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今天小G，在开发一个项目的时候，导入excel，20万数据到数据库，该数据为业务数据

，无法让DBA进行导入，然后小G就想，那就线程走起；

说起线程就想起线程池，大家也知道，线程池可以防止

1、创建同类的线程导致消耗完内存

2、创建线程和销毁过度切换问题

那目前四种线程（小G也是网上查询下资料，因为也好久不用）

根据需求使用的是newFixedThreadPool，为什么这样考虑，这个线程周期可能比较长，最喜欢里面的QUEUE队列，设置完线程数，超过的可以在队列过程中等待，小G感觉如果使用newCachedThreadPool ，无法控制线程数量，应该是周期比较小（线程执行时间段），并发量不大，才使用，因为他会无限制开线程

1、ThreadPoolExecutor

  
public class ThreadUtil{
    /**
     * 线程数
     */
    private static final int CORE_SIZE = 10;
    /**
     最大值
     */
    private static final int MAX_SIZE = 20;
    /**
     *  线程空闲多久进行回收
     */
    private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 60;
    /**
     * 阻塞队列的大小
     *
     */
    private static final int QUEUE_SIZE = 2000;

    /**
     * 使用多少的队列
     */
    private static  int USER_QUEUE_SIZE=0;

    /**
     * 使用多少的队列
     * @return
     */
    public static int getUserQueueSize() {
        return USER_QUEUE_SIZE;
    }
    private static ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(CORE_SIZE, MAX_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME,
            TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(QUEUE_SIZE), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());


    public static ThreadPoolExecutor getThreadPool() {
        if(threadPool==null){
            new ThreadPoolExecutor(CORE_SIZE, MAX_SIZE, KEEP_ALIVE_TIME,
                    TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(QUEUE_SIZE), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

        }
        USER_QUEUE_SIZE = threadPool.getQueue().size();
        return threadPool;
    }

}

2、Thread代码

ThreadPoolExecutorUtil.getThreadPool().excel(new Thread1 ());

3、里面new runnabel写个类就可以

  public    class   Thread1 implements Runnable, Serializable{
        @Override
        public void run() {
        }
    }

小结：如果大家赶紧，怕业务上去无法控制，可以多设置下QUEUE的队列数，然后在使用过程中，自己自定义一个值，先跟自己设计的值比较，这样后续如果量比较大也好控制，后续我会把如何处理大量数据通过excel导入数据可以，通过线程哈，写的不好小G让大家见笑

后续:为什么建议大家实验ThreaPoolExecutor 而不适用executors方法：

1. FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ： 允许请求的队列长度为
   
   Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
2. CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为
   
   Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。

另外，大家可以使用cpu来决定线程数

下面为获取cpu的数量

    /**
     * 根据cpu的数量动态的配置核心线程数和最大线程数
     */
    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

其中 ，其中可以有优化：最大优化为CPU_COUNT * 2 + 1，最多优化为 CPU_COUNT * 2 + 1;（队列满的时候开启该配置线程数量）