见字如面,我是威哥,一个从普通二本院校毕业,从未曾接触分布式、微服务、高并发到通过技术分享实现职场蜕变，成长为RocketMQ社区优秀布道师、大厂资深架构师，出版《RocketMQ技术内幕》一书，欢迎大家关注我，一起交流进步。

Java并发编程是大厂第一轮面试中的高频面试题，而线程池又是其中的典型代表，本文将梳理关于线程池的工作机制，并提出灵魂之问：你对线程池的工作机制这么了解，那你在工作中是如何判断一个线程池需要创建多少个线程的呢？

1、线程池基本工作原理与面试指南1.1 java线程池的核心属性

JAVA 线程池的核心属性如下：

int corePoolSize

核心线程数int maximumPoolSize

线程池最大线程数long keepAliveTime

线程保持活跃的时间TimeUnit unit

keepAliveTime 的时间单位BlockingQueue< Runnable > workQueue

任务挤压队列ThreadFactory threadFactory

线程创建工厂类RejectedExecutionHandler handler

拒绝策略1.2 向线程池提交任务时线程创建过程

那当用户向线程池提交一个任务的时候，线程池会如何创建线程呢？

首先线程池会判断当前已创建的线程是否小于 corePoolSize (核心线程数)，如果小于，则无论已创建的线程是否空闲，都会选择创建一个新的线程来执行该任务，直到已创建的线程等于核心线程数。当线程池中已创建的线程数等于核心核心线程数时，用户继续向线程池提交任务时，此时会先判断任务队列是否已满：

1）如果任务队列未满，则将任务放入队列中。

2）如果任务队列已满，则判断当前线程数量是否超过了最大线程数量，如果未超过，则创建一个新的线程来执行该任务，如果线程池已创建的线程数量等最大线程数，则执行拒绝策略。

　温馨提示：所以如果线程池使用的队列无界队列，最大线程数会变得没有意义。

1.3 线程池的拒绝策略、使用场景

JUC 默认提供了如下拒绝策略：

AbortPolicy

拒绝，直接抛出 RejectedExecutionException，默认值。CallerRunsPolicy

由调用线程直接运行任务的 run 方法，即异步转同步。DiscardOldestPolicy

丢弃任务队列中最先进入的任务。DiscardPolicy

拒绝了，就不执行，“当没事人事”样。

拒绝策略触发的条件：线程池使用的是有界任务队列时，才有可能被触发，当队列已满，并且线程池创建的线程已经达到了最大允许的线程池时。

默认情况下，通常使用 AbortPolicy 即可。

CallerRunsPolicy 异步转同步在出现拒绝的情况下其实意义不大，没有想出其合适的场景，因为需要执行拒绝策略的时候，已经处理变慢了，再同步执行任务，只会增加服务器的负载，不利于恢复问题。

DiscardOldestPolicy 这种策略，通常用于类似记录轨迹，偶尔丢失点数据没关系，但希望最新的数据能得到保存。

DiscardPolicy 策略，通常用来异步打印日志，直接忽略不执行，期望保存旧的数据。

1.4 如何选择阻塞队列

阿里内部的开源规范明确禁止使用无界队列，如果使用无界队列，任务会不受限制的往线程池中提交，有可能造成内存溢出。

如果使用无界队列，最大线程数这个参数将会失效，因为永远也不会创建多于核心线程数量的线程。

1.5 线程池工厂有何实际用处

ThreadFactory threadFactory，线程池工厂，在使用线程池时，强烈推荐使用自己定义的线程工厂，这样能为线程池中的线程进行命名，方便跟大家使用 jsatck 命令查看线程栈时，能快速识别对应的线程。

1.6 keepAliveTime参数的作用

keepAliveTime ：通俗点来说，这个参数表示线程的最大空闲时间，即如果线程没有在执行任务，能存活的时间。

默认情况下，该参数只针对超过核心线程数(corePoolSize) 的线程,可通过将allowCoreThreadTimeOut设置为true，则核心线程数也会因为空闲而被关闭。

２、如何为一个线程池设置合适的线程数量

目前根据我看过的一些开源框架，设置多少个线程数量通常是根据应用的类型：IO密集型、CPU密集型。

IO密集型通常设置为2n+1，其中n为CPU核数CPU密集型通常设置为 n+1。

实际情况往往复杂得多，并不会按照这个进行设置，上面的公司通常适合框架设置IO线程的个数，例如netty,dubbo这种底层通讯框架通常会参考上述标准进行设置。

关于在实际业务开发中，如何为一个线程池设置合适的线程呢？

其实对于IO密集型类型的应用，网上还有一个公式：线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数)

引入了阻塞系数的概念，一般为0.8~0.9之间，

在我们的业务开发中，基本上都是IO密集型，因为往往都会去操作数据库，访问redis，es等存储型组件，都会涉及到磁盘IO，网络IO。

那什么场景下是CPU密集型呢？纯计算类，例如计算圆周率的位数，当然我们基本接触不到。

IO密集型，可以考虑多设置一些线程，主要目的是可以增加IO的并发度，CPU密集型不宜设置过多线程，因为是会造成线程切换，反而损耗性能。

接下来我们以一个实际的场景来说明如何设置线程数量。

一个4C8G的机器上部署了一个MQ消费者，在RocketMQ的实现中，消费端也是用一个线程池来消费线程的，那这个线程数要怎么设置呢？

如果按照 2n + 1 的公式，线程数设置为 9个，但在我们实践过程中发现如果增大线程数量，会显著提高消息的处理能力，说明 2n + 1 对于业务场景来说，并不太合适。

如果套用 线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数) 阻塞系数取 0.8 ，线程数为 20 。阻塞系数取 0.9，大概线程数40，20个线程数我觉得可以。

如果我们发现数据库的操作耗时比较多，此时可以继续提高阻塞系数，从而增大线程数量。

那我们怎么判断需要增加更多线程呢？可以用jstack命令查看一下进程的线程栈，如果发现线程池中大部分线程都处于等待获取任务，则说明线程够用，如下图所示：

如果大部分线程都处于运行状态，可以继续适当调高线程数量。

本期就介绍到这里了，希望对你有所帮助，同时也希望一键三连，给作者一些鼓励。

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