CallerRunsPolicy 背后的核心逻辑

🧠 详细解释：CallerRunsPolicy 背后的核心逻辑

我们来从线程池内部运行流程理解：

一、线程池正常执行流程（再强调一遍）：

1. 如果运行线程数 < corePoolSize：新建线程执行任务；

2. 否则，任务入队列（如 ArrayBlockingQueue）；

3. 队列满后，如果线程数 < maxPoolSize：继续扩线程；

4. 如果线程数也满了：触发 拒绝策略。

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二、CallerRunsPolicy 做了什么？

当线程池已满 + 队列已满时：

public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    if (!e.isShutdown()) {
        r.run(); // ✨ 关键：由提交者线程执行任务
    }
}

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💡 理解重点：CallerRunsPolicy 本质是“阻塞式的限流器”

你提交任务的主线程（比如 main、Tomcat 工作线程、消息消费线程）会停下来执行这个任务。

• 如果这个任务执行时间是 500ms，那提交线程会被卡住 500ms；

• 这就起到了一种 “你提交太快了，我就拖慢你，让你慢慢交”。

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🚧 举个例子：用来限流、缓冲请求

假设你有这样的线程池配置：

corePoolSize = 2  
maxPoolSize = 4  
queueCapacity = 10  
rejectedPolicy = CallerRunsPolicy

你疯狂提交 1000 万个任务，但线程池最多同时跑 4 个线程 + 缓存 10 个任务。

当执行慢 & 生产太快时：

• 前几个任务 → 线程池接住了；

• 任务越来越多 → 队列塞满、线程池满；

• 第 15 个开始 → 主线程每提交一个任务，就得 自己执行一个任务；

• 每执行一个，才能继续提交下一个。

这就达到了：

🚦 主动限速 + ❄️ 保护线程池不崩溃 + 🧱 任务不丢 的效果。

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🚫 如果不用 CallerRunsPolicy 会怎样？

换成 AbortPolicy：抛异常，任务直接丢失 ❌
换成 DiscardPolicy：啥也不管，任务悄悄丢了 ❌
换成 DiscardOldestPolicy：丢队列头的任务，也可能出严重错 ❌

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✅ 所以：CallerRunsPolicy 是牺牲吞吐，换取稳定

它不适合处理极高并发的实时场景，但非常适合以下业务：

场景	是否推荐使用 CallerRunsPolicy
日志异步落盘	✅ 是，允许延迟但不能丢日志
消息异步消费（允许慢）	✅ 是
Web 请求高并发写入（需高吞吐）	❌ 否，会卡主线程，需限流+降级
数据分析离线任务	✅ 是

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🧠 延伸建议：面对 1000 万任务该怎么做？

如果你真有 “亿级任务量”，应该结合以下方案：

方案	描述
✅ 分批提交	控制每次提交任务的数量
✅ 异步分发 + 限流器	比如 RateLimiter、漏桶
✅ 多线程池隔离	拆分不同业务、避免阻塞
✅ 高性能 MQ 缓冲	用 RocketMQ/Kafka 缓冲任务流
✅ 动态线程池	可根据负载自动调节 poolSize
✅ 分布式调度平台	如 XXL-Job、Quartz

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📌 总结一句话

CallerRunsPolicy 是一种线程池压力过大时的“自我保护限流机制”。它不会丢任务，但会强迫提交线程“慢下来”，让提交者承担执行任务的代价，以此来缓冲资源压力、防止崩溃。