线程池详解

线程池

什么是线程池：线程池就是管理一系列线程的资源池。

当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

为什么要用线程池 / 线程池的好处：

• **降低资源消耗。**通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗

• **提高响应速度。**当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建久能立即执行。

• **提高线程的可管理性。**统一管理线程，避免系统创建大量同类线程而导致消耗完内存。

线程池的应用：

比如我们系统 Web 服务器用的 Tomcat，Tomcat 处理每一个请求都会从线程连接池里面用一个线程去处理，又比如说我们连接数据库会用对应连接池 Druid德鲁伊等

还有实际开发中的定时任务，该任务的链路执行时间和过程都非常长，就会用一个线程池将该定时任务的请求进行处理。这样做好处就是可以及时返回结果给调用方，能够提高系统的吞吐量

// 请求直接交给线程池来处理 
public void push(PushParam pushParam) {
    try {
        pushServiceThreadExecutor.submit(() -> {
        handler(pushParam);
      });
    } catch (Exception e) {
        logger.error("pushServiceThreadExecutor error, exception{}:", e);
    }
}

如何创建线程池

• 通过 ThreadPoolExecutor 构造函数来创建（推荐）
• 通过 Executor 框架的工具类 Executors 来创建

为什么不推荐使用内置线程池（通过 Executor 框架的工具类 Executors 来创建）：通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让开发人员更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

线程池常见参数有哪些

ThreadPoolExecutor 3个最重要的参数：

• corePoolSize：任何队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量

• maxinumPoolSize：当任务队列存放的任务达到队列容量的时候的最大线程数量。任何队列中存放的任务达到队列容量的时候，会创建新的线程运行任务。否则根据拒绝策略处理新任务。

• workQueue：任务队列：新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中

  keepAliveTime：线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁。非核心线程空闲后，保持存活的时间；设置为0，表示多余的空闲线程会被立即终止

  unit：keepAliveTime 参数的时间单位

  threadFactory：

  handler：饱和策略

线程池的饱和策略：

• ThreadPoolExecutor.AbortPolity：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理
• ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：
• ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：
• .DiscardPolicy：
• .DiscardOldestPolicy：

如何处理这些参数 / 线程池大小怎么设置

CPU密集型任务（N + 1）

消耗CPU资源，将线程数设置为 N(CPU 核心数)+1，比 CPU 核心数多出来一个线程是为了防止线程阻塞、锁等原因导致的任务暂停带来的影响。一旦某个线程被阻塞，释放了 cpu 资源，多一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间

IO密集型

系统会用大部分时间处理 I/O 操作，而线程等待 I/O 操作会被阻塞，释放CPU资源，这是就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务应用中，可以多配置一些线程：

最佳线程数 = CPU核心数 * (1/CPU利用率) = CPU 核心数 * (1 + (I/O耗时 / CPU耗时))

线程池过小：当有大量请求需要处理，系统响应比较慢影响体验，甚至会出现在任务队列大量堆积导致OOM

线程池过大：大量线程同时争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，增加线程执行时间，影响整体执行效率

CPU密集型、IO密集型

如果你的应用主要是利用cpu计算，也就是更多的是消耗cpu资源的话，那么就是cpu密集型，如果更多的是和IO相关的，比如接收一个前端请求--解析参数--查询数据库--返回给前端这样的，那么就是IO密集型的。

线程池处理任务的流程

1. 如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务
2. 如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行
3. 如果向任务队列投放任务失败，但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务
4. 如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会是当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，饱和(拒绝)策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution() 方法

Excetors 工具类提供了哪些线程池？有什么问题吗？

Excetors 工具类提供的常见线程池如下：

• FixedThreadPool：固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
• SingleThreadExecutor：只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
• CachedThreadPool：可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定，但若有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
• ScheduledThreadPool：给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池。

Excetors 工具类提供的常见线程池的弊端如下：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor:使用的是无界的 LinkedBlockingQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。
• CachedThreadPool:使用的是同步队列 SynchronousQueue, 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，如果任务数量过多且执行速度较慢，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
• ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor:使用的无界的延迟阻塞队列DelayedWorkQueue，任务队列最大长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。