Java线程池总结

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线程池详解及应用场景

一、线程池基本概念

线程池（Thread Pool）是一种多线程处理形式，它预先创建一组线程并管理它们的生命周期，避免了频繁创建和销毁线程带来的性能开销。

核心组成

工作线程：实际执行任务的线程
任务队列：存放待处理任务的阻塞队列
线程管理器：创建、销毁和管理线程

二、线程池工作原理

初始化：创建一定数量的线程并使其处于等待状态
任务提交：当有新任务到来时，线程池分配一个空闲线程执行
任务执行：如果没有空闲线程，任务进入队列等待
线程回收：任务完成后，线程返回线程池等待下次任务
线程销毁：当线程空闲时间超过阈值或线程池关闭时，销毁线程

三、Java中的线程池实现

Java通过java.util.concurrent.ExecutorService接口及其实现类提供了线程池功能。

常用线程池类型

FixedThreadPool - 固定大小线程池

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

CachedThreadPool - 可缓存线程池

ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();

SingleThreadExecutor - 单线程线程池

ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

ScheduledThreadPool - 定时任务线程池

ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(3);

WorkStealingPool - 工作窃取线程池(Java8+)

ExecutorService workStealingPool = Executors.newWorkStealingPool();

自定义线程池(推荐)

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,    // 核心线程数
    maximumPoolSize, // 最大线程数
    keepAliveTime,   // 空闲线程存活时间
    TimeUnit.MILLISECONDS, // 时间单位
    new LinkedBlockingQueue<Runnable>(), // 任务队列
    Executors.defaultThreadFactory(),    // 线程工厂
    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 拒绝策略
);

四、线程池核心参数

corePoolSize：核心线程数，即使空闲也不会被回收
maximumPoolSize：线程池最大线程数
keepAliveTime：非核心线程空闲存活时间
workQueue：任务队列，常用实现有：
- ArrayBlockingQueue
- LinkedBlockingQueue
- SynchronousQueue
- PriorityBlockingQueue
threadFactory：线程工厂，用于创建线程
rejectedExecutionHandler：拒绝策略，当任务无法处理时的策略：
- AbortPolicy：直接抛出异常(默认)
- CallerRunsPolicy：由调用线程执行该任务
- DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务
- DiscardPolicy：直接丢弃任务

五、线程池应用场景

1. Web服务器处理请求

场景：高并发HTTP请求处理
优势：避免为每个请求创建新线程，提高响应速度
实现：Tomcat、Jetty等Web容器都使用线程池

2. 数据库连接池

场景：数据库操作频繁的应用
优势：复用数据库连接，减少创建连接的开销

3. 异步任务处理

场景：日志记录、邮件发送等非实时性任务
优势：主线程快速返回，后台线程池异步处理

// 异步记录日志示例
executor.execute(() -> {
    logService.saveLog(logInfo);
});

4. 定时任务调度

场景：定期数据同步、报表生成等
优势：精确控制任务执行时间

// 每天凌晨执行任务
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(() -> {
    generateDailyReport();
}, 0, 1, TimeUnit.DAYS);

5. 批量数据处理

场景：大数据处理、文件导入导出
优势：并行处理提高效率

// 并行处理大数据
List<Future<Result>> futures = new ArrayList<>();
for (DataBatch batch : batches) {
    futures.add(executor.submit(() -> processBatch(batch)));
}

6. 计算密集型任务

场景：科学计算、图像处理
配置：线程数通常设置为CPU核心数+1

7. IO密集型任务

场景：网络请求、文件读写
配置：线程数可设置较大，如2*CPU核心数

六、线程池最佳实践

合理设置线程数
- CPU密集型：Ncpu+1
- IO密集型：Ncpu*2 或 Ncpu/(1-阻塞系数)
选择合适的队列
- 需要控制并发量：有界队列(ArrayBlockingQueue)
- 快速响应：同步移交队列(SynchronousQueue)
- 优先级任务：PriorityBlockingQueue
明确任务边界
- 任务应该是独立的，避免相互依赖
- 任务不应该长时间阻塞

处理异常

executor.submit(() -> {
    try {
        // 任务代码
    } catch (Exception e) {
        // 异常处理
    }
});

监控线程池状态
- 定期记录：activeCount, queueSize等指标
- 使用ThreadPoolExecutor的扩展方法

优雅关闭

executor.shutdown(); // 平缓关闭
if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
    executor.shutdownNow(); // 强制关闭
}

七、常见问题及解决方案

线程泄漏：确保任务不会无限期阻塞
资源耗尽：合理设置队列容量和拒绝策略
死锁：避免任务间的循环依赖
上下文切换开销：不要过度创建线程
任务优先级：使用PriorityBlockingQueue处理优先级任务

线程池是并发编程中的重要工具，合理使用可以显著提高程序性能，但需要根据具体场景仔细配置参数。