Java 线程池优化：一场资源与效率的华尔兹 💃🕺
各位观众，各位朋友，晚上好！欢迎来到“Java 线程池优化，不再手忙脚乱”的专题讲座。我是今天的特邀嘉宾，你们的编程老司机，老码。
今天，咱们不谈高深莫测的理论，不搞云里雾里的概念。咱们就用最接地气的方式，聊聊Java线程池那些事儿，聊聊如何让你的程序像一台精密的瑞士手表，而不是一台随时可能罢工的拖拉机。🚜
一、线程池，你的私人劳务公司 🏢
首先，我们得明白，线程池是什么？ 简单来说，它就像一个私人劳务公司，专门负责管理线程。 你需要干活的时候，不用自己辛辛苦苦地招人（创建线程），直接从劳务公司“租”几个线程来用就行。 用完了，还回去，下次还能用。 这比每次都新建和销毁线程，那效率简直是火箭🚀和蜗牛🐌的区别。
为什么要用线程池？
- 减少资源消耗： 线程的创建和销毁，那可是要消耗CPU资源的。 线程池可以复用线程，避免频繁创建和销毁，省钱！💰
- 提高响应速度： 任务来了，线程池里现成的线程直接上，不用等。 反应快，用户体验好！👍
- 提高线程的可管理性： 线程池可以统一管理线程，方便监控和调优。省心！😌
二、线程池的“七宗罪”：参数配置的艺术 🎨
好了，现在我们对线程池有了基本的认识。接下来，就是重头戏了：线程池参数的配置。 这就像调配鸡尾酒，各种原料的比例非常关键。 比例对了，口感丝滑，回味无穷。 比例错了，那可能就是一杯让你怀疑人生的黑暗料理。☠️
Java的ThreadPoolExecutor提供了七个核心参数，我们一个一个来分析：
| 参数名称 | 作用 | 影响 | 举个栗子 🌰 |
|---|---|---|---|
corePoolSize |
核心线程数，线程池里常驻的线程数量。 | 决定了线程池应对并发任务的初始能力。 | 如果你的业务是处理用户请求，corePoolSize可以设置为服务器CPU核心数。 |
maximumPoolSize |
最大线程数，线程池里最多能容纳的线程数量。 | 决定了线程池应对突发高并发的能力。 | 如果你的业务偶尔会有高峰期，比如电商平台的秒杀活动，maximumPoolSize可以设置得比corePoolSize大一些，应对突发流量。 |
keepAliveTime |
空闲线程存活时间，当线程池里的线程数量超过corePoolSize时，多余的空闲线程会在指定时间内被销毁。 |
节省资源，避免线程池长期占用过多资源。 | 如果你的业务流量波动很大，keepAliveTime可以设置得短一些，及时释放空闲线程。 |
unit |
keepAliveTime的时间单位，比如秒、分、时等。 |
影响keepAliveTime的实际效果。 |
TimeUnit.SECONDS表示秒，TimeUnit.MINUTES表示分钟。 |
workQueue |
任务队列，用于存放等待执行的任务。 | 影响任务的排队策略和线程池的饱和策略。 | 常见的任务队列有：LinkedBlockingQueue（无界队列）、ArrayBlockingQueue（有界队列）、SynchronousQueue（直接提交队列）。 |
threadFactory |
线程工厂，用于创建线程。 | 可以自定义线程的名称、优先级等。 | 可以使用Executors.defaultThreadFactory()，也可以自定义一个ThreadFactory，给线程设置有意义的名称，方便调试。 |
rejectedExecutionHandler |
拒绝策略，当任务队列满了，且线程池里的线程数量达到maximumPoolSize时，新提交的任务会被拒绝。 |
决定了线程池在饱和状态下的行为。 | 常见的拒绝策略有：AbortPolicy（抛出异常）、CallerRunsPolicy（由调用线程执行）、DiscardPolicy（直接丢弃）、DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）。 |
1. corePoolSize：线程池的“基本盘”
corePoolSize就像你劳务公司里的正式员工，他们是你的“基本盘”，是保证日常工作顺利进行的基石。 设置多少合适呢？ 这取决于你的业务类型。
