1. 正確聲明線程池

線程池必須手動(dòng)通過 ThreadPoolExecutor 的構(gòu)造函數(shù)來聲明，避免使用Executors 類創(chuàng)建線程池，會(huì)有 OOM 風(fēng)險(xiǎn)。

Executors 返回線程池對象的弊端如下(后文會(huì)詳細(xì)介紹到)：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ：使用的是無界的 LinkedBlockingQueue，任務(wù)隊(duì)列最大長度為 Integer.MAX_VALUE,可能堆積大量的請求，從而導(dǎo)致 OOM。
• CachedThreadPool ：使用的是同步隊(duì)列 SynchronousQueue, 允許創(chuàng)建的線程數(shù)量為 Integer.MAX_VALUE ，可能會(huì)創(chuàng)建大量線程，從而導(dǎo)致 OOM。
• ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor : 使用的無界的延遲阻塞隊(duì)列DelayedWorkQueue，任務(wù)隊(duì)列最大長度為 Integer.MAX_VALUE,可能堆積大量的請求，從而導(dǎo)致 OOM。

說白了就是：使用有界隊(duì)列，控制線程創(chuàng)建數(shù)量。

除了避免 OOM 的原因之外，不推薦使用 Executors提供的兩種快捷的線程池的原因還有：

• 實(shí)際使用中需要根據(jù)自己機(jī)器的性能、業(yè)務(wù)場景來手動(dòng)配置線程池的參數(shù)比如核心線程數(shù)、使用的任務(wù)隊(duì)列、飽和策略等等。
• 我們應(yīng)該顯示地給我們的線程池命名，這樣有助于我們定位問題。

2. 監(jiān)測線程池運(yùn)行狀態(tài)

你可以通過一些手段來檢測線程池的運(yùn)行狀態(tài)比如 SpringBoot 中的 Actuator 組件。

除此之外，我們還可以利用 ThreadPoolExecutor 的相關(guān) API 做一個(gè)簡陋的監(jiān)控。從下圖可以看出， ThreadPoolExecutor提供了獲取線程池當(dāng)前的線程數(shù)和活躍線程數(shù)、已經(jīng)執(zhí)行完成的任務(wù)數(shù)、正在排隊(duì)中的任務(wù)數(shù)等等。

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下面是一個(gè)簡單的 Demo。printThreadPoolStatus()會(huì)每隔一秒打印出線程池的線程數(shù)、活躍線程數(shù)、完成的任務(wù)數(shù)、以及隊(duì)列中的任務(wù)數(shù)。

/**
 * 打印線程池的狀態(tài)
 *
 * @param threadPool 線程池對象
 */
public static void printThreadPoolStatus(ThreadPoolExecutor threadPool) {
    ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, createThreadFactory("print-images/thread-pool-status", false));
    scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
        log.info("=========================");
        log.info("ThreadPool Size: [{}]", threadPool.getPoolSize());
        log.info("Active Threads: {}", threadPool.getActiveCount());
        log.info("Number of Tasks : {}", threadPool.getCompletedTaskCount());
        log.info("Number of Tasks in Queue: {}", threadPool.getQueue().size());
        log.info("=========================");
    }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
}

3. 建議不同類別的業(yè)務(wù)用不同的線程池

很多人在實(shí)際項(xiàng)目中都會(huì)有類似這樣的問題：我的項(xiàng)目中多個(gè)業(yè)務(wù)需要用到線程池，是為每個(gè)線程池都定義一個(gè)還是說定義一個(gè)公共的線程池呢？

一般建議是不同的業(yè)務(wù)使用不同的線程池，配置線程池的時(shí)候根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)的情況對當(dāng)前線程池進(jìn)行配置，因?yàn)椴煌臉I(yè)務(wù)的并發(fā)以及對資源的使用情況都不同，重心優(yōu)化系統(tǒng)性能瓶頸相關(guān)的業(yè)務(wù)。

