線程池的使用場景和工作原理
?近期工作中遇到線程池參數配置不當引發的相關問題。基于此，本文主要結合線程池的原理、使用場景、參數配置、使用注意事項等詳細闡述。文章較長，預計閱讀時長8~10分鐘，建議收藏。
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前置知識
- 池化技術一種資源管理策略，旨在提高資源利用率和系統性能，減少資源創建和銷毀的開銷。如數據庫連接池、線程池、常量池等。
- 線程和進程進程就像是你打開的360安全衛士這個軟件本身。線程：在這個空間里，360安全衛士可以運行它的各種功能，比如病毒掃描、垃圾清理等都是一個線程在處理。
- 多線程在計算機中，CPU（中央處理器）是執行線程的地方。在多核CPU的系統中，每個核心可以獨立執行線程。即多個線程可以真正地同時運行。
簡單了解幾個關鍵詞，我們說說什么是線程池？
1.什么是線程池？
線程池是一種線程管理和復用的機制。
其核心思想是：預先創建一定數量的線程，并把它們保存在線程池中，用的時候拿出來，用完了丟進去。而不是每次有任務過來重新創建新的線程。如下圖，其核心組成：
- 工作線程（Worker）：這些是線程池中實際執行任務的線程。
- 任務隊列（Task Queue）：這是一個存放待執行任務的隊列，工作線程會從這個隊列中取出任務來執行。
- 線程管理器（Thread Manager）：負責管理線程的生命周期，包括創建新線程、監控線程狀態以及銷毀不再需要的線程。
- 線程工廠（Thread Factory）：用于創建新線程的組件，可以定制線程的名稱、優先級等屬性。
- 拒絕策略（Rejection Policy）：當任務隊列滿了，且工作線程都在忙碌時，新提交的任務將被拒絕，拒絕策略定義了如何處理這些被拒絕的任務。
- 調度器（Scheduler）：雖然不是所有線程池都有，但有些線程池會包含調度器，用于安排任務在特定時間執行。
架構圖
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2.線程池有什么好處？
線程池的優勢總結為以下幾點：
- 減少資源消耗：
線程池通過預先創建線程并復用它們，減少了頻繁創建和銷毀線程所帶來的系統資源消耗。
- 提高系統性能：
通過合理配置線程池大小，可以最大限度地壓榨多核CPU的性能，從而提高機器的處理能力。
- 提高響應速度：
線程池中的線程是預先創建的，這意味著當新任務到達時，可以立即被處理，而不需要等待線程的創建，這樣可以顯著提高任務的響應速度。
- 增強并發性能：
線程池支持多線程并發執行任務，這樣可以同時處理多個任務，增強系統的并發處理能力。
線程池有哪些使用場景？
線程池是一種多線程管理工具，它提供了線程的復用和調度功能，可以顯著提高程序的并發性能和資源利用率。以下是線程池的一些常見使用場景：
- 文件上傳下載
如：導入、導出功能、文件批數據處理等。
- 異步任務處理
如發送郵件、日志記錄等.
- 定時任務
如定時備份、定時清理緩存等，日文件、月文件數據同步等
- 批處理
如數據分析、統計報表生成等。
- 快速響應用戶請求
如用戶查詢商品詳情頁，可以考慮使用線程池并發地查詢價格、優惠、庫存等信息，再聚合結果返回，降低接口總響應時間。
線程池是如何工作的？
曾經有面試官這樣問：核心線程數10，最大線程數20，阻塞隊列最大100，假如我有100個線程同時進來，線程處理任務時間平均按1s計算，那理想情況下多長時間可以處理完？
基于上邊的問題，線程池的工作原理可以概括為以下幾個步驟：
- 工作原理（簡易版）
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- 任務提交：
開發人員使用 ThreadPoolExecutor 的 submit() 方法提交需要執行的任務。這些任務通常是實現了 Callable 或 Runnable 接口的對象。
- 狀態檢查：
線程池會檢查自身的運行狀態。如果線程池不是處于 RUNNING 狀態，那么會直接拒絕新提交的任務。
- 任務封裝：
被提交的任務會被封裝成一個 FutureTask 對象。FutureTask 實現了 Future 接口，用來獲取任務的執行結果。
- 核心線程處理：
如果線程池的核心線程數小于 corePoolSize，線程池會嘗試創建一個新的核心線程來執行這個任務。
- 任務隊列處理：
如果核心線程數已經達到 corePoolSize，則任務會被放入一個任務隊列中，等待工作線程從隊列中取出并執行。
- 非核心線程處理：
如果任務隊列已滿，并且當前線程池中的線程數量小于 maximumPoolSize，則線程池會嘗試創建新的非核心線程來執行任務。
- 拒絕策略處理：
如果線程池中的線程數量已經達到 maximumPoolSize，并且任務隊列也已滿，線程池將根據設定的拒絕策略來處理新提交的任務。
- 任務執行與結果獲取：
任務執行完成后，線程池會返回一個 Future 對象。通過這個 Future 對象，可以查詢任務是否完成，以及獲取任務的執行結果。
