在上篇我们学习了线程池各个参数的含义，线程池任务处理流程，使用线程池的好处等内容，本篇我们学习如何创建一个适合我们业务的线程池。为此，我们有必要先学习一下如何大概确定我们线程池核心线程数、怎么设置阻塞队列的类型与大小、当线程池没有能力处理任务了该如何使用拒绝策略等内容。
合适的线程数量
对于线程池来说，不同的任务类型可能采取不同的线程数量会取得更好的效果。这是因为有的线程任务对CPU消耗大，任务时间却短，有的任务需要访问网络，需要较长时间才能完成任务。如果只是笼统的定义一个固定大小的线程池，往往会出现CPU不繁忙，但线程池的线程已满，不能再接受任务了，此时却有可能有一些不耗时但耗费CPU的任务没机会执行，从而导致CPU资源浪费等情况。因此，我们需要根据业务特点来定义线程池。
对于CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。对于这样的任务最佳的线程数为 CPU 核心数的 1~2 倍，如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。假设设置过多线程，首先会耗费更多资源，大量任务占用线程，但CPU资源有限，这就导致了很多线程上下文切换的成本，此时性能可能不升反降。
对耗时IO任务，比如数据库、文件的读写，网络通信等任务，这种任务的特点是并不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作很耗时，总体会占用比较多的时间。这种情况应该设置更多的线程来完成任务，当在等待IO的线程挂起后，此时这些线程并不占用CPU资源，但占用了线程资源，如果没有更多的线程，后续的任务没机会执行，CPU资源也白白浪费。此时如果有更多线程，则这些线程可以去执行其它任务，把CPU资源给利用起来，提高系统的总体性能。
《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法：
线程数 = CPU 核心数 *（1+平均等待时间/平均工作时间）可见，线程数和平均等待时间成正比，和平均工作时间成反比。总体按这个思路来设置线程池线程大小是可行的，实际还可以根据特定的服务器资源进行压测，根据压测结果来调整以达到更高的性能。
线程池阻塞队列
我们知道使用Executors工具类可以方便的创建线程池（不推荐），其内部实际就是使用ThreadPoolExecutor进行创建，只是提供了一些默认参数，不需要开发者去关注而已。这里不展开Executors给我们提供的那几种线程池，这里关注一下这些线程池里面的阻塞队列类型，为我们自定义线程池作参考。
FixedThreadPool |
LinkedBlockingQueue |
SingleThreadExecutor |
LinkedBlockingQueue |
CachedThreadPool |
SynchronousQueue |
SingleThreadScheduledExecutor |
DelayedWorkQueue |
ScheduledThreadPoolExecutor |
DelayedWorkQueue |
首先是FixedThreadPool和SingleThreadExecutor，它们用的阻塞队列都是LinkedBlockingQueue，容量是Integer.MAX_VALUE。因为它们的线程数都是固定的，不能创建非核心线程，因此，队列几乎无限大，核心线程都忙的情况只能把任务放队列，这也是固定线程数的关键。
然后是CachedThreadPool，看名字是一个可缓存的线程池。它的阻塞队列使用的是Synch
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