素進(jìn)行排序。
• LinkedBlockingQueue：一個基于鏈表結(jié)構(gòu)的阻塞隊(duì)列，此隊(duì)列按FIFO排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。靜態(tài)工廠方法Executors.newFixedThreadPool()使用了這個隊(duì)
• SynchronousQueue：一個不存儲元素的阻塞隊(duì)列。每個插入操作必須等到另一個線程調(diào)用移除操作，否則插入操作一直處于阻塞狀態(tài)，吞吐量通常要高于Linked-BlockingQueue，靜態(tài)工廠方法Executors.newCachedThreadPool使用了這個隊(duì)列。
• PriorityBlockingQueue：一個具有優(yōu)先級的無限阻塞隊(duì)列。

6）ThreadFactory (可選) ：用于設(shè)置創(chuàng)建線程的工廠，可以通過線程工廠給每個創(chuàng)建出來的線程設(shè)置更有意義的名字。使用開源框架guava提供的ThreadFactoryBuilder可以快速給線程池里的線程設(shè)置有意義的名字，代碼如下： new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("XX-task-%d").build();

7. RejectedExecutionHandler（飽和策略）：當(dāng)隊(duì)列和線程池都滿了，說明線程池處于飽和狀態(tài)，那么必須采取一種策略處理提交的新任務(wù)。這個策略默認(rèn)情況下是AbortPolicy，表示無法處理新任務(wù)時拋出異常。在JDK 1.5中Java線程池框架提供了以下4種策略。

• AbortPolicy：直接拋出異常。
• CallerRunsPolicy：只用調(diào)用者所在線程來運(yùn)行任務(wù)。
• DiscardOldestPolicy：丟棄隊(duì)列里最近的一個任務(wù)，并執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)。
• DiscardPolicy：不處理，丟棄掉。

當(dāng)然，也可以根據(jù)應(yīng)用場景需要來實(shí)現(xiàn)RejectedExecutionHandler接口自定義策略。如記錄日志或持久化存儲不能處理的任

示例代碼：

less復(fù)制代碼private ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
            .setNameFormat("atlas-pool-%d").build();

private ExecutorService fixedThreadPool = new ThreadPoolExecutor(Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1,                                          Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 40,
                   0L, 
                   TimeUnit.MILLISECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 20), 
                   namedThreadFactory);


//多檢查使用
public List<AtlasElementDataDTO> getData(@RequestBody AtlasElementDataVO atlasElementDataVO, HttpServletRequest request) throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(atlasElementDataVO.getAtlasElementDataParamList().size());
        UserForm currentUser = RequestUserHolder.getCurrentUser();
        String url = IasStringUtils.getFileNameByUrl(request.getHeader("Referer"));
        List<AtlasElementDataDTO> list = new ArrayList<>();
        log.info("data query start total start" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
        atlasElementDataVO.getAtlasElementDataParamList().forEach(atlasElementDataParamDTO -> {
            fixedThreadPool.submit(() -> {
                try {
                    log.info("data query start" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
                    AtlasElementDataDTO atlasElementDataDTO = new AtlasElementDataDTO();
                    atlasElementDataDTO.setId(atlasElementDataParamDTO.getId());
                    atlasElementDataDTO.setRecord(atlasService.getData(atlasElementDataParamDTO.getId(), atlasElementDataParamDTO.getParam(), currentUser != null ? currentUser.getUserId() : null, url));
                    atlasElementDataDTO.set_xAxis(atlasElementDataParamDTO.get_xAxis());
                    list.add(atlasElementDataDTO);
                    log.info("data query end" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
                } catch (Exception e) {
                    throw new BusinessException(ErrorCodeEnum.QUERY_ERROR.getCode(), ErrorCodeEnum.QUERY_ERROR.getMessage());
                }finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        });
        countDownLatch.await();
        log.info("data query start total  end ：" + IasDateUtils.dateTimeToStringTime(new Date()));
        return list;
    }

5.線程池執(zhí)行任務(wù)

