线程池在生产上如何设置合理参数

谈谈线程池的拒绝策略

是什么

等待队列也已经满了，再也塞不下新任务了
同时，
线程池中的 max 线程也达到了，无法继续为新任务服务。

这时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

JDK内置的拒绝策略

• AbortPolicy(默认)：直接抛出 RejectedExecutionException 异常阻止系统正常运行。
• CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。
• DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。
• DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。

以上内置拒绝策略均实现了 RejectedException

❌在工作中单一的 / 固定数的 / 可变的三种创建线程池的方式，用哪个多？超级大坑

答案是一个都不用，我们生产上只能使用自定义的，Executor 中 JDK 已经给我们提供了，为什么不用？

在工作中是如何使用线程池的，自定义线程池使用

package com.brian.interview.study.thread;


import java.util.concurrent.*;

/**
 * Copyright (c) 2020 ZJU All Rights Reserved
 * <p>
 * Project: JavaSomeDemo
 * Package: com.brian.interview.study.thread
 * Version: 1.0
 * <p>
 * Created by Brian on 2020/2/13 18:01
 */

/**
 * 第一种继承 Thread 线程类
 * 第二种实现 Runnable 接口(无返回值)
 * 第三种实现 Callable 接口(有返回值)
 */

/**
 * 第4种获得/使用Java多线程的方式, 线程池
 */
public class MyThreadPoolDemo {
    public static void main(String[] args) {

        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
		
		// 自定义线程池
        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 5,
                1L, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                //new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()  // 直接抛出 RejectedExecutionException 异常阻止系统正常运行。
                //new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()  // “调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。
                //new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()  // 抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。
                new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()  // 直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。
        );

        try {
            // 模拟10个用户来办理业务, 每个用户就是一个来自外部的请求线程
            for (int i = 1; i <= 9; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }

    private static void threadPoolInit() {
        //ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);  // 一池5个处理线程
        //ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();  // 一池1个处理线程
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();  // 一池N个处理线程

        // 模拟10个用户来办理业务, 每个用户就是一个来自外部的请求线程
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

如何考虑合理配置线程池

CPU密集型

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。
CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速（通过多线程），

而在单核CPU上（悲剧吧？ (＠_＠😉），无论你开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。

CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量：
一般公式：CPU核数+1个线程的线程池

IO 密集型

情况①

由于 IO 密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如 CPU核数*2

情况②

IO 密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。
在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。
所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数：
参考公式：CPU核数/(1-阻塞系数) 阻塞系数在0.8~0.9之间

比如8核CPU：8/(1-0.9)=80个线程数