1、默认值
corePoolSize=1
queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
keepAliveTime=60s
allowCoreThreadTimeout=false
rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()
2、如何来设置
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?
corePoolSize = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcost= (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
根据二八原则,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
(coreSizePool/taskcost) :线程池核心线程数1s内可以执行的任务数
(coreSizePool/taskcost)*responsetime:线程池核心线程数允许的最大响应时间内可以执行的任务数 也就是队列的最大长度
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 = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
(最大任务数-队列容量)/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
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
3、 总结
前提
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
结论
corePoolSize = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcost = 50~100 个线程 结合 二八原则= 80
queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime = 800
maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost) = 92
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,则需通过升级硬件(呵呵)和优化代码,降低taskcost来处理。
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