线程有哪些状态？

线程状态包括新建、运行、阻塞、等待、定时等待和终止，状态转换由start()、wait()、sleep()等方法触发；避免死锁需打破循环等待，如按序申请资源；线程池大小应根据CPU核心数和任务类型合理设置，CPU密集型设为N+1，I/O密集型可设为2N或更高，并通过压力测试调优。

线程的状态反映了线程在其生命周期中的不同阶段。理解这些状态对于编写高效且健壮的多线程程序至关重要。

线程状态包括：新建(New)、运行(Runnable)、阻塞(Blocked)、等待(Waiting)、定时等待(Timed Waiting)和终止(Terminated)。

线程状态转换和常见问题？

线程状态详解：从新建到终止

线程的生命周期始于新建状态。当你创建一个新的Thread对象，但尚未调用start()方法时，线程就处于新建状态。此时，线程仅仅是一个空壳，还没有分配任何系统资源。

一旦调用start()方法，线程就会进入运行状态。注意，进入运行状态并不意味着线程立即开始执行。运行状态实际上包含了就绪(Ready)和运行(Running)两个子状态。线程首先进入就绪队列，等待CPU的调度。只有当线程被CPU选中执行时，它才真正进入运行状态。

线程可能会因为多种原因进入阻塞状态。例如，当线程试图获取一个被其他线程持有的锁时，它就会进入阻塞状态。阻塞状态的线程会暂停执行，直到它成功获取到锁。

等待状态与阻塞状态类似，但进入等待状态通常是由于线程主动调用了wait()、join()或park()方法。与阻塞状态不同的是，等待状态的线程需要被显式地唤醒，例如通过调用notify()、notifyAll()或unpark()方法。

定时等待状态与等待状态类似，但它有一个超时时间。线程调用sleep(long millis)、wait(long timeout)、join(long millis)或parkNanos(long nanos)/parkUntil(Date deadline)等方法会进入定时等待状态。当超时时间到达时，线程会自动从定时等待状态转换为运行状态。

线程执行完毕或遇到未捕获的异常时，就会进入终止状态。一旦线程进入终止状态，它就不能再次启动。

如何避免线程死锁？

死锁是多线程编程中一个常见的问题，它发生在两个或多个线程互相等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行的情况。避免死锁的关键在于打破形成死锁的四个必要条件之一：互斥、占有且等待、不可抢占和循环等待。

互斥条件通常无法避免，因为某些资源天生就是互斥的。占有且等待条件可以通过一次性申请所有需要的资源来避免。不可抢占条件可以通过允许操作系统抢占资源来避免，但这通常不现实。循环等待条件是最容易打破的，可以通过对资源进行排序，并要求所有线程按照相同的顺序申请资源来避免。

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举个例子，假设有两个线程A和B，它们都需要访问资源X和资源Y。如果线程A先获取了资源X，然后试图获取资源Y，而线程B先获取了资源Y，然后试图获取资源X，那么就可能发生死锁。为了避免这种情况，我们可以对资源X和资源Y进行排序，例如规定线程必须先获取资源X，然后才能获取资源Y。这样，线程A和线程B都会先尝试获取资源X，只有一个线程能够成功，另一个线程会被阻塞，从而避免了死锁。

实际上，死锁的调试往往比较困难，因为死锁的发生往往是偶然的，很难重现。一些工具，例如Java的jstack命令，可以帮助我们诊断死锁。

线程池大小如何选择？

线程池的大小直接影响到系统的性能。如果线程池太小，任务可能会长时间排队等待执行，导致响应时间变长。如果线程池太大，可能会导致过多的线程切换，反而降低了系统的吞吐量。

线程池大小的选择取决于多个因素，包括CPU核心数、任务的类型（CPU密集型还是I/O密集型）以及系统的负载情况。

对于CPU密集型任务，线程池的大小通常设置为CPU核心数+1。这是因为CPU密集型任务会占用大量的CPU时间，过多的线程反而会导致频繁的上下文切换，降低效率。

对于I/O密集型任务，线程池的大小可以设置为CPU核心数的两倍甚至更多。这是因为I/O密集型任务会花费大量的时间等待I/O操作完成，线程可以利用这段时间去执行其他任务。

此外，还可以使用一些公式来估算线程池的大小，例如：

• Nthreads = Ncpu * Ucpu * (1 + W/C)

其中，Nthreads是线程池大小，Ncpu是CPU核心数，Ucpu是CPU的利用率（0到1之间），W/C是等待时间与计算时间的比率。

在实际应用中，最好通过压力测试来确定最佳的线程池大小。可以先设置一个初始值，然后逐渐调整线程池的大小，观察系统的性能指标，例如响应时间、吞吐量和CPU利用率，直到找到一个最佳的平衡点。

另外，需要注意的是，线程池的大小并不是越大越好。过大的线程池会占用大量的系统资源，例如内存和CPU时间，反而会导致性能下降。因此，在选择线程池大小时，需要综合考虑各种因素，找到一个适合自己应用的最佳值。

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