Season 5 ep 6，关于线程池你应该知道的事
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One Thread, One Thing

且说孔明自引一军屯于五丈原，累令人搦战，魏兵只不出。孔明乃取巾帼并妇人缟素之服，盛于大盒之内，修书一封，遣人送至魏寨。诸将不敢隐蔽，引来使入见司马懿。懿对众启盒视之，内有巾帼妇人之衣，并书一封。懿拆视其书，略曰：“仲达既为大将，统领中原之众，不思披坚执锐，以决雌雄，乃甘窟守土巢，谨避刀箭，与妇人又何异哉！今遣人送巾帼素衣至，如不出战，可再拜而受之。倘耻心未泯，犹有男子胸襟，早与批回，依期赴敌。”司马懿看毕，心中大怒，乃佯笑曰：“孔明视我为妇人耶！”即受之，令重待来使。懿问曰：“孔明寝食及事之烦简若何？”使者曰：“丞相夙兴夜寐，罚二十以上皆亲览焉。所啖之食，日不过数升。”懿顾谓诸将曰：“孔明食少事烦，其能久乎？” ——《三国演义》第一百十三回 上方谷司马受困 五丈原诸葛禳星

论智计谋略，诸葛亮要胜过司马懿，然而，由于丞相不论巨细事必躬亲，只落得星落五丈原的悲惨结局。可见，人的精力是有限的，不应当把所有的任务都压在同一个人头上。在计算机科学中，这一理论同样适用。

对于线程，有专门处理音频的Audio Thread，有响应IO的IO Thread，还有负责网络事务的Networking Thread，这些都是良好的编程典范。

然而，存在这样的情况：当某一系列的任务数量实在太多，已经超过了单个线程所能承受的极限。这时我们应当怎么做？如果工作线程有且只能由一个，就像诸葛丞相一样不得不亲力亲为，那可就GG了。不必担心，新时代的计算机科学已经让我们习得了秘-影分身之术。

看一看下面这个场景，页面里需要展示40张图片，每张图片的解码消耗4ms时间，如果只有单一线程进行操作，总共需要用掉160ms。这显然是难以接受的。

如果我们用10条线程并行计算，可以把时间压缩到16ms。

Thread Pool Executor

有了并发处理这一个思路，便可以借助于JAVA提供的强力工具ThreadPoolExecutor来执行任务了。你只需要声明需要的线程数，并且把拆分好的Task传递给ThreadPoolExecutor，ThreadPoolExecutor自身会处理任务分配、线程调度、线程回收等操作。

The More, The Better?

Thread is evil

并发的线程数并非越多越好，首先，一台主机能够开启的线程数是有上限的；其次，线程之间切换本身有代价（线程同步、锁与互斥、环境准备等等）；再次，跟CPU数有关，CPU越多，最大性能下可并发线程数越多。

最佳线程数要在实践中通过压测等手段获知。通常我们开发中控制并行线程数=CPU数即可。

每条线程至少占用64k的内存

ThreadPoolExecutor的构造过程中，允许我们控制初始线程数、最大线程数。需要注意的是，通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取到的内核数也许会小于真实CPU数——出于节约电量等考虑，Android系统会让某些CPU在空闲时处于休眠状态，这些CPU不会被计数。

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private static int NUM_OF_CORES = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
mDecodeThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
				NUM_OF_CORES >> 1, // initial pool size
				NUM_OF_CORES, // max pool size
				KEEP_ALIVE_TIME, // keep alive time
				KEEP_ALIVE_TIME_UNIT, // keep alive units (seconds etc)
				mDecodeTaskQueue);

For Power Users Like U

RenderScript是专门用来进行大量并行计算的工具，当你有这方面的需求时，不妨尝试一下。

Use Systrace to Analyze

用以分析线程、内存的Systrace工具在前文已经介绍过，这里不再赘述。

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