一、前言

对于从事后端开发的同学来说，线程是必须要使用了，因为使用它可以提升系统的性能。但是，创建线程和销毁线程都是比较耗时的操作，频繁的创建和销毁线程会浪费很多CPU的资源。此外，如果每个任务都创建一个线程去处理，这样线程会越来越多。我们知道每个线程默认情况下占1M的内存空间，如果线程非常多，内存资源将会被耗尽。这时，我们需要线程池去管理线程，不会出现内存资源被耗尽的情况，也不会出现频繁创建和销毁线程的情况，因为它内部是可以复用线程的。

二、从实战开始

在介绍线程池之前，让我们先看个例子。

public class MyCallable implements Callable<String> {

    @Override
    public String call() throws Exception {
          System.out.println("MyCallable call");
          return "success";
    }

    public static void main(String[] args) {

        ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        try {

            Future<String> future = threadPool.submit(new MyCallable());
            System.out.println(future.get());
        } catch (Exception e) {
           System.out.println(e);
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

     }

}

这个类的功能就是使用Executors类的newSingleThreadExecutor方法创建了的一个单线程池，他里面会执行Callable线程任务。

三、创建线程池的方法

我们仔细看看Executors类，会发现它里面给我们封装了不少创建线程池的静态方法，如下图所示：

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

其实，我们总结一下其实只有6种：

1.newCachedThreadPool可缓冲线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

它的核心线程数是0，最大线程数是integer的最大值，每隔60秒回收一次空闲线程，使用SynchronousQueue队列。SynchronousQueue队列比较特殊，内部只包含一个元素，插入元素到队列的线程被阻塞，直到另一个线程从队列中获取了队列中存储的元素。同样，如果线程尝试获取元素并且当前不存在任何元素，则该线程将被阻塞，直到线程将元素插入队列。

2.newFixedThreadPool固定大小线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

它的核心线程数和最大线程数是一样，都是nThreads变量的值，该变量由用户自己决定，所以说是固定大小线程池。此外，它的每隔0毫秒回收一次线程，换句话说就是不回收线程，因为它的核心线程数和最大线程数是一样，回收了没有任何意义。此外，使用了LinkedBlockingQueue队列，该队列其实是有界队列，很多人误解了，只是它的初始大小比较大是integer的最大值。

3.newScheduledThreadPool定时任务线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

它的核心线程数是corePoolSize变量，需要用户自己决定，最大线程数是integer的最大值，同样，它的每隔0毫秒回收一次线程，换句话说就是不回收线程。使用了DelayedWorkQueue队列，该队列具有延时的功能。

4.newSingleThreadExecutor单个线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

其实，跟上面的newFixedThreadPool是一样的，稍微有一点区别是核心线程数和最大线程数都是1，这就是为什么说它是单线程池的原因。

5.newSingleThreadScheduledExecutor单线程定时任务线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

该线程池是对上面介绍过的ScheduledThreadPoolExecutor定时任务线程池的简单封装，核心线程数固定是1，其他的功能一模一样。

6.newWorkStealingPool窃取线程池

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

它是JDK1.8增加的新线程池，跟其他的实现方式都不一样，它底层是通过ForkJoinPool类来实现的。会创建一个含有足够多线程的线程池，来维持相应的并行级别，它会通过工作窃取的方式，使得多核的 CPU 不会闲置，总会有活着的线程让 CPU 去运行。

讲了这么多，具体要怎么用呢？

其实newFixedThreadPool、newCachedThreadPool、newSingleThreadExecutor 和 newWorkStealingPool方法创建和使用线程池的方法是一样的。这四个方法创建线程池返回值是ExecutorService，通过它的execute方法执行线程。

public class MyWorker implements Runnable {


    @Override
    public void run() {
        System.out.println("MyWorker run");
    }

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(8);
        try {
            threadPool.execute(new MyWorker());
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e);
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }
}

newScheduledThreadPool 和 newSingleThreadScheduledExecutor 方法创建和使用线程池的方法也是一样的

public class MyTask implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("MyTask call");
    }

    public static void main(String[] args) {

        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(8);
        try {
            scheduledExecutorService.schedule(new MyRunnable(), 60, TimeUnit.SECONDS);
        } finally {
            scheduledExecutorService.shutdown();
       }
    }
}

