不同线程池的使用场景,java线程池应用实例

　　00-1010简介1、coreSize==maxSize2、maxSize Unbounded synchronous Queue 3、maxSize有界队列Unbounded 4、maxSize有界队列Bounded 5、keepAliveTime Set Infinite 6、共用和独立线程池7、如何计算线程大小和队列大小8、总结

　　00-1010线程池执行器初始化时，主要有以下参数：

　　public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize，int maximumPoolSize，long keepAliveTime，TimeUnit unit，BlockingQueueRunnable workQueue，Factory ThreadThreadFactory，rejecte execution Handler Handler){这些参数大家应该都很熟悉。虽然参数很少，但实际工作中门道很多。大部分问题主要集中在线程大小和队列大小的设置上。接下来，我们来看看如何在工作中初始化ThreadPoolExecutor。

　　00-1010相信很多人都看过，或者自己写过这段代码：

　　ThreadPoolExecutor executor=new ThreadPoolExecutor(10，10，600000L，TimeUnit。DAYS，new LinkedBlockingQueue())；这行代码主要说明在初始化ThreadPoolExecutor时，coreSize和maxSize是相等的。如果这样设置，随着请求数量的增加，将会是这样的：

　　请求coreSize时添加线程；当请求数=coreSize队列不满足时，将任务加入队列；当队列满的时候，任务会因为coreSize和maxSize相等而被直接拒绝。这样写的最大目的就是一次性把线程增加到maxSize，不回收线程，防止线程回收，避免增加回收损失。一般来说，业务流量有其高峰和低谷，流量低的时候，线程不会被回收；当流量达到峰值时，maxSize线程可以应对峰值，而无需缓慢初始化到maxSize的过程。

　　此设置有两个前提条件：

　　AllowCoreThreadTimeOut默认为false，但不会主动设置为true。如果allowCoreThreadTimeOut为false，则线程空闲时不会回收核心线程；

　　我们会把keepAliveTime和TimeUnit设置的很大，这样线程会闲置很长时间，线程不容易被回收。

　　现在我们机器的资源非常丰富，不用担心空闲线程会浪费机器的资源，所以目前这种写法非常普遍。

　　00-1010在线程池中选择队列时，我们也会看到有同学选择SynchronousQueue。我们在《SynchronousQueue 源码解析》章说过，它里面有两种形式：栈和队列。默认是stack的形式，里面没有存储容器。放元素和拿元素是一一对应的。例如，我使用put方法来放置元素。如果此时没有对应的take操作，那么put操作将被阻塞，直到有线程来执行take操作，put操作才会返回。

　　基于这个特性，如果要使用SynchronousQueue，就需要把maxSize设置得尽可能大，这样才能接受更多的请求。

　　假设我们将maxSize设置为10，并选择SynchronousQueue队列。假设所有请求都被put，而没有请求被take，前10个put请求将消耗10个线程，所有这些线程都在put操作中被阻塞。在第11个请求到来后，该请求将被拒绝。这就是为什么我们说要将maxSize设置得尽可能大，以防止请求被拒绝。

　　MaxSize Unbounded synchronous queue有明显的优点和缺点：

　　优势：

　　当任务被消耗后，会被返回，这样请求就可以知道当前请求是否已经被消耗，如果是另一个团队。

　　列的话，我们只知道任务已经被提交成功了，但无法知道当前任务是在被消费中，还是正在队列中堆积。

　　缺点：

　　比较消耗资源，大量请求到来时，我们会新建大量的线程来处理请求；

　　如果请求的量难以预估的话，maxSize 的大小也很难设置。

3、maxSize 有界 + Queue 无界

在一些对实时性要求不大，但流量忽高忽低的场景下，可以使用 maxSize 有界 + Queue 无界的组合方式。

　　比如我们设置 maxSize 为 20，Queue 选择默认构造器的 LinkedBlockingQueue，这样做的优缺点如下：

　　优点：

　　电脑 cpu 固定的情况下，每秒能同时工作的线程数是有限的，此时开很多的线程其实也是浪费，还不如把这些请求放到队列中去等待，这样可以减少线程之间的 CPU 的竞争；

　　LinkedBlockingQueue 默认构造器构造出来的链表的最大容量是 Integer 的最大值，非常适合流量忽高忽低的场景，当流量高峰时，大量的请求被阻塞在队列中，让有限的线程可以慢慢消费。

