Java性能权威指南：线程池与ThreadPoolExecutor

在Java中，线程可以使用定制的代码来管理;应用也可以利用线程池。Java EE应用服 务器就是围绕用一个或多个线程池处理请求这一概念构建的:对服务器上 Servlet 的每个 调用都是通过池中的线程处理的(也有可能不同)。类似地，其他应用可以使用 Java 的 ThreadPoolExecutor 并行执行任务。

设置最大线程数

假设 JVM 有 4 个 CPU 可用，最大线程数至少要设置为 4，假设机器有4个CPU，使用不 同的线程数测试，具体的性能数据见表 9-1

设置最小线程数

将最小线程数设置为其他某个值(比如 1)，出发点是防止系统创建太多线程，以节省系统 资源。因为每个线程都需要一定量的内存，特别是线程的栈。

线程池任务大小

等待线程池来执行的任务会被保存到某类队列或列表中;当池中有线程可以执行任务时， 就从队列中拉出一个。这会导致不均衡:队列中任务的数量有可能变得非常大。如果队列 太大，其中的任务就必须等待很长时间，直到前面的任务执行完毕。

举例而言，假 设某个应用服务器的任务队列中有30 000个任务，有4个CPU可用，如果执行一个任务 只需要 50 毫秒，同时假设这段时间不会到达新任务，则清空任务队列需要 6 分钟。这可 能是可以接受的，但如果每个任务需要 1 秒钟，则清空任务队列需要 2 小时。

不管是哪种情况，如果达到了队列数限制，再添加任务就会失败。ThreadPoolExecutor 有 一 个 rejectedExecution 方 法， 用 于 处 理 这 种 情 况( 默 认 会 抛 出 RejectedExecutionException)。应用服务器会向用户返回某个错误:或者是 HTTP 状态码 500(内部错误)，或者是 Web 服务器捕获错误，并向用户给出合理的解释消息——其中后 者是最理想的。

设置ThreadPoolExecutor的大小

线程池的一般行为是这样的:创建时准备好最小数目的线程，如果来了一个任务，而此时 所有的线程都在忙碌，则启动一个新线程(一直到达到最大线程数)，任务就可以立即执 行了。否则，任务被加入等待队列，如果任务队列中已经无法加入新任务，则拒绝之。不 过，ThreadPoolExecutor 的表现可能和这种标准行为有点不同。

根据所选任务队列的类型，ThreadPoolExecutor 会决定何时启动一个新线程。有以下 3 种 可能。

SynchronousQueue

如果 ThreadPoolExecutor 搭配的是 SynchronousQueue，则线程池的行为会和我们预计的 一样，它会考虑线程数:如果所有的线程都在忙碌，而且池中的线程数尚未达到最大，则新任务会启动一个新线程。然而，这个队列没办法保存等待的任务:如果来了一个任 务，创建的线程数已经达到最大值，而且所有线程都在忙碌，则新的任务总是会被拒 绝。所以如果只是管理少量的任务，这是个不错的选择;但是对于其他情况，就不合适 了。该类文档建议将最大线程数指定为一个非常大的值，如果任务完全是 CPU 密集型 的，这可能行得通，但是我们会看到，其他情况下可能会适得其反。另一方面，如果需 要一个容易调整线程数的线程池，这种选择会更好。

无界队列

如果 ThreadPoolExecutor 搭配的是无界队列(比如 LinkedBlockedingQueue)，则不会拒 绝任何任务(因为队列大小没有限制)。这种情况下，ThreadPoolExecutor 最多仅会按 最小线程数创建线程，也就是说，最大线程池大小被忽略了。如果最大线程数和最小线 程数相同，则这种选择和配置了固定线程数的传统线程池运行机制最为接近。

有界队列

在决定何时启动一个新线程时，使用了有界队列(如 ArrayBlockingQueue)的 ThreadPoolExecutor 会采用一个非常复杂的算法。比如，假设池的核心大小为 4，最大 为 8，所用的 ArrayBlockingQueue 最大为 10。随着任务到达并被放到队列中，线程池中 最多会运行 4 个线程(也就是核心大小)。即使队列完全填满，也就是说有 10 个处于等 待状态的任务，ThreadPoolExecutor 也是只利用 4 个线程。

如果队列已满，而又有新任务加进来，此时才会启动一个新线程。这里不会因为队列已满而拒绝该任务，相反，会启动一个新线程。新线程会运行队列中的第一个任务，为新来的任务腾出空间。

快速小结

1. 有时对象池也是不错的选择，线程池就是情形之一:线程初始化的成本 很高，线程池使得系统上的线程数容易控制。

2. 线程池必须仔细调优。盲目向池中添加新线程，在某些情况下对性能会 有不利影响。

3. 在使用ThreadPoolExecutor时，选择更简单的选项通常会带来最好的、 最能预见的性能。

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