以上两个方法创建的线程池返回值是ScheduledExecutorService，通过它的schedule提交线程，并且可以配置延迟执行的时间。

四、自定义线程池

Executors类有这么多方法可以创建线程池，但是阿里巴巴开发规范中却明确规定不要使用Executors类创建线程池，这是为什么呢？

newCachedThreadPool可缓冲线程池，它的最大线程数是integer的最大值，意味着使用它创建的线程池，可以创建非常多的线程，我们都知道一个线程默认情况下占用内存1M，如果创建的线程太多，占用内存太大，最后肯定会出现内存溢出的问题。

newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor在这里都称为固定大小线程池，它的队列使用的LinkedBlockingQueue，我们都知道这个队列默认大小是integer的最大值，意味着可以往该队列中加非常多的任务，每个任务也是要内存空间的，如果任务太多，最后肯定也会出现内存溢出的问题。

阿里建议使用ThreadPoolExecutor类创建线程池，其实从刚刚看到的Executors类创建线程池的newFixedThreadPool等方法可以看出，它也是使用ThreadPoolExecutor类创建线程池的。

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

线程池最佳线程数量到底要如何配置？

从上图可以看出ThreadPoolExecutor类的构造方法有4个，里面包含了很多参数，让我们先一起认识一下：

corePoolSize：核心线程数
maximumPoolSize：最大线程数
keepAliveTime：空闲线程回收时间间隔
unit：空闲线程回收时间间隔单位
workQueue：提交任务的队列，当线程数量超过核心线程数时，可以将任务提交到任务队列中。比较常用的有：ArrayBlockingQueue; LinkedBlockingQueue; SynchronousQueue;
threadFactory：线程工厂，可以自定义线程的一些属性，比如：名称或者守护线程等handler：表示当拒绝处理任务时的策略从上面可以看到，我们使用ThreadPoolExecutor类自定义了一个线程池，它的核心线程数是8，最大线程数是 10，空闲线程回收时间是30，单位是秒，存放任务的队列用的ArrayBlockingQueue，而队列满的处理策略用的AbortPolicy。使用这个队列，基本可以保持线程在系统的可控范围之内，不会出现内存溢出的问题。但是也不是绝对的，只是出现内存溢出的概率比较小。

handler：表示当拒绝处理任务时的策略

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复此过程）

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务

我们根据上面的内容自定义一个线程池：

public class MyThreadPool implements  Runnable {

    private static final ExecutorService  executorService = new ThreadPoolExecutor(
            8,
            10,
            30,
            TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(500),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("MyThreadPool run");
    }

    public static void main(String[] args) {
        int availableProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        try {
            executorService.execute(new MyThreadPool());
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e);
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }
    }
}

从上面可以看到，我们使用ThreadPoolExecutor类自定义了一个线程池，它的核心线程数是8，最大线程数是 10，空闲线程回收时间是30，单位是秒，存放任务的队列用的ArrayBlockingQueue，而队列满的处理策略用的AbortPolicy。使用这个队列，基本可以保持线程在系统的可控范围之内，不会出现内存溢出的问题。但是也不是绝对的，只是出现内存溢出的概率比较小。

当然，阿里巴巴开发规范建议不使用Executors类创建线程池，并不表示它完全没用，在一些低并发的业务场景照样可以使用。

五、最佳线程数

在使用线程池时，很多同学都有这样的疑问，不知道如何配置线程数量，今天我们一起探讨一下这个问题。

1.经验值

配置线程数量之前，首先要看任务的类型是 IO密集型，还是CPU密集型？

什么是IO密集型？
比如：频繁读取磁盘上的数据，或者需要通过网络远程调用接口。
什么是CPU密集型？
比如：非常复杂的调用，循环次数很多，或者递归调用层次很深等。

IO密集型配置线程数经验值是：2N，其中N代表CPU核数。

CPU密集型配置线程数经验值是：N + 1，其中N代表CPU核数。

如果获取N的值？

int availableProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

那么问题来了，混合型（既包含IO密集型，又包含CPU密集型）的如何配置线程数？

混合型如果IO密集型，和CPU密集型的执行时间相差不太大，可以拆分开，以便于更好配置。如果执行时间相差太大，优化的意义不大，比如IO密集型耗时60s，CPU密集型耗时1s。

2.最佳线程数目算法

除了上面介绍是经验值之外，其实还提供了计算公式：

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目

很显然线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。

虽说最佳线程数目算法更准确，但是线程等待时间和线程CPU时间不好测量，实际情况使用得比较少，一般用经验值就差不多了。再配合系统压测，基本可以确定最适合的线程数。