如何创建一个线程？
主要有三种方法：
第一种：继承Thread类，重写run方法；
第二种：实现Runnable接口，重写run方法。
第三种 实现Callable<>接口并重写call方法。
那么面试官一定会问这两种方法各自的优缺点在哪？
（答案：Runnable与Thread，前者的实现方式是实现其接口即可，后者的实现方式是继承其类。两者实现方式带来最明显的区别就是，由于Java不允许多继承，因此实现了Runnable接口可以再继承其他类，但是Thread明显不可以。 从Thread源码中也可以看到，当以Thread方式去实现资源共享时，实际上源码内部是将thread向下转型为了Runnable，实际上内部依然是以Runnable形式去实现的资源共享，
我们会得出一个结论，那就是使用方式二，因为面向对象提倡少继承，尽量多用组合。
Thread 类中的start() 和 run() 方法有什么区别？
这个问题经常被问到，但还是能从此区分出面试者对Java线程模型的理解程度。start()方法被用来启动新创建的线程，而且start()内部 调用了run()方法，这和直接调用run()方法的效果不一样。当你调用run()方法的时候，只会是在原来的线程中调用，没有新的线程启 动，start()方法才会启动新线程。
Java中Runnable和Callable有什么不同？
Runnable和Callable都代表那些要在不同的线程中执行的任务。Runnable从JDK1.0开始就有了，Callable是在 JDK1.5增加的。它们的主要区别是Callable的 call() 方法可以返回值和抛出异常，而Runnable的run()方法没有这些功能。Callable可以返回装载有计算结果的Future对象。
线程池概念和优势
线程池（英语：thread pool）：一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价
线程池的优势
（1）降低系统资源消耗，通过重用已存在的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗；
（2）提高系统响应速度，当有任务到达时，通过复用已存在的线程，无需等待新线程的创建便能立即执行；
（3）方便线程并发数的管控。因为线程若是无限制的创建，可能会导致内存占用过多而产生OOM，并且会造成cpu过度切换（cpu切换线程是有时间成本的（需要保持当前执行线程的现场，并恢复要执行线程的现场））。
（4）提供更强大的功能，延时定时线程池。
多线程优化及性能比较
第一种：ThreadPool（线程池）+CountDownLatch（程序计数器）
顾名思义，CountDownLatch为线程计数器，他的执行过程如下：首先，在主线程中调用await()方法，主线程阻塞，然后，将程序计数器作为参数传递给线程对象，最后，每个线程执行完任务后，调用countDown()方法表示完成任务。countDown()被执行多次后，主线程的await()会失效。
第二种：Fork/Join框架
Jdk从版本7开始，出现了Fork/join框架，从字面来理解，fork就是拆分，join就是合并，所以，该框架的思想就是。通过fork拆分任务，然后join来合并拆分后各个人物执行完毕后的结果并汇总。
比如，我们要计算连续相加的几个数，2+4+5+7=？，我们利用Fork/join框架来怎么完成呢，思想就是拆分子任务，我们可以把这个运算拆分为两个子任务，一个计算2+4，另一个计算5+7，这是Fork的过程，计算完成后，把这两个子任务计算的结果汇总，得到总和，这是join的过程。
Fork/Join框架执行思想：首先，分割任务，使用fork类将大任务分割为若干子任务，这个分割过程需要按照实际情况来定，直到分割出的任务足够小。然后，join类执行任务，分割的子任务在不同的队列里，几个线程分别从队列里获取任务并执行，执行完的结果放到一个单独的队列里，最后，启动线程，队列里拿取结果并合并结果。
使用Fork/Join框架要用到几个类，关于类的使用方式可以参考JDK的API，使用该框架，首先需要继承ForkJoinTask类，通常，只需要继承他的子类RecursiveTask或RecursiveAction即可，RecursiveTask，用于有返回结果的场景，RecursiveAction用于没有返回结果的场景。ForkJoinTask的执行需要用到ForkJoinPool来执行，该类用于维护分割出的子任务添加到不同的任务队列。
第三种JDK8并行流，下面对这几种方式的多线程处理性能做一下比较总结。
并行流是jdk8的新特性之一，思想就是将一个顺序执行的流变为一个并发的流，通过调用parallel()方法来实现。
并行流将一个流分成多个数据块，用不同的线程来处理不同的数据块的流，最后合并每个块数据流的处理结果，类似于Fork/Join框架。
并行流默认使用的是公共线程池ForkJoinPool，他的线程数是使用的默认值，根据机器的核数，我们可以适当调整线程数的大小。线程数的调整通过以下方式来实现
以单线程作为参考，耗时最长的还是原生的Fork/Join框架，这里边尽管配置了线程池的数量，但效果较精确配置了线程池数量的JDK8并行流较差。并行流实现代码简单易懂，不需要我们写多余的for循环，一个parallelStream方法全部搞定，代码量大大的减少了，其实，并行流的底层还是使用的Fork/Join框架，这就要求我们在开发的过程中灵活使用各种技术，分清各种技术的优缺点，从而能够更好的为我们服务。
