异步使用场景+线程池
01 异步场景
异步使用的场景：
文件导出时，要获取一系列操作：
（1）先将前端传的文件上传到公司tos平台，将数据存入数据库。
（2）定时任务扫数据库/也可以通过消息队列完成，调用机器人发送通知给用户：需要两次http请求：机器人要获取发送消息的token，然后机器人再调用http请求给用户发送消息。
（1）和（2）串行操作的话，用户收到“已经导出完成，请到lark查看”等待时间会很长，并行的话，（1）执行完成后，用户就收到“已经导出完成，请到lark查看”，用户切换到lark的过程中，大概1s的时间，（2）就执行完成，用户就能看到导出的文件了。
可能存在的问题：用户看到了提示“已经导出完成，请到lark查看”，但是切换到lark时会有两种情况：
（1） 没有及时看到文件，过了一会才看到，这可能是超时重试的结果
（2）用户没有看到问题，因为重试几次后都失败了，所以会在报警群里报警，这个时候就只能用户再重新导出了。
2. 线程池也是异步操作：
调用DWS时，先像池子里面提交任务，提交之后就里面返回，等到dept_task.result（）时会一直轮训查询的结果。
02 为什么要用线程池
我们看看不使用线程池有哪些坏处。
频繁的线程创建和销毁会占用更多的CPU和内存
频繁的线程创建和销毁会对GC产生比较大的压力
线程太多，线程切换带来的开销将不可忽视
线程太少，多核CPU得不到充分利用，是一种浪费
使用线程池可以带来一系列好处：
降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。
提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。
提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制创建，不仅会消耗系统资源，还会因为线程的不合理分布导致资源调度失衡，降低系统的稳定性。使用线程池可以进行统一的分配、调优和监控。
提供更多更强大的功能：线程池具备可拓展性，允许开发人员向其中增加更多的功能。比如延时定时线程池ScheduledThreadPoolExecutor，就允许任务延期执行或定期执行。
03 线程池原理
corePool -> 核心线程池
maximumPool -> 线程池最大线程数
BlockQueue -> 队列
RejectedExecutionHandler -> 拒绝策略
corePoolSize就是线程池中的核心线程数量，这几个核心线程，在没有用的时候，也不会被回收。
maximumPoolSize就是线程池中可以容纳的最大线程的数量，
而keepAliveTime，就是线程池中除了核心线程之外的其他的最长可以保留的时间，也就是非核心线程可以保留的最长的空闲时间，而util，就是计算这个时间的一个单位，
workQueue，就是等待队列，任务可以储存在任务队列中等待被执行，执行的是FIFIO原则（先进先出）。
threadFactory，就是创建线程的线程工厂，最后一个handler,是一种拒绝策略，我们可以在任务满了之后，拒绝执行某些任务。
public class ThreadPoolTest {public static void main(String[] args) {ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);for (int i = 0; i < 10; i++) {executor.submit(() -> {System.out.println("thread id is: " + Thread.currentThread().getId());try {Thread.sleep(1000L);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});}}}
运行结果：共用5个线程
thread id is: 12thread id is: 15thread id is: 11thread id is: 14thread id is: 13thread id is: 14thread id is: 13thread id is: 15thread id is: 12thread id is: 11
生命周期管理
高3位保存runState，低29位保存workerCount。
用一个变量去存储两个值，可避免在做相关决策时，出现不一致的情况，不必为了维护两者的一致，而占用锁资源
04 任务执行机制
1. 任务调度：
2. 任务缓冲
3. 任务申请
4. 任务拒绝
05 小结
使用线程池：
可以减少频繁创建销毁线程所占用的CPU和内存
提高相应速度
可以限制线程池可执行的最大线程数
线程池原理：核心线程池，最大线程数量，阻塞队列，拒绝策略，生命周期（运行状态+线程数量）
任务执行机制：任务调度，任务缓冲，任务申请，任务拒绝。
参考：
https://www.jianshu.com/p/7ab4ae9443b9
https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html