详解java线程池参数含义，附带简单明了的实例演示

柔情只为你懂 2021-10-19 03:31 261阅读 0赞

## 1. 线程池参数详解 ##

> 先讲讲线程池的参数含义，网上相关的说明很多，如果比较了解可以略过此处

这是**ThreadPoolExecutor**最全的构造器：

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

*  **corePoolSize**： 线程池中核心线程数量(经常干活的线程的数量)，后续简称为**coreSize**
 *  **workQueue**：**当前线程数量等于coreSize**的时候，**新来的任务**保存的地方，等着有空闲线程的时候再执行，后续简称为**queue**
 *  **maximumPoolSize**：**当前线程数量等于coreSize**并且**queue也满了**，这时候就得**额外创建线程**了，创建之后**线程池中的最大线程数**就是由这个值决定的，后续简称为**maxSize**
 *  **keepAliveTime**：**空闲线程**能存活的**时间数值**
 *  **unit**：**空闲线程**能存活的**时间单位**
 *  **threadFactory**：创建线程的工厂，可以指定线程的名字啊等等
 *  **handler**：**当前线程数等于maxSize**，并且**queue也满了**，对于新来的任务的**处理策略**(是丢掉呢还是抛出异常呢)

### 先很形象的理解一下，真的很形象 ###

**场景**：线程池就是一个包工头手下的工人，coreSize就是工人的数量，task就是搬砖，queue就是车

**第二种情况**：有部分工人在搬，有部分在休息，这会拖了一些砖过来，休息的人也开始搬砖了

**第二种情况**：每个工人都在辛苦的搬着砖，相当于当前线程数等于coreSize，但是砖还在源源不断的运过来，这时候车还有空位置呢，行吧，砖先放车上，待会空了就搬

**第三种情况**：每个工人都在辛苦的搬着砖，车也装满了，但是这会又来砖了，怎么办呢？包工头就想着，那要不我再临时雇两个人吧

**第四种情况**：每个工人都在辛苦的搬着砖，车也装满了，包工头还临时雇了两个人，这时候又拖了些砖过来，怎么办呢？包工头就想我都雇了两个临时工了，再雇人就不划算了，算了吧，这些砖让其他包工头搬吧

**第五种情况**：砖搬得差不多了，等了半天也没砖运过来，刚请的临时工就让他们结账走人吧，不然好亏哦，还是只留下原班人马

### **总结** ###

当前线程小于coreSize时，创建新线程执行任务
    当前线程等于coreSize且queue未满时，将任务放进queue，不创建新的线程
    当前线程等于coreSize且queue已满时，创建新的线程来执行任务
    当前线程等于maxSize且queue已满时，执行拒绝策略
    当任务变少，线程开始空闲，空闲时间超过设置，则销毁多余线程(除了核心线程数量的其他线程)

## 2. 常见参数的计算方法 ##

在指定参数之前先弄清楚这两个问题 
    1. 任务并发有多大？
    2. 每个任务执行时间？

假设一秒钟的并发量在**100-200**之间，每个任务执行的时间为**100ms**

1.  **corePoolSize**
    
    > 最大并发量 x 每个任务的执行时间 x 80% (保证百分之八十的任务都有现成的线程来处理)
    
    200 \* 0.1 \* 80% = 16
2.  **workQueue**
    
    > 每秒最大并发量 - corePoolSize x (每秒处理的任务数量)  
    > 当任务并发量超过核心线程能处理的任务数极限了，就将多余的放入queue
    
    200 - 16 \* （1 / 0.1）= 40
3.  **maximumPoolSize**
    
    > 最大并发量 x 每个任务的执行时间
    
    200 \* 0.1 = 20

其他的参数都得根据具体的业务场景来指定了

## 3. 实例讲解验证 ##

> 场景：在Spring aop中获取请求日志，异步保存至数据库，验证线程池参数是否满足要求

下面是核心代码：

@Slf4j
    @Aspect
    @Component
    public class UserLogAspect {
        /**
    	 * 我这里将拒绝策略指定为:new Reject() 使用备用线程继续执行任务,如果使用到了备用线程则
    	 * 会打印出：【当前并发较高，超过200/s,进入备用线程保存日志数据，请优化线程池参数】
    	 */
    	private static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(16,
    			20,
    			60L,
    			TimeUnit.SECONDS,
    			new LinkedBlockingQueue<>(40), Thread::new, new Reject());
    
    
    	@Resource
    	private LogService logService;
    
    	@Pointcut(value = "@annotation(com.hrong.major.annotation.ClickLog)")
    	public void pointcut() {
    
    	}
    
    	@Around("pointcut()")
    	public String aroundController(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
    		try {
    			HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest();
    			//获取请求数据，省略相关代码
    			Object response = joinPoint.proceed();
    			
    			Log logInfo = new Log(日志相关参数);
    			executor.execute(() -> logService.save(logInfo));
    			return response.toString();
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    			log.error("出现异常:{}", e.getMessage());
    			Object response = joinPoint.proceed();
    			return response.toString();
    		}
    	}
    
    	static class Reject implements RejectedExecutionHandler {
    		private ThreadPoolExecutor rejectExecutor = new ThreadPoolExecutor(8,
    				10,
    				60L,
    				TimeUnit.SECONDS,
    				new LinkedBlockingQueue<>(20), (ThreadFactory) Thread::new);
    
    		@Override
    		public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
    			log.warn("【当前并发较高，超过200/s,进入备用线程保存日志数据，请优化线程池参数】");
    			rejectExecutor.execute(r);
    		}
    	}
    }

**先清空log表**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**再启动Apache ab(一个简单的压力测试工具)开始测试**

ab -n 100 -c 50 "http://localhost:8081/majors/5?page=1&size=20"
    100表示请求数量
    50表示并发数量

### 1. 并发50 ###

执行结果部分截图表示请求时间最长的是568ms  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
然后再看看**控制台日志**，也没有使用备用线程池的日志  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
再看看**数据库**，数据都成功保存了  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 2. 并发100 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**控制台**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**数据库**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 3. 并发200 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**控制台提示使用了备用线程池**，提示我们该优化参数了  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**数据库**，没有丢数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hscDQyMDc_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

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