ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(7); 线程还是串行的

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(7) 是Java中用于创建线程池的方法之一。通过这个方法创建的线程池是一个固定大小的线程池，其中包含7个线程。这意味着该线程池最多可以同时执行7个任务。

线程池中的线程是并行执行的，而不是串行执行的。当你向该线程池提交任务时，它会从线程池中选择一个可用的线程来执行任务。如果有多个任务同时提交，线程池会根据可用的线程数量和任务的优先级来决定任务的执行顺序。

当所有的线程都在执行任务时，新提交的任务会被放入一个等待队列中，直到有可用的线程来执行它们。这样可以避免创建过多的线程，提高系统的性能和资源利用率。

相关问题

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);改为手动创建线程

可以使用如下代码手动创建线程并执行任务：

int threadCount = 10; // 线程数量
List<Thread> threads = new ArrayList<>(threadCount);
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
    Thread thread = new Thread(() -> {
        // 执行任务代码
    });
    threads.add(thread);
    thread.start(); // 启动线程
}

// 等待所有线程执行完成
for (Thread thread : threads) {
    try {
        thread.join();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

需要注意的是，手动创建线程需要自己管理线程的生命周期和线程池大小，如果线程数量过多可能会导致系统资源消耗较大，因此建议使用线程池来管理线程。

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);

`ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);` 这行代码是 Java 中创建一个固定线程池的方式。

**解释如下：**

1. **`Executors` 类**: 这是一个工具类，在 Java 中用于方便地创建 `ExecutorService` 的实例。它提供了一些静态方法来创建不同类型的服务，如固定大小的线程池、无限制的线程池等。

2. **`newFixedThreadPool(int nThreads)`**: 这是 `Executors` 类的一个静态工厂方法，专门用于创建一个固定大小的线程池。其中 `nThreads` 参数表示创建线程池所需的线程数量。在这个例子中，我们创建了一个可以同时运行最多 20 个线程的线程池。

3. **创建线程池的好处**:
- **提高效率**: 线程池预先创建了指定数量的线程，避免了每次需要新线程时频繁创建和销毁线程带来的开销。
- **控制并发度**: 可以通过设置线程池的最大线程数来控制系统的最大并发量。
- **更好的资源管理**: 避免过多线程导致的操作系统级别的调度开销，有助于性能优化。
- **状态管理**: 当某个线程完成任务并返回线程池时，它可以立即用于新的任务，无需等待新线程的启动过程。

4. **如何使用 ExecutorService**:
您可以向 `executorService` 提交任务，通常会使用 `submit(Runnable task)` 方法来提交一个任务到线程池中。每个任务都会由线程池内部的任意空闲线程处理。当所有可用线程都被占用时，后续的任务将暂时排队等待执行。

5. **结束线程池**:
当您不再需要这个线程池时，可以通过调用 `shutdown()` 或者 `shutdownNow()` 方法来停止接受新任务，并等待当前正在运行的所有任务完成后关闭线程池。

6. **错误处理**:
如果尝试创建一个无法容纳更多线程的固定大小线程池时，可能会抛出 `IllegalArgumentException` 异常，因为提供的参数 `nThreads` 超过了系统能够支持的最大线程数量。

记住合理选择线程池大小对于应用的性能至关重要，过大可能导致资源浪费，过小则可能无法满足高并发场景下的需求。