线程池

线程池的文章：
JDK线程池(一):体系结构
JDK线程池(二):ThreadPoolExecutor
深入分析java线程池的实现原理
Java线程池分析
如何合理估算线程池大小
线程池ThreadPoolExecutor类的使用

高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？

这是我在并发编程网上看到的一个问题，把这个问题放在最后一个，希望每个人都能看到并且思考一下，因为这个问题非常好、非常实际、非常专业。关于这个问题，个人看法是：

（1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换

（2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看：

　　a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，所以不要让所有的CPU闲下来，可以加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务

　　b）假如是业务时间长集中在计算操作上，也就是计算密集型任务，这个就没办法了，和（1）一样吧，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换

（3）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步，至于线程池的设置，设置参考（2）。最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。

 

配置线程池的代码：

<!-- 配置线程池 -->
    <bean id="taskExecutor"
          class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
        <!-- 线程池维护线程的最少数量 -->
        <property name="corePoolSize" value="5"/>
        <!-- 线程池维护线程所允许的空闲时间 -->
        <property name="keepAliveSeconds" value="30000"/>
        <!-- 线程池维护线程的最大数量 -->
        <property name="maxPoolSize" value="1000"/>
        <!-- 线程池所使用的缓冲队列 -->
        <property name="queueCapacity" value="200"/>
    </bean>

4. 合理的配置线程池
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析：

任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
任务的优先级：高，中和低。
任务的执行时间：长，中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。

CPU密集型任务配置尽可能小的线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。

IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。

混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。

我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。

优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。

执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。

依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。

建议使用有界队列，有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点，比如几千。

有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了，不断的抛出抛弃任务的异常，通过排查发现是数据库出现了问题，导致执行SQL变得非常缓慢，因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的，所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住，

任务积压在线程池里。

如果当时我们设置成无界队列，线程池的队列就会越来越多，有可能会撑满内存，导致整个系统不可用，而不只是后台任务出现问题。

当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的，而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务，但是出现这样问题时也会影响到其他任务。