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  • 线程池参数设置原则

    为什么要使用线程池?

      为了减少创建和销毁线程的次数,让每个线程都可以多次的使用,可以根据系统情况调整线程的数量,防止消耗过多内存。在实际使用中,服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大,使用线程池就可以优化。

      在java中,如果每个请求到达就创建一个新线程,开销是相当大的。在实际使用中,服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大,甚至可能要比在处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个jvm里创建太多的线程,可能会使系统由于过度消耗内存或“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足,服务器应用程序需要采取一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目,尽可能减少创建和销毁线程的次数,特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁,尽量利用已有对象来进行服务,这就是“池化资源”技术产生的原因。    

        线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题。通过对多个任务重复使用线程,线程创建的开销就被分摊到了多个任务上了,而且由于在请求到达时线程已经存在,所以消除了线程创建所带来的延迟。这样,就可以立即为请求服务,使用应用程序响应更快。另外,通过适当的调整线程中的线程数目可以防止出现资源不足的情况。

    一:线程池参数简介

    ThreadPoolExecutor类可设置的参数主要有:
    corePoolSize:核心线程
    1.核心线程会一直存活,及时没有任务需要执行
    2.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
    3.设置allowCoreThreadTimeout=true(默认false)时,核心线程会超时关闭

    queueCapacity:任务队列容量(阻塞队列)

    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

    maxPoolSize:最大线程数
    1.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
    2.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

    keepAliveTime:线程空闲时间
    1.当线程空闲时间达到keepAliveTime时,线程会退出,直到线程数量=corePoolSize
    2.如果allowCoreThreadTimeout=true,则会直到线程数量=0

    rejectedExecutionHandler:任务拒绝处理器
    两种情况会拒绝处理任务:
    1.当线程数已经达到maxPoolSize,切队列已满,会拒绝新任务
    2.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类有几个内部实现类来处理拒绝任务:
    1.AbortPolicy 丢弃任务,抛运行时异常
    2.CallerRunsPolicy 执行任务
    3.DiscardPolicy 忽视,什么都不会发生
    4.DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列(最后一个执行)的任务
    5.实现RejectedExecutionHandler接口,可自定义处理器

    二:ThreadPoolExecutor执行顺序:

    1.当线程数小于核心线程数时,创建线程。
    2.当线程数大于等于核心线程数,且任务队列未满时,将任务放入任务队列。
    3.当线程数大于等于核心线程数,且任务队列已满
    3.1若线程数小于最大线程数,创建线程
    3.2若线程数等于最大线程数,抛出异常,拒绝任务

    三:线程池参数的合理设置

    为了说明合理设置的条件,我们首先确定有以下几个相关参数:
    1.tasks,程序每秒需要处理的最大任务数量(假设系统每秒任务数为100~1000)
    2.tasktime,单线程处理一个任务所需要的时间(每个任务耗时0.1秒)
    3.responsetime,系统允许任务最大的响应时间(每个任务的响应时间不得超过2秒)

    corePoolSize

    每个任务需要tasktime秒处理,则每个线程每秒可处理1/tasktime个任务。系统每秒有tasks个任务需要处理,则需要的线程数为:tasks/(1/tasktime)。
    即tasks*tasktime个线程数。假设系统每秒任务数为100到1000之间,每个任务耗时0.1秒,则需要100x0.1至1000x0.1,即10到100个线程。那么corePoolSize应该设置为大于10。
    具体数字最好根据8020原则,即80%情况下系统每秒任务数,若系统80%的情况下任务数小于200,最多时为1000,则corePoolSize可设置为20

    queueCapacity:任务队列的长度

    任务队列的长度要根据核心线程数,以及系统对任务响应时间的要求有关。队列长度可以设置为(corePoolSize/tasktime)responsetime: (20/0.1)2=400,即队列长度可设置为400。
    如果队列长度设置过大,会导致任务响应时间过长,如以下写法:
    LinkedBlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue();
    这实际上是将队列长度设置为Integer.MAX_VALUE,将会导致线程数量永远为corePoolSize,再也不会增加,当任务数量陡增时,任务响应时间也将随之陡增。

    maxPoolSize:最大线程数

    当系统负载达到最大值时,核心线程数已无法按时处理完所有任务,这时就需要增加线程。每秒200个任务需要20个线程,那么当每秒达到1000个任务时,则需要(1000-queueCapacity)*(20/200),即60个线程,可将maxPoolSize设置为60。

    keepAliveTime:

    线程数量只增加不减少也不行。当负载降低时,可减少线程数量,如果一个线程空闲时间达到keepAliveTiime,该线程就退出。默认情况下线程池最少会保持corePoolSize个线程。keepAliveTiime设定值可根据任务峰值持续时间来设定。

    以上关于线程数量的计算并没有考虑CPU的情况。若结合CPU的情况,比如,当线程数量达到50时,CPU达到100%,则将maxPoolSize设置为60也不合适,此时若系统负载长时间维持在每秒1000个任务,则超出线程池处理能力,应设法降低每个任务的处理时间(tasktime)。

    把每一件简单的事情做好,就是不简单;把每一件平凡的事情做好,就是不平凡!相信自己,创造奇迹~~
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