ThreadPool线程池

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线程资源通过线程池提供

线程池可以减少创建、销毁线程的开销，解决资源不足问题。
如果手动创建线程，容易造成系统存在大量同类线程而导致内存耗尽、过度切换问题。

不使用Executors

Executors.newFixedThreadPool() 固定大小线程池
Executors.newSingleThreadExecutor() 单线程池
Executors.newCachedThreadPool() 动态线程池

Executors底层仍然使用new来创建线程，容易造成OOM。

自己调用ThreadPoolExecutor

推荐的方法使，直接自己调用new ThreadPoolExecutor来创建线程池，设置自己的参数

public ThreadPoolExecutor(
    @Range(from = 0, to = Integer.MAX_VALUE) int  corePoolSize,
    @Range(from = 1, to = Integer.MAX_VALUE) int  maximumPoolSize,
    @Range(from = 0, to = Long.MAX_VALUE)    long keepAliveTime,
    @NotNull TimeUnit unit,
    @NotNull BlockingQueue<Runnable> workQueue,
    @NotNull ThreadFactory threadFactory,
    @NotNull RejectedExecutionHandler handler
) { ... }

// Example
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
    5,
    10,
    0L,
    TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10), // 10为容量
    Executors.defaultThreadFactory(),
    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);

corePoolSize 核心线程数量。
maximumPoolSize 最大线程数量（核心 + 临时）。只有核心线程满了，而且阻塞队列也满了，才会创建临时线程。
keepAliveTime 临时线程的空闲存活时间。
threadFactory 线程工厂，即以什么方式创建线程。
handler 核心线程、阻塞队列、临时线程都满了，触发拒绝策略。

Executors的问题在于，它指定的阻塞队列大小是Integer.MAX_VALUE，会导致内存溢出；而Executors.newCachedThreadPool()更是指定了maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE。

拒绝策略，如何保证线程不丢

使用直接拒绝AbortPolicy策略，线程会丢失。此时可以使用

  • CallerRunsPolicy 直接在主线程同步执行（可能会阻塞主线程）
  • DiscardOldestPolicy 将队列头部删除，新线程尾部入队（保证新任务优先级）
  • DiscardPolicy 可以自己拓展，例如将任务放到redis、rocketmq中

ThreadPool工作流程

当前线程数没有达到corePoolSize之前，每个新任务都会触发创建新线程；
达到以后，才会放到阻塞队列里，等待线程任务执行完成，分发任务给核心线程。
阻塞队列满了，才会创建临时线程执行任务。

ThreadPool如何初始化？

供参考的经验值：

  • CPU密集任务（如数据统计、排序）：
    核心线程 = 最大线程 = 核心数 + 1
    减少上下文切换开销
  • IO密集任务：
    核心线程 = 核心数 * 2；最大线程 = 核心数 * 4

动态线程池