【JUC】ThreadPoolExecutor 合理的配置线程池的大小

受限于硬件、内存和性能，我们不可能无限制的创建任意数量的线程，每一台机器允许的最大线程是一个有界值。因此ThreadPoolExecutor管理的线程数量是有界的。线程池就是用这些有限个数的线程，去执行提交的任务。但是对于多用户、高并发的应用来说，提交的任务数量非常巨大，会比允许的最大线程数多很多。为了解决这个问题，必须要引入排队机制，或者是在内存中，或者是在硬盘等容量很大的存储介质中。Java的ThreadPoolExecutor只支持任务在内存中排队，通过BlockingQueue暂存还没有来得及执行的任务。

线程的管理是比较复杂的，这会涉及线程数量、等待/唤醒、同步/锁、线程创建和死亡等问题。

ThreadPoolExecutor中的这七大参数，共同负责着线程池中的线程的创建和销毁

• int corePoolSize
• int maximumPoolSize
• long keepAliveTime
• TimeUnit unit
• BlockingQueue workQueue
• ThreadFactory threadFactory
• RejectedExecutionHandler handler

方式一 根据计算任务的性质

• 任务的性质 CPU密集型任务 IO密集型任务 混合型任务

• 任务的优先级 高 中 低

• 任务的执行时间 长 中 短

• 任务的依赖性 是否依赖其他系统资源 如，数据库连接等

性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行

CPU密集型任务 应配置尽可能小的线程 如, 配置 CPU个数+1 的线程数

IO密集型任务 应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量 如, 配置 两倍CPU个数+1

混合型的任务 如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了

其他系统资源有依赖的任务，如某个任务依赖数据库的连接返回的结果，这时候等待的时间越长，则CPU空闲的时间越长，那么线程数量应设置得越大，才能更好的利用CPU
合理设置线程池值大小，需要结合系统实际情况大量的尝试和比较去得出合理的设置大小

最佳线程数目 = （（线程等待时间 + 线程CPU时间）/ 线程CPU时间 ）* CPU数目

如, 平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8
那么根据上面这个公式估算得到：((0.5 + 1.5) / 0.5) * 8 = 32

这个公式进一步转化为：
最佳线程数目 = （(线程等待时间 / 线程CPU时间) + 1）* CPU

结论：

• 线程等待时间所占比例越高，需要越多线程
• 线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程

以上公式与CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。

• 高并量发、任务执行时间短的业务怎样设置线程池？

  CPU核数+1 减少线程上下文的切换

• 高并量发、任务执行时间长的业务怎样设置线程池？

  解决这种类型任务的瓶颈往往不在于线程池而在于整体架构的设计
  1、看看这些业务里面某些数据是否能做缓存
  2、是否需要增加服务数量
  3、考虑线程池的设置
  4、能否使用中间件对任务进行拆分和解耦

• 并发不高、任务执行时间长的业务怎样设置线程池？

  IO密集型的任务 加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务
  计算密集型任务 CPU核数+1 减少线程上下文的切换

方式二

参考

1.java 线程常用工具类

2：线程的生命周期

3：多线程的理解

4：线程池的运行机制

5：线程池中变量的定义

6.corePoolSize和maxPoolSize的区别

7：线程池中的阻塞队列无限大是否合适

8：线程池的队列一般设置多少

9：线程池的实现，源码中常用的方法

10：线程池和线程的区别，线程池有哪些，什么情况下使用，业务场景

11：线程的状态，线程池的构造方式，常见线程池