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线程池参数设置 Java线程池中的各个参数怎样合理设置

老周聊架构   2021-06-19 我要评论
想了解Java线程池中的各个参数怎样合理设置的相关内容吗老周聊架构在本文为您仔细讲解线程池参数设置的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:Java线程池,线程池参数设置,线程池设置下面大家一起来学习吧。

一、前言

在开发过程中好多场景要用到线程池。每次都是自己根据业务场景来设置线程池中的各个参数。

这两天又有需求碰到了索性总结一下方便以后再遇到可以直接看着用。

虽说根据业务场景来设置各个参数的值但有些万变不离其宗掌握它的原理对如何用好线程池起了至关重要的作用。

那我们接下来就来进行线程池的分析。

二、ThreadPoolExecutor的重要参数

我们先来看下ThreadPoolExecutor的带的那些重要参数的构造器。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    ...
}

1、corePoolSize: 核心线程数

这个应该是最重要的参数了所以如何合理的设置它十分重要。

  • 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。

如何设置好的前提我们要很清楚的知道CPU密集型和IO密集型的区别。

(1)、CPU密集型

CPU密集型也叫计算密集型指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多此时系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%CPU要读/写I/O(硬盘/内存)I/O在很短的时间就可以完成而CPU还有许多运算要处理CPU Loading 很高。

在多重程序系统中大部分时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound。例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序在执行的过程当中绝大部分时间用在三角函数和开根号的计算便是属于CPU bound的程序。

CPU bound的程序一般而言CPU占用率相当高。这可能是因为任务本身不太需要访问I/O设备也可能是因为程序是多线程实现因此屏蔽掉了等待I/O的时间。

(2)、IO密集型

IO密集型指的是系统的CPU性能相对硬盘、内存要好很多此时系统运作大部分的状况是CPU在等I/O (硬盘/内存) 的读/写操作此时CPU Loading并不高。

I/O bound的程序一般在达到性能极限时CPU占用率仍然较低。这可能是因为任务本身需要大量I/O操作而pipeline做得不是很好没有充分利用处理器能力。

好了了解完了以后我们就开搞了。

(3)、先看下机器的CPU核数然后在设定具体参数:

自己测一下自己机器的核数

System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

即CPU核数 = Runtime.getRuntime().availableProcessors()

(4)、分析下线程池处理的程序是CPU密集型还是IO密集型

CPU密集型:corePoolSize = CPU核数 + 1

IO密集型:corePoolSize = CPU核数 * 2

2、maximumPoolSize: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。

3、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。

4、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

5、allowCoreThreadTimeout:允许核心线程超时

6、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且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 采用了策略的设计模式来处理拒绝任务的几种场景。

这几种策略模式都实现了RejectedExecutionHandler 接口。

  • 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。

三、如何设置参数

默认值:

corePoolSize = 1
maxPoolSize = Integer.MAX_VALUE
queueCapacity = Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime = 60s
allowCoreThreadTimeout = false
rejectedExecutionHandler = AbortPolicy()

如何来设置呢?

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:系统允许容忍的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 = 800。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 最大线程数在生产环境上我们往往设置成corePoolSize一样这样可以减少在处理过程中创建线程的开销。

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和优化代码降低taskcost来处理。

以下是我自己的的线程池配置:

@Configuration
public class ConcurrentThreadGlobalConfig {
    @Bean
    public ThreadPoolTaskExecutor defaultThreadPool() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //核心线程数目
        executor.setCorePoolSize(65);
        //指定最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(65);
        //队列中最大的数目
        executor.setQueueCapacity(650);
        //线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("DefaultThreadPool_");
        //rejection-policy:当pool已经达到max size的时候如何处理新任务
        //CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务而是由调用者所在的线程来执行
        //对拒绝task的处理策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //线程空闲后的最大存活时间
        executor.setKeepAliveSeconds(60);
        //加载
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

四、线程池队列的选择

workQueue - 当线程数目超过核心线程数时用于保存任务的队列。主要有3种类型的BlockingQueue可供选择:无界队列有界队列和同步移交。从参数中可以看到此队列仅保存实现Runnable接口的任务。

这里再重复一下新任务进入时线程池的执行策略:

  • 当正在运行的线程小于corePoolSize线程池会创建新的线程。
  • 当大于corePoolSize而任务队列未满时就会将整个任务塞入队列。
  • 当大于corePoolSize而且任务队列满时并且小于maximumPoolSize时就会创建新额线程执行任务。
  • 当大于maximumPoolSize时会根据handler策略处理线程。

1、无界队列

队列大小无限制常用的为无界的LinkedBlockingQueue使用该队列作为阻塞队列时要尤其当心当任务耗时较长时可能会导致大量新任务在队列中堆积最终导致OOM。

阅读代码发现Executors.newFixedThreadPool 采用就是 LinkedBlockingQueue而博主踩到的就是这个坑当QPS很高发送数据很大大量的任务被添加到这个无界LinkedBlockingQueue 中导致cpu和内存飙升服务器挂掉。

当然这种队列maximumPoolSize 的值也就无效了。

当每个任务完全独立于其他任务即任务执行互不影响时适合于使用无界队列;例如在 Web 页服务器中。

这种排队可用于处理瞬态突发请求当命令以超过队列所能处理的平均数连续到达时此策略允许无界线程具有增长的可能性。

2、有界队列

当使用有限的 maximumPoolSizes 时有界队列有助于防止资源耗尽但是可能较难调整和控制。

常用的有两类一类是遵循FIFO原则的队列如ArrayBlockingQueue另一类是优先级队列如PriorityBlockingQueue。

PriorityBlockingQueue中的优先级由任务的Comparator决定。

使用有界队列时队列大小需和线程池大小互相配合线程池较小有界队列较大时可减少内存消耗降低cpu使用率和上下文切换但是可能会限制系统吞吐量。

3、同步移交队列

如果不希望任务在队列中等待而是希望将任务直接移交给工作线程可使用SynchronousQueue作为等待队列。

SynchronousQueue不是一个真正的队列而是一种线程之间移交的机制。要将一个元素放入SynchronousQueue中必须有另一个线程正在等待接收这个元素。

只有在使用无界线程池或者有饱和策略时才建议使用该队列。

以上为个人经验希望能给大家一个参考也希望大家多多支持。


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