- CPU密集型任务： 比如图像处理、视频编码等，线程主要在进行计算，很少有I/O等待。 这种情况下，
corePoolSize可以设置为CPU核心数 + 1。 为什么要加1呢？ 因为有时候线程可能会因为一些小小的原因阻塞一下，加一个线程可以保证CPU的利用率。 - I/O密集型任务： 比如网络请求、数据库操作等，线程大部分时间都在等待I/O操作完成。 这种情况下，
corePoolSize可以设置得大一些，比如CPU核心数的2倍甚至更多。 因为线程在等待I/O的时候，可以切换到其他线程执行，提高并发度。
2. maximumPoolSize：应对突发流量的“救兵”
maximumPoolSize就像你劳务公司里的临时工，他们是你的“救兵”，专门用来应对突发流量。 当任务队列满了，线程池里的线程数量还没达到maximumPoolSize时，线程池会创建新的线程来执行任务。
maximumPoolSize设置多少合适呢？ 这取决于你对突发流量的容忍度。 如果你希望系统在高并发情况下也能保持良好的性能，可以把maximumPoolSize设置得大一些。 但要注意，maximumPoolSize也不是越大越好。 过多的线程会消耗大量的系统资源，反而会导致性能下降。
3. keepAliveTime和unit：让空闲线程“优雅地离开”
keepAliveTime和unit就像你劳务公司里的“遣散费”，当线程池里的线程数量超过corePoolSize时，多余的空闲线程会在指定时间内被销毁。 这样可以节省资源，避免线程池长期占用过多资源。
keepAliveTime设置多少合适呢？ 这取决于你的业务流量波动情况。 如果你的业务流量波动很大，keepAliveTime可以设置得短一些，及时释放空闲线程。 如果你的业务流量比较稳定，keepAliveTime可以设置得长一些，避免频繁创建和销毁线程。
4. workQueue：任务的“停车场”
workQueue就像你劳务公司的“停车场”，用于存放等待执行的任务。 常见的任务队列有三种：
LinkedBlockingQueue（无界队列）： 停车场无限大，可以容纳任意数量的车辆。 但要注意，如果任务积压过多，可能会导致OOM（Out Of Memory，内存溢出）。ArrayBlockingQueue（有界队列）： 停车场大小固定，只能容纳指定数量的车辆。 优点是可以防止OOM，缺点是如果任务队列满了，新的任务会被拒绝。SynchronousQueue（直接提交队列）： 没有停车场，每来一辆车，都必须立刻找到一个司机来开走。 这种队列的吞吐量很高，但对线程池的压力也很大。
选择哪种任务队列呢？ 这取决于你的业务需求。
- 如果你的任务量很大，且对OOM的容忍度较高，可以使用
LinkedBlockingQueue。 - 如果你的任务量有限，且对OOM的容忍度较低，可以使用
ArrayBlockingQueue。 - 如果你的任务执行时间很短，且对吞吐量要求很高，可以使用
SynchronousQueue。
5. threadFactory：给线程“穿上漂亮的衣服”
threadFactory就像你劳务公司的“服装设计师”，用于创建线程。 我们可以自定义线程的名称、优先级等，方便调试和监控。
建议使用自定义的ThreadFactory，给线程设置有意义的名称。 这样在排查问题的时候，可以快速定位到具体的线程。
6. rejectedExecutionHandler：处理“拒单”的策略
rejectedExecutionHandler就像你劳务公司的“客服”，当任务队列满了，且线程池里的线程数量达到maximumPoolSize时，新提交的任务会被拒绝。 我们需要选择合适的拒绝策略，来处理这些被拒绝的任务。
常见的拒绝策略有四种：
AbortPolicy（抛出异常）： 直接抛出RejectedExecutionException异常，让调用者知道任务被拒绝了。CallerRunsPolicy（由调用线程执行）： 让提交任务的线程来执行被拒绝的任务。 这种策略可以保证任务一定会被执行，但可能会导致调用线程阻塞。DiscardPolicy（直接丢弃）： 直接丢弃被拒绝的任务，不抛出异常，也不执行。 这种策略可能会导致数据丢失。DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）： 丢弃任务队列中最老的任务，然后尝试执行新的任务。 这种策略可以保证任务队列中始终是最新鲜的任务，但可能会导致一些老任务永远无法被执行。