我們再來看一個(gè)真實(shí)的事故案例！

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上面的代碼可能會(huì)存在死鎖的情況，為什么呢？畫個(gè)圖給大家捋一捋。

試想這樣一種極端情況：假如我們線程池的核心線程數(shù)為 n，父任務(wù)（扣費(fèi)任務(wù)）數(shù)量為 n，父任務(wù)下面有兩個(gè)子任務(wù)（扣費(fèi)任務(wù)下的子任務(wù)），其中一個(gè)已經(jīng)執(zhí)行完成，另外一個(gè)被放在了任務(wù)隊(duì)列中。由于父任務(wù)把線程池核心線程資源用完，所以子任務(wù)因?yàn)闊o法獲取到線程資源無法正常執(zhí)行，一直被阻塞在隊(duì)列中。父任務(wù)等待子任務(wù)執(zhí)行完成，而子任務(wù)等待父任務(wù)釋放線程池資源，這也就造成了 "死鎖"

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解決方法也很簡單，就是新增加一個(gè)用于執(zhí)行子任務(wù)的線程池專門為其服務(wù)（也就是所謂的線程隔離）。

4. 別忘記給線程池命名

初始化線程池的時(shí)候需要顯示命名（設(shè)置線程池名稱前綴），有利于定位問題。

默認(rèn)情況下創(chuàng)建的線程名字類似 pool-1-thread-n 這樣的，沒有業(yè)務(wù)含義，不利于我們定位問題。

給線程池里的線程命名通常有下面兩種方式：

1、利用 guava 的 ThreadFactoryBuilder

ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
                        .setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
                        .setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory)

2、自己實(shí)現(xiàn) ThreadFactor

/**
 * 線程工廠，它設(shè)置線程名稱，有利于我們定位問題
 */
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {

    private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();
    private final ThreadFactory delegate;
    private final String name;

    /**
     * 創(chuàng)建一個(gè)帶名字的線程池生產(chǎn)工廠
     */
    public NamingThreadFactory(ThreadFactory delegate, String name) {
        this.delegate = delegate;
        this.name = name; // TODO consider uniquifying this
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = delegate.newThread(r);
        t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        return t;
    }

}

5. 正確配置線程池參數(shù)

我們先來看一下各種書籍和博客上一般推薦的配置線程池參數(shù)的方式，可以作為參考！

常規(guī)操作

很多人甚至可能都會(huì)覺得把線程池配置過大一點(diǎn)比較好！我覺得這明顯是有問題的。就拿我們生活中非常常見的一例子來說：并不是人多就能把事情做好，增加了溝通交流成本。你本來一件事情只需要 3 個(gè)人做，你硬是拉來了 6 個(gè)人，會(huì)提升做事效率嘛？我想并不會(huì)。 線程數(shù)量過多的影響也是和我們分配多少人做事情一樣，對于多線程這個(gè)場景來說主要是增加了上下文切換成本。不清楚什么是上下文切換的話，可以看我下面的介紹。

上下文切換：

多線程編程中一般線程的個(gè)數(shù)都大于 CPU 核心的個(gè)數(shù)，而一個(gè) CPU 核心在任意時(shí)刻只能被一個(gè)線程使用，為了讓這些線程都能得到有效執(zhí)行，CPU 采取的策略是為每個(gè)線程分配時(shí)間片并輪轉(zhuǎn)的形式。當(dāng)一個(gè)線程的時(shí)間片用完的時(shí)候就會(huì)重新處于就緒狀態(tài)讓給其他線程使用，這個(gè)過程就屬于一次上下文切換。概括來說就是：當(dāng)前任務(wù)在執(zhí)行完 CPU 時(shí)間片切換到另一個(gè)任務(wù)之前會(huì)先保存自己的狀態(tài)，以便下次再切換回這個(gè)任務(wù)時(shí)，可以再加載這個(gè)任務(wù)的狀態(tài)。任務(wù)從保存到再加載的過程就是一次上下文切換。

