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大家好，我是松哥，今天给大家分享：线程池

之前的博客里有写过一点线程池，但是只是蜻蜓点水式的谈了一下，恰巧前段时间在工作中有了线程池的使用经验，而且线程池的优化又是一个比较有挑战的难题，所以这里借着实战经验结合原理来一篇线程池的总结文章。

为什么要用线程池？

线程池解决的核心问题就是资源管理问题。在并发环境下，系统不能够确定在任意时刻中，有多少任务需要执行，有多少资源需要投入。这种不确定性将带来以下若干问题：

• 频繁申请/销毁资源和调度资源，将带来额外的消耗，可能会非常巨大。
• 对资源无限申请缺少抑制手段，易引发系统资源耗尽的风险。
• 系统无法合理管理内部的资源分布，会降低系统的稳定性。

为解决资源分配这个问题，线程池采用了“池化”（Pooling）思想。池化，顾名思义，就是将资源统一在一起管理的一种思想。

线程池的核心参数

Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor，ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor，顶层接口Executor提供了一种思想：将任务提交和任务执行进行解耦。用户无需关注如何创建线程，如何调度线程来执行任务，用户只需提供Runnable对象，将任务的运行逻辑提交到执行器(Executor)中，由Executor框架完成线程的调配和任务的执行部分。ThreadPoolExecutor，主要构造方法：

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize：核心线程大小，当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使有其他空闲线程可以处理任务也会创新线程，等到工作的线程数大于核心线程数时就不会在创建了。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads方法，线程池会提前把核心线程都创造好，并启动

maximumPoolSize：线程池允许创建的最大线程数。如果队列满了，并且以创建的线程数小于最大线程数，则线程池会再创建新的线程执行任务。如果我们使用了无界队列，那么所有的任务会加入队列，这个参数就没有什么效果了

keepAliveTime：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。如果没有任务处理了，有些线程会空闲，空闲的时间超过了这个值，会被回收掉。如果任务很多，并且每个任务的执行时间比较短，避免线程重复创建和回收，可以调大这个时间，提高线程的利用率。

unit：keepAliveTIme的时间单位，可以选择的单位有天、小时、分钟、毫秒、微妙、千分之一毫秒和纳秒。类型是一个枚举java.util.concurrent.TimeUnit，这个枚举也经常使用，有兴趣的可以看一下其源码

workQueue：工作队列，用于缓存待处理任务的阻塞队列，常见的有4种，后面有介绍

threadFactory：线程池中创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设置更有意义的名字

handler：饱和策略，当线程池无法处理新来的任务了，那么需要提供一种策略处理提交的新任务，默认有4种策略，文章后面会提到

线程池的简单使用示例代码：

public class Demo1 {
    static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(3,
            5,
            10,
            TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10),
            Executors.defaultThreadFactory(),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            int j = i;
            String taskName = "任务" + j;
            executor.execute(() -> {
                //模拟任务内部处理耗时
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(j);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + taskName + "处理完毕");
            });
        }
        //关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

任务调度流程

• 首先检测线程池运行状态，如果不是RUNNING，则直接拒绝，线程池要保证在RUNNING的状态下执行任务。
• 如果workerCount < corePoolSize，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
• 如果workerCount >= corePoolSize，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中。
• 如果workerCount >= corePoolSize && workerCount < maximumPoolSize，且线程池内的阻塞队列已满，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
• 如果workerCount >= maximumPoolSize，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。

线程池中常见5种工作队列

任务太多的时候，工作队列用于暂时缓存待处理的任务，JDK中常见的5种阻塞队列：

• ArrayBlockingQueue：是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按照先进先出原则对元素进行排序
• LinkedBlockingQueue：是一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按照先进先出排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool使用了这个队列。
• SynchronousQueue ：一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等到另外一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处理阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用这个队列
• PriorityBlockingQueue：优先级队列，进入队列的元素按照优先级会进行排序

四种常见饱和策略

• AbortPolicy：直接抛出异常
• CallerRunsPolicy：在当前调用者的线程中运行任务，即随丢来的任务，由他自己去处理
• DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的一个任务，即丢弃队列头部的一个任务，然后执行当前传入的任务
• DiscardPolicy：不处理，直接丢弃掉，方法内部为空

Executors类

Executors类，提供了一系列工厂方法用于创建线程池，返回的线程池都实现了ExecutorService接口。常用的方法有：

• newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor()
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory)

创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作，也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。内部使用了无限容量的LinkedBlockingQueue阻塞队列来缓存任务，任务如果比较多，单线程如果处理不过来，会导致队列堆满，引发OOM。

• newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads)
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory)