　　缺点：

　　流量高峰时，大量的请求被阻塞在队列中，对于请求的实时性难以保证，所以当对请求的实时性要求较高的场景，不能使用该组合。

4、maxSize 有界 + Queue 有界

这种组合是对 3 缺点的补充，我们把队列从无界修改成有界，只要排队的任务在要求的时间内，能够完成任务即可。

　　这种组合需要我们把线程和队列的大小进行配合计算，保证大多数请求都可以在要求的时间内，有响应返回。

5、keepAliveTime 设置无穷大

有些场景下我们不想让空闲的线程被回收，于是就把 keepAliveTime 设置成 0，实际上这种设置是错误的，当我们把 keepAliveTime 设置成 0 时，线程使用 poll 方法在队列上进行超时阻塞时，会立马返回 null，也就是空闲线程会立马被回收。

　　所以如果我们想要空闲的线程不被回收，我们可以设置 keepAliveTime 为无穷大值，并且设置 TimeUnit 为时间的大单位，比如我们设置 keepAliveTime 为 365，TimeUnit 为 TimeUnit.DAYS，意思是线程空闲 1 年内都不会被回收。

　　在实际的工作中，机器的内存一般都够大，我们合理设置 maxSize 后，即使线程空闲，我们也不希望线程被回收，我们常常也会设置 keepAliveTime 为无穷大。

6、线程池的公用和独立

在实际工作中，某一个业务下的所有场景，我们都不会公用一个线程池，一般有以下几个原则：

　　查询和写入不公用线程池，互联网应用一般来说，查询量远远大于写入的量，如果查询和写入都要走线程池的话，我们一定不要公用线程池，也就是说查询走查询的线程池，写入走写入的线程池，如果公用的话，当查询量很大时，写入的请求可能会到队列中去排队，无法及时被处理；

　　多个写入业务场景看情况是否需要公用线程池，原则上来说，每个业务场景都独自使用自己的线程池，绝不共用，这样在业务治理、限流、熔断方面都比较容易，一旦多个业务场景公用线程池，可能就会造成业务场景之间的互相影响，现在的机器内存都很大，每个写入业务场景独立使用自己的线程池也是比较合理的；

　　多个查询业务场景是可以公用线程池的，查询的请求一般来说有几个特点：查询的场景多、rt 时间短、查询的量比较大，如果给每个查询场景都弄一个单独的线程池的话，第一个比较耗资源，第二个很难定义线程池中线程和队列的大小，比较复杂，所以多个相似的查询业务场景是可以公用线程池的。

7、如何算线程大小和队列大小

在实际的工作中，我们使用线程池时，需要慎重考虑线程的大小和队列的大小，主要从几个方面入手：

　　根据业务进行考虑，初始化线程池时，我们需要考虑所有业务涉及的线程池，如果目前所有的业务同时都有很大流量，那么在对于当前业务设置线程池时，我们尽量把线程大小、队列大小都设置小，如果所有业务基本上都不会同时有流量，那么就可以稍微设置大一点；根据业务的实时性要求，如果实时性要求高的话，我们把队列设置小一点，coreSize == maxSize，并且设置 maxSize 大一点，如果实时性要求低的话，就可以把队列设置大一点。假设现在机器上某一时间段只会运行一种业务，业务的实时性要求较高，每个请求的平均 rt 是 200ms，请求超时时间是 2000ms，机器是 4 核 CPU，内存 16G，一台机器的 qps 是 100，这时候我们可以模拟一下如何设置：

　　4 核 CPU，假设 CPU 能够跑满，每个请求的 rt 是 200ms，就是 200 ms 能执行 4 条请求，2000ms 内能执行 2000/200 * 4 = 40 条请求；

　　200 ms 能执行 4 条请求，实际上 4 核 CPU 的性能远远高于这个，我们可以拍脑袋加 10 条，也就是说 2000ms 内预估能够执行 50 条；

　　一台机器的 qps 是 100，此时我们计算一台机器 2 秒内最多处理 50 条请求，所以此时如果不进行 rt 优化的话，我们需要加至少一台机器。

　　线程池可以大概这么设置：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(15, 15, 365L, TimeUnit.DAYS, new LinkedBlockingQueue(35));

线程数最大为 15，队列最大为 35，这样机器差不多可以在 2000ms 内处理最大的请求 50 条，当然根据你机器的性能和实时性要求，你可以调整线程数和队列的大小占比，只要总和小于 50 即可。

　　以上只是很粗糙的设置，在实际的工作中，还需要根据实际情况不断的观察和调整。

8、总结

线程池设置非常重要，我们尽量少用 Executors 类提供的各种初始化线程池的方法，多根据业务的量，实时性要求来计算机器的预估承载能力，设置预估的线程和队列大小，并且根据实时请求不断的调整线程池的大小值。

　　以上就是java线程池不同场景下使用示例经验总结的详细内容，更多关于java线程池不同场景使用经验的资料请关注盛行IT其它相关文章！

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