ThreadPoolExecutor线程池参数设置技巧

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• corePoolSize：核心线程数
• • 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
  • 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
  • 设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭
• queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）
• • 当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行
• maxPoolSize：最大线程数
• • 当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
  • 当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常
• keepAliveTime：线程空闲时间
• • 当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
  • 如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0
• allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时
• rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器
• • 两种情况会拒绝处理任务：
  • • 当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
    • 当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务
  • 线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常
  • ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：
  • • AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
    • CallerRunsPolicy 执行任务
    • DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
    • DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
  • 实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器

• 默认值
• • corePoolSize=1
  • queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
  • maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
  • keepAliveTime=60s
  • allowCoreThreadTimeout=false
  • rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
• 如何来设置
• • 需要根据几个值来决定
  • • tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
    • taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
    • responsetime：系统运行最大响应时间，假设为1s
  • 做几个计算
  • • corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？ 
    • • threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout =  (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
      • 根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
    • queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
    • • 计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
      • 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
    • maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
    • • 计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
      • （最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
    • rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
    • keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
• 以上都是理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了，则需要通过升级硬件（呵呵）和优化taskcost来处理。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/waytobestcoder/p/5323130.html