每秒 400 请求场景下，线程池如何合理配置？

在高并发系统中，合理配置线程池是保证服务稳定性的关键步骤。假设当前系统 QPS ≈ 400，如何计算线程池参数？

目录

1. 先确定几个关键指标

2. 核心线程数 = CPU 核心数 × 应用类型

CPU 密集型

IO 密集型（Web 服务通常都是）

3. 最大线程数如何算？

4. 队列长度怎么定？

5. 最终推荐配置（参照400QPS）

6. 验证方式

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1. 先确定几个关键指标

线程池容量的配置，本质基于 任务执行时间 与 CPU 核心数：

• QPS（每秒请求数）：400

• 单个任务执行时间（T）：假设 100ms

• 单个任务IO等待时间（W）：假设 80ms

• 单个任务CPU计算时间（C）：假设 20ms

• CPU 核心数（N）：假设 8 核

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2. 核心线程数 = CPU 核心数 × 应用类型

CPU 密集型

corePoolSize = N + 1

IO 密集型（Web 服务通常都是）

corePoolSize = N × (1 + W / C)

注意：很多文章给出经验值corePoolSize = N × 2，但这只适合 W≈C 的情况

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3. 最大线程数如何算？

最大线程数目标：确保吞吐不会掉

maxPoolSize = QPS × T

注意：T 要转秒，例如 100ms = 0.1s

计算：

maxPoolSize = 400 × 0.1 = 40

⚠ 但 40 太少，还要兼容瞬时抖动，所以通常设为：

maxPoolSize ≈ corePoolSize × 2（IO 密集型）

也就是：

maxPoolSize ≈ 80

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4. 队列长度怎么定？

队列作用：承载瞬时突发流量

常见公式：

queueSize = qps × max_processing_time

其中max_processing_time是 系统允许的最大排队 + 执行时间，一般采用任务的平均处理时间做哦参考

示例：

queueSize = 400 × 0.1 ≈ 40

如果你希望能承载 1～2 秒的业务峰值突刺，同时业务能够容忍 1～2 秒的等待时间，可调整为：

queueSize = qps × 1～2 秒 → 400～800

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5. 最终推荐配置（参照400QPS）

参数	值（示例）
corePoolSize	40
maxPoolSize	80
queueSize	400~800（视突刺程度）
keepAliveTime	常规10~60秒，持续高并发业务视持续时间调整

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6. 验证方式

上线前一定要压测：

• 收敛区间（CPU、RT、拒绝次数）

• 峰值区间（队列长度是否打满）

• 线程增长是否及时