上下文切換通常是計(jì)算密集型的。也就是說，它需要相當(dāng)可觀的處理器時(shí)間，在每秒幾十上百次的切換中，每次切換都需要納秒量級的時(shí)間。所以，上下文切換對系統(tǒng)來說意味著消耗大量的 CPU 時(shí)間，事實(shí)上，可能是操作系統(tǒng)中時(shí)間消耗最大的操作。

Linux 相比與其他操作系統(tǒng)（包括其他類 Unix 系統(tǒng)）有很多的優(yōu)點(diǎn)，其中有一項(xiàng)就是，其上下文切換和模式切換的時(shí)間消耗非常少。

類比于實(shí)現(xiàn)世界中的人類通過合作做某件事情，我們可以肯定的一點(diǎn)是線程池大小設(shè)置過大或者過小都會(huì)有問題，合適的才是最好。

• 如果我們設(shè)置的線程池?cái)?shù)量太小的話，如果同一時(shí)間有大量任務(wù)/請求需要處理，可能會(huì)導(dǎo)致大量的請求/任務(wù)在任務(wù)隊(duì)列中排隊(duì)等待執(zhí)行，甚至?xí)霈F(xiàn)任務(wù)隊(duì)列滿了之后任務(wù)/請求無法處理的情況，或者大量任務(wù)堆積在任務(wù)隊(duì)列導(dǎo)致 OOM。這樣很明顯是有問題的，CPU 根本沒有得到充分利用。
• 如果我們設(shè)置線程數(shù)量太大，大量線程可能會(huì)同時(shí)在爭取 CPU 資源，這樣會(huì)導(dǎo)致大量的上下文切換，從而增加線程的執(zhí)行時(shí)間，影響了整體執(zhí)行效率。

有一個(gè)簡單并且適用面比較廣的公式：

• CPU 密集型任務(wù)(N+1)： 這種任務(wù)消耗的主要是 CPU 資源，可以將線程數(shù)設(shè)置為 N（CPU 核心數(shù)）+1。比 CPU 核心數(shù)多出來的一個(gè)線程是為了防止線程偶發(fā)的缺頁中斷，或者其它原因?qū)е碌娜蝿?wù)暫停而帶來的影響。一旦任務(wù)暫停，CPU 就會(huì)處于空閑狀態(tài)，而在這種情況下多出來的一個(gè)線程就可以充分利用 CPU 的空閑時(shí)間。
• I/O 密集型任務(wù)(2N)： 這種任務(wù)應(yīng)用起來，系統(tǒng)會(huì)用大部分的時(shí)間來處理 I/O 交互，而線程在處理 I/O 的時(shí)間段內(nèi)不會(huì)占用 CPU 來處理，這時(shí)就可以將 CPU 交出給其它線程使用。因此在 I/O 密集型任務(wù)的應(yīng)用中，我們可以多配置一些線程，具體的計(jì)算方法是 2N。

如何判斷是 CPU 密集任務(wù)還是 IO 密集任務(wù)？

CPU 密集型簡單理解就是利用 CPU 計(jì)算能力的任務(wù)比如你在內(nèi)存中對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。但凡涉及到網(wǎng)絡(luò)讀取，文件讀取這類都是 IO 密集型，這類任務(wù)的特點(diǎn)是 CPU 計(jì)算耗費(fèi)時(shí)間相比于等待 IO 操作完成的時(shí)間來說很少，大部分時(shí)間都花在了等待 IO 操作完成上。

拓展一下：

線程數(shù)更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)算的方法應(yīng)該是：最佳線程數(shù) = N（CPU 核心數(shù)）?（1+WT（線程等待時(shí)間）/ST（線程計(jì)算時(shí)間）），其中 WT（線程等待時(shí)間）=線程運(yùn)行總時(shí)間 - ST（線程計(jì)算時(shí)間）。