??總之，歸納起來的執行流程：
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線程池參數如何設置？
《阿里巴巴Java開發手冊》中規約中強調：
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因此實際工作中，我們通常自定義線程池。其核心參數：
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize, // 核心線程數，線程池中始終保持的線程數，即使它們處于空閑狀態
int maximumPoolSize, // 最大線程數，線程池中允許的最大線程數
long keepAliveTime, // 非核心線程空閑存活時間，當線程池中正在運行的線程數量超過了核心線程數時，多余的線程在空閑時間達到這個值后會被終止
TimeUnit unit, // 存活時間單位，與keepAliveTime一起使用，表示keepAliveTime的時間單位
BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 工作隊列，用于存放待執行任務的阻塞隊列
ThreadFactory threadFactory, // 線程工廠，用于創建新線程
RejectedExecutionHandler handler // 拒絕策略，當任務太多，無法被線程池及時處理時，采取的策略
)參數最佳實踐：
實際上，大都數公司的線程池配置依照自身業務場景和機器性能配置的。這里介紹的只是個參考，能說清楚利弊就好
- corePoolSize, // 核心線程數
- CPU密集型可以將線程數設置為 N（CPU 核數）+1，比 CPU 核心數多出來的一個線程是為了防止線程偶發的缺頁中斷。
- IO密集型系統會用大部分的時間來處理 I/O 交互，而線程在處理 I/O 的時間段內不會占用 CPU 來處理，這時就可以將 CPU 交出給其它線程使用。因此在 I/O 密集型任務的應用中，我們可以多配置一些線程，具體的計算方法可以是 ：核心線程數=CPU核數*2。
如何理解 CPU 密集 和I/O密集?
CPU密集型任務通常在CPU上執行進行大量計算（如RSA加密）I/O密集多指I/O操作（主要磁盤讀寫，如 數據庫操作等）
附加：如何獲取CPU核數？
代碼：
Runtime.getRuntime().availableProcessors();命令：
$ lscpu- maximumPoolSize // 最大線程數
具體依據服務器的I/O性能，經驗法則：
對于I/O密集型應用，通常將 maximumPoolSize 設置為可用處理器核心數的5到10倍。
文件處理服務：如果服務需要處理大量的文件上傳和下載，maximumPoolSize 可以設置為20或更多。
- keepAliveTime // 非核心線程空閑存活時間
看業務實時性高不高，一般系統，設置60s亦可
- unit // 存活時間單位
看業務實時性高不高，一般系統，設置s亦可
- workQueue // 工作隊列
按目前經驗，工作中常用：
LinkedBlockingQueue 是一個無界隊列，適用于任務數量可能突然激增的場景；
ArrayBlockingQueue 是一個有界隊列，適用于需要限制最大任務數量的場景，以避免資源耗盡
- threadFactory // 線程工廠一般使用默認的也可
- handler // 拒絕策略
主要有4種拒絕策略：
AbortPolicy：直接丟棄任務，拋出異常，這是默認策略
CallerRunsPolicy：只用調用者所在的線程來處理任務
DiscardOldestPolicy：丟棄等待隊列中最舊的任務，并執行當前任務
DiscardPolicy：直接丟棄任務，也不拋出異常
介于此，給出公司中用到的其中一個案例配置，僅供參考。
@Bean("XXXAsyncPool")
public Executor myTaskAsyncPool() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
//配置核心線程數
executor.setCorePoolSize(10);
//配置核心線程數
executor.setMaxPoolSize(20);
//配置隊列容量
executor.setQueueCapacity(1000);
//設置線程活躍時間
executor.setKeepAliveSeconds(60);
//設置線程名
executor.setThreadNamePrefix("XXXAsyncPool-");
//設置拒絕策略
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
executor.initialize();
return executor;
}拒絕策略先前遇到坑，
篇幅，稍后單獨做個介紹。
