【JUC源码】线程池：创建线程池的参数设置思路&Excutors

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-12-11 12:23 275阅读 0赞

> 线程池系列：
> 
>  *  [【JUC源码】线程池：ThreadPoolExecutor（一）继承关系分析][JUC_ThreadPoolExecutor]
>  *  [【JUC源码】线程池：ThreadPoolExecutor（二）底层结构分析][JUC_ThreadPoolExecutor 1]
>  *  [【JUC源码】线程池：ThreadPoolExecutor（三）Worker 设计思路及源码分析][JUC_ThreadPoolExecutor_Worker]
>  *  [【JUC源码】线程池：ThreadPoolExecutor（四） 任务执行流程源码分析][JUC_ThreadPoolExecutor_]
>  *  [【JUC源码】线程池：ThreadPoolExecutor（五）提炼总结][JUC_ThreadPoolExecutor 2]
>  *  [【JUC源码】线程池：创建线程池的参数设置思路&Excutors][JUC_Excutors]
>  *  [【JUC源码】线程池：关于 ThreadPool 的几个问题][JUC_ ThreadPool]

ThreadPoolExecutor 初始化时，主要有如下几个参数：

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

大家对这几个参数应该都很熟悉了，虽然参数很少，但实际使用起来却有很多门道，大多数的问题主要集中在线程大小的设置，队列大小的设置两方面上，接下来我们一起看看工作中，如何初始化 ThreadPoolExecutor。

## 1.四种实现 ##

### 1.1 coreSize == maxSize ###

相信很多人都看过或写过这样的代码：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(10, 10, 600000L, TimeUnit.DAYS,
                                                         new LinkedBlockingQueue());

这行代码主要展示了在初始化 ThreadPoolExecutor 的时候，coreSize 和 maxSize 是相等的，这样设置的话，随着请求的不断增加，会是这样的现象：

1.  请求数 < coreSize 时，新增线程；
2.  请求数 >= coreSize && 队列不满时，添加任务入队；
3.  队列满时，此时因为 coreSize 和 maxSize 相等，任务会被直接拒绝。

这么写的最大目的：是想让线程一下子增加到 maxSize，并且不要回收线程，防止线程回收，避免不断增加回收的损耗，一般来说业务流量都有波峰低谷，在流量低谷时，线程不会被回收；流量波峰时，maxSize 的线程可以应对波峰，不需要慢慢初始化到 maxSize 的过程。

这样设置有两个前提条件：

1.  allowCoreThreadTimeOut 我们采取默认 false，而不会主动设置成 true，allowCoreThreadTimeOut 是 false 的话，当线程空闲时，就不会回收核心线程
2.  keepAliveTime 和 TimeUnit 我们都会设置很大，这样线程空闲的时间就很长，线程就不会轻易的被回收

我们现在机器的资源都是很充足的，我们不用去担心线程空闲会浪费机器的资源，所以这种写法目前是很常见的。

### 1.2 maxSize 无界 + SynchronousQueue ###

在线程池选择队列时，我们也会看到 SynchronousQueue，SynchronousQueue 其内部有堆栈和队列两种形式，默认是堆栈的形式，其内部是没有存储的容器的，放元素和拿元素是一一对应的，比如我使用 put 方法放元素，如果此时没有对应的 take 操作的话，put 操作就会阻塞，需要有线程过来执行 take 操作后，put 操作才会返回。

maxSize 无界 + SynchronousQueue 这样的组合方式优缺点都很明显：

优点：阻塞队列没有存储空间，只要请求到来，就必须找到一条空闲线程去处理这个请求，找不到则在线程池新开辟一条线程去执行。如果是其他的队列的话，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：

1.  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
2.  正是因为 SynchronousQueue 没有存储空间，若线程池中的线程数已经达到了 maxSize 且没有空闲线程，那么第 maxSize+1 个任务就会被reject。所以如果请求的量难以预估的话，maxSize 的大小也很难设置

### 1.3 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：

1.  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；
2.  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。

### 1.4 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。

## 2.三个问题 ##

### 2.1 如何设置空闲线程不被回收？ ###

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，也不希望线程被回收，所以我们也可以设置 keepAliveTime 为无穷大。

### 2.2 什么时候应该使用公用线程池？ ###

在实际开发中，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：

1.  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；
2.  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；
3.  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。

### 2.3 如何算线程大小和队列大小？ ###

在实际开发中，我们使用线程池时，需要慎重考虑线程的大小（coreSize，maxSize）和任务队列的大小（Queue），主要从几个方面入手：

1.  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的并发情况
    
    1.  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
    2.  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
2.  根据业务的实时性要求
    
    1.  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
    2.  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（ResponseTime） 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：

1.  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；
2.  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；
3.  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。

## 3.Executors ##

Excutors 已经封装了四种线程池的实现，其实就是在 new ThreadPoolExeCutor() 时设置了不同的参数

### 3.1 FixedThreadPool：固定大小线程池 ###

new ThreadPoolExeCutor(nThreads,nThreads,0L,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>())

*  特点：所有线程都是核心线程，当线程空闲时不会被回收，能快速响应外界请求
 *  用途：可以用于已知并发压力的情况下对线程数控制

### 3.2 CachedThreadPool：缓存线程池 ###

new ThreadPoolExeCutor(0,Integer.MAX_VALUE,60L,TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());

*  特点：线程数量不确定，只有非核心线程，超时回收，来一个任务新建一个线程
 *  用途：可以无限扩大，适合执行大量耗时较少的任务

### 3.3 ScheduleThreadPool：定时线程池 ###

new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,Integer.MAX_VALUE, ~,~, new DelayedQueue<Runnable>())

*  特点：核心数固定，非核心不固定，可进行周期任务和定时任务
 *  用途：可用于延时启动，定时启动，适用于多个后台线程执行周期任务

### 3.4 SingleThreadPool：单线程线程池 ###

new ThreadPoolExecutor(1,1,0L,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>())

*  特点：可确保所有任务都在同一线程中按顺序执行，无需处理同步问题
 *  用途：可用于需要保证执行顺序的场景，并且只有一个线程在执行

[JUC_ThreadPoolExecutor]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113966340
[JUC_ThreadPoolExecutor 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113965321
[JUC_ThreadPoolExecutor_Worker]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113966417
[JUC_ThreadPoolExecutor_]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113965324
[JUC_ThreadPoolExecutor 2]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/113965332
[JUC_Excutors]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108889161
[JUC_ ThreadPool]: https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/108889102