線程等待時(shí)間所占比例越高，需要越多線程。線程計(jì)算時(shí)間所占比例越高，需要越少線程。

我們可以通過 JDK 自帶的工具 VisualVM 來查看 WT/ST 比例。

CPU 密集型任務(wù)的 WT/ST 接近或者等于 0，因此， 線程數(shù)可以設(shè)置為 N（CPU 核心數(shù)）?（1+0）= N，和我們上面說的 N（CPU 核心數(shù)）+1 差不多。

IO 密集型任務(wù)下，幾乎全是線程等待時(shí)間，從理論上來說，你就可以將線程數(shù)設(shè)置為 2N（按道理來說，WT/ST 的結(jié)果應(yīng)該比較大，這里選擇 2N 的原因應(yīng)該是為了避免創(chuàng)建過多線程吧）。

公示也只是參考，具體還是要根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際線上運(yùn)行情況來動(dòng)態(tài)調(diào)整。我在后面介紹的美團(tuán)的線程池參數(shù)動(dòng)態(tài)配置這種方案就非常不錯(cuò)，很實(shí)用！

動(dòng)態(tài)線程池

美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在《Java 線程池實(shí)現(xiàn)原理及其在美團(tuán)業(yè)務(wù)中的實(shí)踐》這篇文章中介紹到對線程池參數(shù)實(shí)現(xiàn)可自定義配置的思路和方法。

美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的思路是主要對線程池的核心參數(shù)實(shí)現(xiàn)自定義可配置。這三個(gè)核心參數(shù)是：

• corePoolSize : 核心線程數(shù)線程數(shù)定義了最小可以同時(shí)運(yùn)行的線程數(shù)量。
• maximumPoolSize : 當(dāng)隊(duì)列中存放的任務(wù)達(dá)到隊(duì)列容量的時(shí)候，當(dāng)前可以同時(shí)運(yùn)行的線程數(shù)量變?yōu)樽畲缶€程數(shù)。
• workQueue: 當(dāng)新任務(wù)來的時(shí)候會(huì)先判斷當(dāng)前運(yùn)行的線程數(shù)量是否達(dá)到核心線程數(shù)，如果達(dá)到的話，新任務(wù)就會(huì)被存放在隊(duì)列中。

為什么是這三個(gè)參數(shù)？

如何支持參數(shù)動(dòng)態(tài)配置？ 且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面這些方法。

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格外需要注意的是corePoolSize， 程序運(yùn)行期間的時(shí)候，我們調(diào)用 setCorePoolSize（）這個(gè)方法的話，線程池會(huì)首先判斷當(dāng)前工作線程數(shù)是否大于corePoolSize，如果大于的話就會(huì)回收工作線程。

另外，你也看到了上面并沒有動(dòng)態(tài)指定隊(duì)列長度的方法，美團(tuán)的方式是自定義了一個(gè)叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的隊(duì)列（主要就是把LinkedBlockingQueue的 capacity 字段的 final 關(guān)鍵字修飾給去掉了，讓它變?yōu)榭勺兊模?/p>

最終實(shí)現(xiàn)的可動(dòng)態(tài)修改線程池參數(shù)效果如下

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動(dòng)態(tài)配置線程池參數(shù)最終效果

如果我們的項(xiàng)目也想要實(shí)現(xiàn)這種效果的話，可以借助現(xiàn)成的開源項(xiàng)目：

• Hippo-4 ：一款強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)線程池框架，解決了傳統(tǒng)線程池使用存在的一些痛點(diǎn)比如線程池參數(shù)沒辦法動(dòng)態(tài)修改、不支持運(yùn)行時(shí)變量的傳遞、無法執(zhí)行優(yōu)雅關(guān)閉。除了支持動(dòng)態(tài)修改線程池參數(shù)、線程池任務(wù)傳遞上下文，還支持通知報(bào)警、運(yùn)行監(jiān)控等開箱即用的功能。
• Dynamic TP ：輕量級動(dòng)態(tài)線程池，內(nèi)置監(jiān)控告警功能，集成三方中間件線程池管理，基于主流配置中心（已支持 Nacos、Apollo，Zookeeper、Consul、Etcd，可通過 SPI 自定義實(shí)現(xiàn)）。

