这篇文章主要介绍“怎么评估一个线程池需要设置多少个线程”，在日常操作中，相信很多人在怎么评估一个线程池需要设置多少个线程问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么评估一个线程池需要设置多少个线程”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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1、线程池基本工作原理与面试指南

1.1 java线程池的核心属性

JAVA 线程池的核心属性如下：

• int corePoolSize

核心线程数

• int maximumPoolSize

线程池最大线程数

• long keepAliveTime

线程保持活跃的时间

• TimeUnit unit

keepAliveTime 的时间单位

• BlockingQueue< Runnable > workQueue

任务挤压队列

• ThreadFactory threadFactory

线程创建工厂类

• RejectedExecutionHandler handler

拒绝策略

1.2 向线程池提交任务时线程创建过程

那当用户向线程池提交一个任务的时候，线程池会如何创建线程呢?

首先线程池会判断当前已创建的线程是否小于 corePoolSize  (核心线程数)，如果小于，则无论已创建的线程是否空闲，都会选择创建一个新的线程来执行该任务，直到已创建的线程等于核心线程数。

当线程池中已创建的线程数等于核心核心线程数时，用户继续向线程池提交任务时，此时会先判断任务队列是否已满：

1)如果任务队列未满，则将任务放入队列中。

2)如果任务队列已满，则判断当前线程数量是否超过了最大线程数量，如果未超过，则创建一个新的线程来执行该任务，如果线程池已创建的线程数量等最大线程数，则执行拒绝策略。

温馨提示：所以如果线程池使用的队列无界队列，最大线程数会变的没有意义。

1.3 线程池的拒绝策略、使用场景

JUC 默认提供了如下拒绝策略：

• AbortPolicy

拒绝，直接抛出 RejectedExecutionException，默认值。

• CallerRunsPolicy

由调用线程直接运行任务的 run 方法，即异步转同步。

• DiscardOldestPolicy

丢弃任务队列中最先进入的任务。

• DiscardPolicy

拒绝了，就不执行，“当没事人事”样。

拒绝策略触发的条件：线程池使用的是有界任务队列时，才有可能被触发，当队列已满，并且线程池创建的线程已经达到了最大允许的线程池时。

默认情况下，通常使用 AbortPolicy 即可。

CallerRunsPolicy  异步转同步在出现拒绝的情况下其实意义不大，没有想出其合适的场景，因为需要执行拒绝策略的时候，已经处理变慢了，再同步执行任务，只会增加服务器的负载，不利于恢复问题。

DiscardOldestPolicy 这种策略，通常用于类似记录轨迹，偶尔丢失点数据没关系，但希望最新的数据能得到保存。

DiscardPolicy 策略，通常用来异步打印日志，直接忽略不执行，期望保存旧的数据。

1.4 如何选择阻塞队列

阿里内部的开源规范明确禁止使用无界队列，如果使用无界队列，任务会不受限制的往线程池中提交，有可能造成内存溢出。

如果使用无界队列，最大线程数这个参数将会失效，因为永远也不会创建多于核心线程数量的线程。

1.5 线程池工厂有何实际用处

ThreadFactory  threadFactory，线程池工厂，在使用线程池时，强烈推荐使用自己定义的线程工厂，这样能为线程池中的线程进行命名，方便跟大家使用 jsatck  命令查看线程栈时，能快速识别对应的线程。

1.6 keepAliveTime参数的作用

keepAliveTime ：通俗点来说，这个参数表示线程的最大空闲时间，即如果线程没有在执行任务，能存活的时间。

默认情况下，该参数只针对超过核心线程数(corePoolSize)  的线程,可通过将allowCoreThreadTimeOut设置为true，则核心线程数也会因为空闲而被关闭。

2、如何为线程池设置合适的线程

目前根据我看过的一些开源框架，设置多少个线程数量通常是根据应用的类型：IO密集型、CPU密集型。

• IO密集型通常设置为2n+1，其中n为CPU核数

• CPU密集型通常设置为 n+1。

实际情况往往复杂的多，并不会按照这个进行设置，上面的公式通常适合框架类，例如netty,dubbo这种底层通讯框架通常会参考上述标准进行设置。

关于在实际业务开发中，如何为一个线程池设置合适的线程呢?

其实对于IO密集型类型的应用，网上还有一个公式：线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数)

引入了阻塞系数的概念，一般为0.8~0.9之间，

在我们的业务开发中，基本上都是IO密集型，因为往往都会去操作数据库，访问redis，es等存储型组件，涉及到磁盘IO，网络IO。

那什么场景下是CPU密集型呢?纯计算类，例如计算圆周率的位数，当然我们基本接触不到。

IO密集型，可以考虑多设置一些线程，主要目的是可以增加IO的并发度，CPU密集型不宜设置过多线程，因为是会造成线程切换，反而损耗性能。

接下来我们以一个实际的场景来说明如何设置线程数量。

一个4C8G的机器上部署了一个MQ消费者，在RocketMQ的实现中，消费端也是用一个线程池来消费线程的，那这个线程数要怎么设置呢?

如果按照 2n + 1 的公式，线程数设置为 9个，但在我们实践过程中发现如果增大线程数量，会显著提高消息的处理能力，说明 2n + 1  对于业务场景来说，并不太合适。

如果套用 线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数) 阻塞系数取 0.8 ，线程数为 20 。阻塞系数取  0.9，大概线程数40，20个线程数我觉得可以。

如果我们发现数据库的操作耗时比较多，此时可以继续提高阻塞系数，从而增大线程数量。

那我们怎么判断需要增加更多线程呢?其实可以用jstack命令查看一下进程的线程栈，如果发现线程池中大部分线程都处于等待获取任务，则说明线程够用，如下图所示：

如果大部分线程都处于运行状态，可以继续适当调高线程数量。

到此，关于“怎么评估一个线程池需要设置多少个线程”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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