什么是线程池，如何设计一个动态大小的线程

只要您遵循几条简单的准则，线程池可以成为构建服务器应用程序的极其有效的方法：

不要对那些同步等待其它任务结果的任务排队。这可能会导致上面所描述的那种形式的死锁，在那种死锁中，所有线程都被一些任务所占用，这些任务依次等待排队任务的结果，而这些任务又无法执行，因为所有的线程都很忙。

在为时间可能很长的 *** 作使用合用的线程时要小心。如果程序必须等待诸如 I/O 完成这样的某个资源，那么请指定最长的等待时间，以及随后是失效还是将任务重新排队以便稍后执行。这样做保证了：通过将某个线程释放给某个可能成功完成的任务，从而将最终取得某些进展。

理解任务

要有效地调整线程池大小，您需要理解正在排队的任务以及它们正在做什么。它们是 CPU 限制的（CPU-bound）吗？它们是 I/O 限制的（I/O-bound）吗？您的答案将影响您如何调整应用程序。如果您有不同的任务类，这些类有着截然不同的特征，那么为不同任务类设置多个工作队列可能会有意义，这样可以相应地调整每个池。

调整池的大小

调整线程池的大小基本上就是避免两类错误：线程太少或线程太多。幸运的是，对于大多数应用程序来说，太多和太少之间的余地相当宽。

请回忆：在应用程序中使用线程有两个主要优点，尽管在等待诸如 I/O 的慢 *** 作，但允许继续进行处理，并且可以利用多处理器。在运行于具有 N 个处理器机器上的计算限制的应用程序中，在线程数目接近 N 时添加额外的线程可能会改善总处理能力，而在线程数目超过 N 时添加额外的线程将不起作用。事实上，太多的线程甚至会降低性能，因为它会导致额外的环境切换开销。

线程池的最佳大小取决于可用处理器的数目以及工作队列中的任务的性质。若在一个具有 N 个处理器的系统上只有一个工作队列，其中全部是计算性质的任务，在线程池具有 N 或 N+1 个线程时一般会获得最大的 CPU 利用率。

对于那些可能需要等待 I/O 完成的任务（例如，从套接字读取 HTTP 请求的任务），需要让池的大小超过可用处理器的数目，因为并不是所有线程都一直在工作。通过使用概要分析，您可以估计某个典型请求的等待时间（WT）与服务时间（ST）之间的比例。如果我们将这一比例称之为 WT/ST，那么对于一个具有 N 个处理器的系统，需要设置大约 N*(1+WT/ST) 个线程来保持处理器得到充分利用。

处理器利用率不是调整线程池大小过程中的唯一考虑事项。随着线程池的增长，您可能会碰到调度程序、可用内存方面的限制，或者其它系统资源方面的限制，例如套接字、打开的文件句柄或数据库连接等的数目。

corePoolSize:线程池的核心线程数。在没有设置 allowCoreThreadTimeOut 为 true 的情况下，核心线程会在线程池中一直存活，即使处于闲置状态。

maximumPoolSize:线程池所能容纳的最大线程数。当活动线程(核心线程+非核心线程)达到这个数值后，后续任务将会根据 RejectedExecutionHandler 来进行拒绝策略处理。

keepAliveTime:非核心线程闲置时的超时时长。超过该时长，非核心线程就会被回收。若线程池通过 allowCoreThreadTimeOut() 方法设置 allowCoreThreadTimeOut 属性为 true，则该时长同样会作用于核心线程。

workQueue：任务队列，当核心线程达到最大值，新请求的任务将放在这里；

RejectedExecutionHandler：当任务无法被执行时(超过线程最大容量 maximum 并且 workQueue 已经被排满了)的处理策略，这里有四种任务拒绝类型。

1、当线程池中线程数量小于 corePoolSize 则创建线程，并处理请求。

2、当线程池中线程数量大于等于 corePoolSize 时，则把请求放入 workQueue 中,随着线程池中的核心线程们不断执行任务，只要线程池中有空闲的核心线程，线程池就从workQueue 中取任务并处理。

3 、当 taskQueue 已存满，放不下新任务时则新建非核心线程入池，并处理请求直到线程数目达到 maximumPoolSize（最大线程数量设置值）。

4、如果线程池中线程数大于 maximumPoolSize 则使用 RejectedExecutionHandler 来进行任务拒绝处理。

CPU密集型核心线程数=CPU核数+1；

IO密集型核心线程数=CPU核数*2；

最大线程数= CPU 核心数 / (1 - 阻塞系数)

其中计算密集型阻塞系数为 0，IO 密集型阻塞系数接近 1，一般认为在 0.8 ~ 0.9 之间。比如 8 核 CPU，按照公式就是 2 / ( 1 - 0.9 ) = 20 个线程数

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。

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。

一般说来，大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU的个数）

如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1

如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1（因为io读数据或者缓存的时候，线程等待，此时如果多开线程，能有效提高cpu利用率）

如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池，那么这种估算或许合理，具体还需自行测试验证。

但是，IO优化中，这样的估算公式可能更适合：

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

因为很显然，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。

下面举个例子：

比如平均每个线程CPU运行时间为0.5s，而线程等待时间（非CPU运行时间，比如IO）为1.5s，CPU核心数为8，那么根据上面这个公式估算得到：((0.5+1.5)/0.5)*8=32。这个公式进一步转化为：

最佳线程数目 = （线程等待时间与线程CPU时间之比 + 1）* CPU数目

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