6. 線程池使用的一些小坑

重復(fù)創(chuàng)建線程池的坑

線程池是可以復(fù)用的，一定不要頻繁創(chuàng)建線程池比如一個(gè)用戶請求到了就單獨(dú)創(chuàng)建一個(gè)線程池。

@GetMapping("wrong")
public String wrong() throws InterruptedException {
    // 自定義線程池
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5,10,1L,TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(100),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

    //  處理任務(wù)
    executor.execute(() -> {
      // ......
    }
    return "OK";
}

出現(xiàn)這種問題的原因還是對于線程池認(rèn)識不夠，需要加強(qiáng)線程池的基礎(chǔ)知識。

Spring 內(nèi)部線程池的坑

使用 Spring 內(nèi)部線程池時(shí)，一定要手動(dòng)自定義線程池，配置合理的參數(shù)，不然會(huì)出現(xiàn)生產(chǎn)問題（一個(gè)請求創(chuàng)建一個(gè)線程）。

@Configuration
@EnableAsync
public class ThreadPoolExecutorConfig {

    @Bean(name="threadPoolExecutor")
    public Executor threadPoolExecutor(){
        ThreadPoolTaskExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        int processNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // 返回可用處理器的Java虛擬機(jī)的數(shù)量
        int corePoolSize = (int) (processNum / (1 - 0.2));
        int maxPoolSize = (int) (processNum / (1 - 0.5));
        threadPoolExecutor.setCorePoolSize(corePoolSize); // 核心池大小
        threadPoolExecutor.setMaxPoolSize(maxPoolSize); // 最大線程數(shù)
        threadPoolExecutor.setQueueCapacity(maxPoolSize * 1000); // 隊(duì)列程度
        threadPoolExecutor.setThreadPriority(Thread.MAX_PRIORITY);
        threadPoolExecutor.setDaemon(false);
        threadPoolExecutor.setKeepAliveSeconds(300);// 線程空閑時(shí)間
        threadPoolExecutor.setThreadNamePrefix("test-Executor-"); // 線程名字前綴
        return threadPoolExecutor;
    }
}

線程池和 ThreadLocal 共用的坑

線程池和 ThreadLocal共用，可能會(huì)導(dǎo)致線程從ThreadLocal獲取到的是舊值/臟數(shù)據(jù)。這是因?yàn)榫€程池會(huì)復(fù)用線程對象，與線程對象綁定的類的靜態(tài)屬性 ThreadLocal 變量也會(huì)被重用，這就導(dǎo)致一個(gè)線程可能獲取到其他線程的ThreadLocal 值。

不要以為代碼中沒有顯示使用線程池就不存在線程池了，像常用的 Web 服務(wù)器 Tomcat 處理任務(wù)為了提高并發(fā)量，就使用到了線程池，并且使用的是基于原生 Java 線程池改進(jìn)完善得到的自定義線程池。

當(dāng)然了，你可以將 Tomcat 設(shè)置為單線程處理任務(wù)。不過，這并不合適，會(huì)嚴(yán)重影響其處理任務(wù)的速度。

server.tomcat.max-threads = 1

解決上述問題比較建議的辦法是使用阿里巴巴開源的 TransmittableThreadLocal(TTL)。TransmittableThreadLocal類繼承并加強(qiáng)了 JDK 內(nèi)置的InheritableThreadLocal類，在使用線程池等會(huì)池化復(fù)用線程的執(zhí)行組件情況下，提供ThreadLocal值的傳遞功能，解決異步執(zhí)行時(shí)上下文傳遞的問題。