选择哪种拒绝策略呢？ 这取决于你的业务场景。
- 如果你希望及时发现问题，可以使用
AbortPolicy。 - 如果你希望保证任务一定会被执行，可以使用
CallerRunsPolicy。 - 如果你对数据丢失的容忍度较高，可以使用
DiscardPolicy。 - 如果你希望保证任务队列中始终是最新鲜的任务，可以使用
DiscardOldestPolicy。
三、避免线程池的“坑”：一些实用建议 💡
配置好线程池的参数，只是万里长征的第一步。 在实际使用中，我们还需要注意一些“坑”，避免踩雷。
- 避免死锁： 线程池中的线程可能会相互等待对方释放资源，导致死锁。 要避免死锁，我们需要尽量减少线程之间的依赖关系，避免循环等待。
- 避免资源泄漏： 线程池中的线程可能会持有一些资源，比如数据库连接、文件句柄等。 如果这些资源没有被及时释放，可能会导致资源泄漏。 要避免资源泄漏，我们需要确保线程在执行完毕后，能够及时释放资源。
- 监控线程池状态： 我们需要定期监控线程池的状态，比如线程池的线程数量、任务队列的长度、拒绝任务的数量等。 通过监控线程池的状态，我们可以及时发现问题，并进行调优。
四、实战演练：一个简单的例子 📝
说了这么多理论，不如来点实际的。 咱们来写一个简单的例子，演示如何使用线程池来处理用户请求。
import java.util.concurrent.*;
public class ThreadPoolExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个线程池
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
5, // 核心线程数
10, // 最大线程数
60L, // 空闲线程存活时间
TimeUnit.SECONDS, // 时间单位
new LinkedBlockingQueue<>(100), // 任务队列
Executors.defaultThreadFactory(), // 线程工厂
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 拒绝策略
);
// 模拟用户请求
for (int i = 0; i < 200; i++) {
final int requestId = i;
executor.execute(() -> {
System.out.println("处理请求：" + requestId + "，线程：" + Thread.currentThread().getName());
try {
// 模拟处理请求的耗时
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();
}
}在这个例子中，我们创建了一个线程池，核心线程数为5，最大线程数为10，任务队列的长度为100，拒绝策略为AbortPolicy。 然后，我们模拟了200个用户请求，每个请求都会被提交到线程池中执行。
运行这个例子，你会看到线程池会根据任务的数量，动态地创建和销毁线程。 当任务数量超过任务队列的长度时，线程池会抛出RejectedExecutionException异常。
五、总结：让你的线程池“翩翩起舞” 💃
今天，我们一起学习了Java线程池的参数配置和使用技巧。 希望通过今天的学习，大家能够更加深入地理解线程池的原理，能够更加灵活地配置线程池的参数，能够更加有效地避免线程池的“坑”。
记住，线程池就像一位舞者，需要我们精心调教，才能在并发的世界里“翩翩起舞”。 只有掌握了线程池的配置艺术，才能让你的程序像一台精密的瑞士手表，而不是一台随时可能罢工的拖拉机。
感谢大家的收听，祝大家编程愉快！ 🍻
最后，给大家留一个小作业：
请根据你的业务场景，设计一个合适的线程池配置方案，并说明理由。 期待大家的精彩答案！ 😉