可以使用兩個方法向線程池提交任務(wù)，分別為execute()和submit()方法。execute()方法用于提交不需要返回值的任務(wù)，所以無法判斷任務(wù)是否被線程池執(zhí)行成功。通過以下代碼可知execute()方法輸入的任務(wù)是一個Runnable類的實(shí)例。

less復(fù)制代碼threadsPool.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                    // TODO Auto-generated method stub
                    }
});

submit()方法用于提交需要返回值的任務(wù)。線程池會返回一個future類型的對象，通過這個future對象可以判斷任務(wù)是否執(zhí)行成功，并且可以通過future的get()方法來獲取返回值，get()方法會阻塞當(dāng)前線程直到任務(wù)完成，而使用get（long timeout，TimeUnit unit）方法則會阻塞當(dāng)前線程一段時間后立即返回，這時候有可能任務(wù)沒有執(zhí)行完。

dart復(fù)制代碼Future<Object> future = executor.submit(harReturnValuetask);
try {
Object s = future.get();
} catch (InterruptedException e) {
// 處理中斷異常
} catch (ExecutionException e) {
// 處理無法執(zhí)行任務(wù)異常
} finally {
// 關(guān)閉線程池
executor.shutdown();
}

6.關(guān)閉線程池

可以通過調(diào)用線程池的shutdown或shutdownNow方法來關(guān)閉線程池。它們的原理是遍歷線程池中的工作線程，然后逐個調(diào)用線程的interrupt方法來中斷線程，所以無法響應(yīng)中斷的任務(wù)可能永遠(yuǎn)無法終止。但是它們存在一定的區(qū)別，shutdownNow首先將線程池的狀態(tài)設(shè)置成STOP，然后嘗試停止所有的正在執(zhí)行或暫停任務(wù)的線程，并返回等待執(zhí)行任務(wù)的列表，而shutdown只是將線程池的狀態(tài)設(shè)置成SHUTDOWN狀態(tài)，然后中斷所有沒有正在執(zhí)行任務(wù)的線程。只要調(diào)用了這兩個關(guān)閉方法中的任意一個，isShutdown方法就會返回true。當(dāng)所有的任務(wù)都已關(guān)閉后，才表示線程池關(guān)閉成功，這時調(diào)用isTerminaed方法會返回true。至于應(yīng)該調(diào)用哪一種方法來關(guān)閉線程池，應(yīng)該由提交到線程池的任務(wù)特性決定，通常調(diào)用shutdown方法來關(guān)閉線程池，如果任務(wù)不一定要執(zhí)行完，則可以調(diào)用shutdownNow方法。

7.合理配置線程池

要想合理地配置線程池，就必須首先分析任務(wù)特性，可以從以下幾個角度來分析。 任務(wù)的性質(zhì)：CPU密集型任務(wù)、IO密集型任務(wù)和混合型任務(wù)。

• 任務(wù)的優(yōu)先級：高、中和低。
• 任務(wù)的執(zhí)行時間：長、中和短。
• 任務(wù)的依賴性：是否依賴其他系統(tǒng)資源，如數(shù)據(jù)庫連接。