创建固定大小的线程池。每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大大小。线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，在提交新任务，任务将会进入等待队列中等待。如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。内部使用了无限容量的LinkedBlockingQueue阻塞队列来缓存任务，任务如果比较多，如果处理不过来，会导致队列堆满，引发OOM。

• newCachedThreadPool

public static ExecutorService newCachedThreadPool()
public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory)

创建一个可缓存的线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒处于等待任务到来）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池的最大值是Integer的最大值(2^31-1)。内部使用了SynchronousQueue同步队列来缓存任务，此队列的特性是放入任务时必须要有对应的线程获取任务，任务才可以放入成功。如果处理的任务比较耗时，任务来的速度也比较快，会创建太多的线程引发OOM。

• newScheduledThreadPool

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize)
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory)

创建一个大小无限的线程池。此线程池支持定时以及周期性执行任务的需求。

在《阿里巴巴java开发手册》中指出了线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显示的创建线程，这样一方面是线程的创建更加规范，可以合理控制开辟线程的数量；另一方面线程的细节管理交给线程池处理，优化了资源的开销。而线程池不允许使用Executors去创建，而要通过ThreadPoolExecutor方式，这一方面是由于jdk中Executor框架虽然提供了如newFixedThreadPool()、newSingleThreadExecutor()、newCachedThreadPool()等创建线程池的方法，但都有其局限性，不够灵活；另外由于前面几种方法内部也是通过ThreadPoolExecutor方式实现，使用ThreadPoolExecutor有助于大家明确线程池的运行规则，创建符合自己的业务场景需要的线程池，避免资源耗尽的风险。

线程池虽然在并发编程里很强大，但线程池使用面临的核心的问题在于：线程池的参数并不好配置。一方面线程池的运行机制不是很好理解，配置合理需要强依赖开发人员的个人经验和知识；另一方面，线程池执行的情况和任务类型相关性较大，IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大，这导致业界并没有一些成熟的经验策略帮助开发人员参考。

美团方案

比如网上流传的比较多的一个策略：

• 如果是CPU密集型任务，就需要尽量压榨CPU，参考值可以设为 N(CPU)+1（比如是4核心 就配置为5）
• 如果是IO密集型任务，参考值可以设置为 2*N(CPU)

CPU密集型的为什么要+1呢？《Java并发编程实战》给出的原因是：即使当计算（CPU）密集型的线程偶尔由于页缺失故障或者其他原因而暂停时，这个“额外”的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费。

这里先来看看美团帮我们总结的现在业界的一些线程池调参方案：

第一套方案是并发编程实战给出的，明显太理论化了，和实际业务想去甚远！

N(threads) = N(Cpu个数)*U(cpu的使用率)*(1+ 等待时间/计算时间)

第二套方案就没有考虑多个业务线程池的情况。第三套方案的用到了TPS来参与计算，但是这也是流量恒定情况下算出来的，真实情况往往比较随机。

有啥比较好的办法吗？——那就是：线程池参数动态化，采用这种方案最好就是用这么一个办法来做：

• 简化线程池配置：线程池构造参数有8个，但是最核心的是3个：corePoolSize、maximumPoolSize，workQueue，它们最大程度地决定了线程池的任务分配和线程分配策略
• 参数可动态修改：为了解决参数不好配，修改参数成本高等问题
• 加线程池监控

为什么能做到动态修改线程池参数呢？这是因为JDK本身就提供api方法支持动态的修改：

至于如何在运行时状态实时查看，这里也有一个办法：用户基于JDK原生线程池ThreadPoolExecutor提供的几个public的getter方法，可以读取到当前线程池的运行状态以及参数：

用户基于这个功能可以了解线程池的实时状态，比如当前有多少个工作线程，执行了多少个任务，队列中等待的任务数等等。

Netty进阶指南给出来的方案

在Netty服务编写的过程中，也要涉及到两个线程池的参数配置，尤其是IO线程池的配置，这里书中也给了一套经验方案来针对线程的监控情况，可以参考：同样的先用CPU核数*2，看看是否存在瓶颈，运行时的监控则用比较土的办法了：

• 打印 thread dump，同时获取当时cpu排在前面几个的线程号
• 然后在线程dump文件中去对应的线程号堆栈
• 然后在堆栈中查找是否有 SelectotImpl.lookAndDoSelect处的lock信息

如果多次采集都发现有这堆信息的话，说明此时此刻的IO线程比较空闲，无需调整；但是如果一直在read或者write的执行处，则说明IO较为繁忙，可以适当的去调大NioEventLoop线程的个数来提升网络的读写性能。但是这边线程数的改动就不是动态化的了，服务启动后指定的线程数就不能再修改了。

好了，今天的分享就到这里了，记得关注松哥哟！

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来源：jianshu.com/p/e39fb9030722

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