线程池的运行处理流程主要可以分为以下几个步骤：
1、任务提交： 当一个任务被提交给线程池时，线程池首先会判断核心线程池(corePoolSize)是否已满。如果核心线程池未满，线程池会创建一个新的工作线程来执行任务。如果核心线程池已满，进入下一步。
2、任务队列： 如果核心线程池已满，新提交的任务会被放入工作队列(workQueue)中。如果工作队列已满，进入下一步。
3、创建额外线程： 如果工作队列已满，且当前线程总数小于最大线程数(maximumPoolSize)，线程池会创建新的线程来处理被添加到工作队列中的任务。如果当前线程总数已达到最大线程数，进入下一步。
4、拒绝策略： 如果当前线程总数已达到最大线程数，且工作队列也已满，线程池会采用预定义的拒绝策略(RejectedExecutionHandler)来处理无法执行的任务。
可以从以下几个角度来分析：
1、任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。
2、任务的优先级：高、中和低。
3、任务的执行时间：长、中和短。
4、任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置 N cpu + 1 个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如 2 * N cpu。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量 将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。可以通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。 优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先执行。
在Java中，HashMap是一种用于存储Key-Value键值对的数据结构，它在内存中的存储实际上是一个数组结构，数组的每一项称为一个桶，每一个桶中可以存放一个链表，链表的每一项都包含了一个Key-Value键值对。
正因为此，HashMap能够以常数复杂度(O(1))进行数据的查找和插入操作，但也正因为此，HashMap也存在着“冲突”的问题。
在JDK1.8之前，当冲突发生时，HashMap使用链表来解决冲突，但是在多次冲突的情况下，HashMap的查找性能会降低到O(n)，这导致在元素较多时HashMap的效率会大大降低。
而在JDK1.8之后，为了优化多次冲突的情况，HashMap采用了优化后的链表，也就是红黑树，当链表长度大于一定数量（默认为8）时，链表就转为红黑树，这样即使多次冲突，查找性能也可以保持在O(logn)。
1、缓存延时双删
先删除缓存，再更新数据库，休眠一会（比如1秒），再次删除缓存。这个休眠时间 = 读业务逻辑数据的耗时 + 几百毫秒。为了确保读请求结束，写请求可以删除读请求可能带来的缓存脏数据。而且这个休眠时间在某些业务环境下不太好拿捏。这种方案还算可以，只有休眠那一会（比如就那1秒），可能有脏数据，一般业务也会接受的。但是如果第二次删除缓存失败呢？缓存和数据库的数据还是可能不一致。给Key设置一个自然的expire过期时间，让它自动过期怎样？那业务要接受过期时间内，数据的不一致。
2、删除缓存重试机制
延时双删可能会存在第二步的删除缓存失败，导致的数据不一致问题。可以使用这个方案优化：删除失败就多删除几次，保证删除缓存成功就可以了， 所以可以引入删除缓存重试机制。先写请求更新数据库，缓存因为某些原因，删除失败，把删除失败的key放到消息队列，消费消息队列的消息，获取要删除的key，重试删除缓存操作。
3、读取biglog异步删除缓存
重试删除缓存机制还不粗，但是会造成很多业务代码入侵。其实，还可以这样优化：通过数据库的binlog来异步淘汰key。以mysql为例：可以使用阿里的canal将binlog日志采集发送到MQ队列里面，然后通过ACK机制确认处理这条更新消息，删除缓存，保证数据缓存一致性。
想要保证数据库和缓存一致性，推荐采用「先更新数据库，再删除缓存」方案，并配合「消息队列」或「订阅变更日志」的方式来做。
引入缓存后，需要考虑缓存和数据库一致性问题，可选的方案有：「更新数据库 + 更新缓存」、「更新数据库 + 删除缓存」。
更新数据库 + 更新缓存方案，在「并发」场景下无法保证缓存和数据一致性，解决方案是加「分布锁」，但这种方案存在「缓存资源浪费」和「机器性能浪费」的情况。
采用「先删除缓存，再更新数据库」方案，在「并发」场景下依旧有不一致问题，解决方案是「延迟双删」，但这个延迟时间很难评估。
采用「先更新数据库，再删除缓存」方案，为了保证两步都成功执行，需配合「消息队列」或「订阅变更日志」的方案来做，本质是通过「重试」的方式保证数据最终一致。
采用「先更新数据库，再删除缓存」方案，「读写分离 + 主从库延迟」也会导致缓存和数据库不一致，缓解此问题的方案是「延迟双删」，凭借经验发送「延迟消息」到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率。
有哪些方案？
1、setnx + expire
但是setnx和expire分2步执行，非原子操作；若setnx执行成功，但expire执行失败，就可能出现死锁。而且不支持阻塞等待、不可重入。还有一个问题，如果业务逻辑执行时间超过锁的过期时间，没有办法续约，其他线程可以抢到锁，导致并发问题。
2、Redisson实现分布式锁
说说红锁（RedLock）
RedLock算法
RedLock：基于Redis实现的分布式锁，在分布式环境下必须保证不同的进程是以互斥的方式使用共享资源，具体的实现根据编程语言有很多，Java中是Redisson。
加锁：加锁实际上就是redis中，给key设置一个值，为避免死锁，还需要给定一个超时时间。
解锁：将key删除，但是前提是只能自己删除自己的锁，而且需要保证删锁的原子性。
超时：key要有过期时间，不能长时间占用。
Redis加锁只作用在一个Redis节点上，无论通过哨兵或者主从保证高可用，当master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况：
1、客户端1在Redis的master节点上拿到了锁
2、Master宕机了，存储锁的key还没有来得及同步到Slave上
3、master故障，发生故障转移，slave节点升级为master节点
4、客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁
于是，客户端1和客户端2同时持有了同一个资源的锁，锁的安全性被打破了，RedLock正是用来解决这个问题的方案：