性質(zhì)不同的任務(wù)可以用不同規(guī)模的線程池分開處理。CPU密集型任務(wù)應(yīng)配置盡可能小的線程，如配置Ncpu+1個線程的線程池。由于IO密集型任務(wù)線程并不是一直在執(zhí)行任務(wù)，則應(yīng)配置盡可能多的線程，如2*Ncpu。混合型的任務(wù)，如果可以拆分，將其拆分成一個CPU密集型任務(wù)和一個IO密集型任務(wù)，只要這兩個任務(wù)執(zhí)行的時間相差不是太大，那么分解后執(zhí)行的吞吐量將高于串行執(zhí)行的吞吐量。如果這兩個任務(wù)執(zhí)行時間相差太大，則沒必要進(jìn)行分解。可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法獲得當(dāng)前設(shè)備的CPU個數(shù)。優(yōu)先級不同的任務(wù)可以使用優(yōu)先級隊(duì)列PriorityBlockingQueue來處理。它可以讓優(yōu)先級高的任務(wù)先執(zhí)行。 注意　如果一直有優(yōu)先級高的任務(wù)提交到隊(duì)列里，那么優(yōu)先級低的任務(wù)可能永遠(yuǎn)不能執(zhí)行。 執(zhí)行時間不同的任務(wù)可以交給不同規(guī)模的線程池來處理，或者可以使用優(yōu)先級隊(duì)列，讓執(zhí)行時間短的任務(wù)先執(zhí)行。 依賴數(shù)據(jù)庫連接池的任務(wù)，因?yàn)榫€程提交SQL后需要等待數(shù)據(jù)庫返回結(jié)果，等待的時間越長，則CPU空閑時間就越長，那么線程數(shù)應(yīng)該設(shè)置得越大，這樣才能更好地利用CPU。 建議使用有界隊(duì)列。有界隊(duì)列能增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性和預(yù)警能力，可以根據(jù)需要設(shè)大一點(diǎn)兒，比如幾千。有一次，我們系統(tǒng)里后臺任務(wù)線程池的隊(duì)列和線程池全滿了，不斷拋出拋棄任務(wù)的異常，通過排查發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)了問題，導(dǎo)致執(zhí)行SQL變得非常緩慢，因?yàn)楹笈_任務(wù)線程池里的任務(wù)全是需要向數(shù)據(jù)庫查詢和插入數(shù)據(jù)的，所以導(dǎo)致線程池里的工作線程全部阻塞，任務(wù)積壓在線程池里。如果當(dāng)時我們設(shè)置成無界隊(duì)列，那么線程池的隊(duì)列就會越來越多， 有可能會撐滿內(nèi)存，導(dǎo)致整個系統(tǒng)不可用，而不只是后臺任務(wù)出現(xiàn)問題。當(dāng)然，我們的系統(tǒng)所有的任務(wù)是用單獨(dú)的服務(wù)器部署的，我們使用不同規(guī)模的線程池完成不同類型的任務(wù)，但是出現(xiàn)這樣問題時也會影響到其他任務(wù)。

一般來說池中總線程數(shù)是核心池線程數(shù)量兩倍，只要確保當(dāng)核心池有線程停止時，核心池外能有線程進(jìn)入核心池即可。 線程中的任務(wù)最終是交給CPU的線程去處理的，而CPU可同時處理線程數(shù)量大部分是CPU核數(shù)的兩倍，運(yùn)行環(huán)境中CPU的核數(shù)我們可以通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()這個方法而獲取。理論上來說核心池線程數(shù)量應(yīng)該為Runtime.getRuntime().availableProcessors()*2，那么結(jié)果是否符合我們的預(yù)期呢，事實(shí)上大部分的任務(wù)都是I/O密集型的，即大部分任務(wù)消耗集中在的輸入輸出。而CPU密集型任務(wù)主要消耗CPU資源進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)任務(wù)為CPU密集型時，核心池線程數(shù)設(shè)置為CPU核數(shù)+1即可）

8.線程池監(jiān)控

如果在系統(tǒng)中大量使用線程池，則有必要對線程池進(jìn)行監(jiān)控，方便在出現(xiàn)問題時，可以根據(jù)線程池的使用狀況快速定位問題。可以通過線程池提供的參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，在監(jiān)控線程池的時候可以使用以下屬性。 1）taskCount：線程池需要執(zhí)行的任務(wù)數(shù)量。 2）completedTaskCount：線程池在運(yùn)行過程中已完成的任務(wù)數(shù)量，小于或等于taskCount。 3）largestPoolSize：線程池里曾經(jīng)創(chuàng)建過的最大線程數(shù)量。通過這個數(shù)據(jù)可以知道線程池是否曾經(jīng)滿過。如該數(shù)值等于線程池的最大大小，則表示線程池曾經(jīng)滿過。 4）getPoolSize：線程池的線程數(shù)量。如果線程池不銷毀的話，線程池里的線程不會自動銷毀，所以這個大小只增不減。 5）getActiveCount：獲取活動的線程數(shù)。 通過擴(kuò)展線程池進(jìn)行監(jiān)控。可以通過繼承線程池來自定義線程池，重寫線程池的beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任務(wù)執(zhí)行前、執(zhí)行后和線程池關(guān)閉前執(zhí)行一些代碼來進(jìn)行監(jiān)控。例如，監(jiān)控任務(wù)的平均執(zhí)行時間、最大執(zhí)行時間和最小執(zhí)行時間等。這幾個方法在線程池里是空方法。