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这是Java方向的一个非常常见的面试题，对于该题的理解有两个流派。
流派一
先将系统进行类型区分，到底属于CPU密集型还是IO密集型。
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CPU密集型的任务：也就是需要进行复杂计算的业务场景，线程数应接近CPU核心数，避免过多的线程切换损耗性能，通常建议设置为 CPU核心数 +1。
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I/O密集型任务：那些以数据库CRUD操作为主的业务系统，线程数可设置为 CPU核心数 ×2，充分利用CPU在I/O等待时的空闲时间。
代码示例如下：
// CPU密集型任务（8核服务器）
ThreadPoolExecutor cpuPool = new ThreadPoolExecutor(
8 + 1, // 核心线程数
8 + 1, // 最大线程数
60, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000) // 队列容量需根据任务量设置
);
// I/O密集型任务（8核服务器）
ThreadPoolExecutor ioPool = new ThreadPoolExecutor(
8 * 2, // 核心线程数
8 * 2,
60, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<>() // 无界队列可能导致内存溢出，需谨慎使用
);
流派二
这种流派的鼻祖，来自于《Java 并发编程实战》一书，提出以公式的方式来计算线程数量。
计算公式为：线程数 = CPU 核数 × CPU 利用率 × (1 + 等待时间/计算时间)
接下来，我们将公式中的这些元素进行一一拆解。
CPU核数：指的是获取当前系统可用的处理器数量，可通过Java代码中的Runtime.getRuntime().availableProcessors()进行获取。
CPU利用率：通常设为 0.8–0.9，避免资源耗尽。
等待时间/计算时间： 所执行任务中 I/O 等待、网络延迟等非计算耗时与 CPU 计算耗时的比值。
假设8核CPU，CPU利用率为0.8，任务计算耗时为50ms，等待耗时为200ms，那线程数量的最优解为：8 * 0.8 * （1 + 200/50）= 32。
真实场景
上述这两种在线程池中设置线程的方式，被很多同学奉为神明，不仅在技术面试中这样回答，而且在真实业务系统中也是这样设置的。
但在真实的业务系统中，真的能这么简简单单地推算出来吗？当然不能。
原因在于，就算现在主流的系统架构都是采用微服务架构进行设计的，那也不可能一个服务中仅仅运行这一个接口或一段业务逻辑吧？
如果系统中的硬件资源被这区区一个线程池给吃干抹净了，那其他的业务逻辑还跑不跑了？
另外，就算昨天设置8个线程为最优解，并不代表今天和以后仍然是最优解，毕竟系统的代码是变化的，系统数据也是动态的。
所以，在真实业务场景中，随时根据当前情况进行阈值调配，才是系统中的最优解，我们可以了解一下动态线程池。
动态线程池
动态线程池是一种可根据系统负载、任务队列状态等实时参数，动态调整线程数量及配置的线程管理机制。
该机制解决了传统线程池因固定参数，从而导致的资源浪费或处理能力不足问题。
目前市面上主流的动态线程池有DynamicTp和Hippo4j，我们就以DynamicTp为例，与静态线程池进行对比。
| 对比维度 | DynamicTp | 静态线程池 |
|---|---|---|
| 核心参数调整 | 支持运行时动态调整核心线程数、最大线程数、队列容量等参数，通过配置中心（如 Nacos、Apollo）实现热更新。 | 参数（核心线程数、队列容量等）在初始化时固定修改需修改代码并重新部署。 |
| 资源利用率 | 根据负载自动弹性扩缩容，支持非核心线程超时回收，避免资源浪费或过载。 | 线程数固定，低负载时易闲置，高负载时队列堆积可能导致任务延迟或拒绝。 |
| 监控与告警 | 内置实时监控（任务拒绝率、活跃线程数等），支持邮件、钉钉等告警通道和 Grafana 可视化。 | 需手动实现监控逻辑，通常缺乏告警能力。 |
| 适用场景 | 高并发波动场景（如秒杀、大促）、微服务多组件线程池统一管理。 | 任务量稳定且可预测的场景（如定时批处理任务）。 |
| 扩展性 | 提供 SPI 扩展接口，支持自定义配置中心、监控采集器等组件。 | 无扩展能力，需自行封装或依赖外部工具。 |
| 维护成本 | 依赖配置中心及监控体系，维护成本较高但长期优化效果显著。 | 实现简单、无外部依赖，但参数调优需反复重启服务，长期成本较高。 |
DynamicTp架构图：
DynamicTp是采用模块分层设计设计的，其中包括：
Adapter 模块，负责适配第三方组件（如 Tomcat、Dubbo、Jetty）的线程池，通过拦截或扩展原生线程池实现统一管理。
Core 模块，核心逻辑层，实现动态参数调整、监控数据采集、告警触发等核心功能，基于 ThreadPoolExecutor 扩展方法实现运行时调参。
Starter 模块，集成不同配置中心（如 Nacos、Apollo），监听配置变化并同步至线程池，提供开箱即用的接入能力。
Logging/监控模块，定时采集线程池指标（任务拒绝率、活跃线程数等），支持通过 MicroMeter、JSON 日志或 SpringBoot Endpoint 输出数据。
代码demo实现如下：
import org.dromara.dynamictp.core.spring.DynamicTp;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
@RestController
public class DemoController {
// 通过 @DynamicTp 注解注入线程池（名称与配置中的 threadPoolName 一致）
@Resource
@DynamicTp("demoThreadPool")
private ThreadPoolExecutor demoThreadPool;
// 模拟任务提交接口
@GetMapping("/submit-task")
public String submitTask() {
for (int i = 0; i < 50; i++) {
int taskId = i;
demoThreadPool.execute(() -> {
try {
System.out.println("执行任务-" + taskId + " | 线程: "
+ Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(1000); // 模拟耗时任务
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
return "任务已提交！当前线程池状态：\n" +
"活跃线程数: " + demoThreadPool.getActiveCount() + "\n" +
"队列大小: " + demoThreadPool.getQueue().size();
}
}
所以，作为一个Java技术人，我们一定要与时俱进，哪怕是应对这些常见的八股文面试。
