一、将设置超时的代码放入线程中，我这边使用了线程池工具类, 也可直接ExecutorService thread= Executors.newCachedThreadPool()，建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。

       //使用线程池获取线程
        ExecutorService thread = ThreadPoolUtils.getThread();
 
      // 使用ExecutorService执行Callable类型的任务，并将结果保存在future变量中 
        FutureTask<String> future = new FutureTask<String>(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
 
                try {
 
                // 真正的任务代码在这里执行，返回值为你需要的类型
 
 
                } catch (Exception e) {
                    LOG.error("", e);
                }
                return "";
            }
        });
        try {
           //执行任务
            thread.execute(future);
 
            //任务处理超时时间设为 30秒 
            String obj = future.get(1000 * 30, TimeUnit.MILLISECONDS);
            LOG.info("任务成功返回:" + obj);
            return obj;
 
        } catch (TimeoutException ex) {
            LOG.error("任务处理超时....", ex);
            ex.printStackTrace();
            return "";
 
        } catch (Exception e) {
            LOG.error("处理失败.");
            e.printStackTrace();
            return "";
        }
    }

TimeUnit.MILLISECONDS (3000) 线程等待3秒，TimeUnit.SECONDS（30）线程等待30秒，这两个都可设置超时时间，只是时间单位不同

线程池使用主要为了解决一下几个问题：

   通过重用线程池中的线程，来减少每个线程创建和销毁的性能开销

   对线程进行一些维护和管理，比如定时开始，周期执行，并发数控制等

以下线程池工具类：

import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler;
 
import java.util.concurrent.*;
 
/**
 * @date: 2018/7/12
 * @description:
 */
public class ThreadPoolUtils {
 
    private static int corePoolSize = 200;
 
    private static int taskPoolSize = 20;
 
    private static int maxPoolSize = 2000;
 
    private static long keepAliveTime = 1;
 
    private static TimeUnit timeUnit = TimeUnit.MINUTES;
 
    private static BlockingQueue<Runnable> queue = new SynchronousQueue<>();
 
    private static ExecutorService executorService;
 
    private static ScheduledExecutorService scheduledExecutorService;
 
    private static ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler;
 
    private ThreadPoolUtils() {
        throw new IllegalStateException("Utility class");
    }
 
    public static ExecutorService getThread() {
        if (executorService == null) {
            executorService = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, timeUnit, queue);
        }
        return executorService;
    }
 
    public static ScheduledExecutorService getSchedule() {
        if (scheduledExecutorService == null) {
            scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
        }
        return scheduledExecutorService;
    }
 
    public static ThreadPoolTaskScheduler getTaskSchedule() {
        if (threadPoolTaskScheduler == null) {
            threadPoolTaskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
            threadPoolTaskScheduler.setPoolSize(taskPoolSize);
            threadPoolTaskScheduler.initialize();
        }
        return threadPoolTaskScheduler;
    }
}

简单的多线程

package com.liang.test;
import com.liang.utils.ThreadPoolUtils;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.FutureTask;

public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        final int  w=10;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //使用线程池获取线程
            ExecutorService thread = ThreadPoolUtils.getThread();
//            System.out.println(thread);

            // 使用ExecutorService执行Callable类型的任务，并将结果保存在future变量中
            int finalI = i;
            FutureTask<String> future = new FutureTask<String>(new Callable<String>() {
                @Override
                public String call() throws Exception {
                    // 真正的任务代码在这里执行，返回值为你需要的类型
                    Thread.sleep(1000*(10-finalI));
                    System.out.println(finalI);
//
                  return "";
                }
            });
            //执行任务
            System.out.println("第"+i+"次前");
            //下面这行代码不会起到阻塞作用
            thread.execute(future);
            System.out.println("第"+i+"次后");

        }

    }

}

以下结果说明 thread.execute(future);是没有阻塞作用的，是单独的线程去执行