1. 線程的使用場景

異步任務

簡單來說就是某些不需要同步返回業(yè)務處理結(jié)果的場景，比如：短信、郵件等通知類業(yè)務，評論、點贊等互動性業(yè)務。

并行計算

就像MapReduce一樣，充分利用多線程的并行計算能力，將大任務拆分為多個子任務，最后再將所有子任務計算后的結(jié)果進行匯總，F(xiàn)orkJoinPool就是JDK中典型的并行計算框架。

串行任務

很簡單，假設(shè)某個方法需要經(jīng)過，A、B、C三個步驟，A步驟耗時1秒，B步驟耗時2秒，C步驟耗時3秒，那么如果是串行處理，則該方法最終需要耗時6秒，但如果A、B、C三個步驟互相之間是沒有依賴的，那么就可以利用多線程的方式，同時處理三個步驟，這樣該方法只需要等待耗時最長的步驟結(jié)束即可。

2. 線程池創(chuàng)建

不要直接使用Executors創(chuàng)建線程池，應通過ThreadPoolExecutor的方式，主動明確線程池的參數(shù)，避免產(chǎn)生意外。

每個參數(shù)都要顯示設(shè)置，例如像下面這樣：

private static final ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
        2,
        4,
        1L,
        TimeUnit.MINUTES,
        new LinkedBlockingQueue<>(100),
        new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("common-pool-%d").build(),
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

3. 參數(shù)的配置建議

CorePoolSize（核心線程數(shù)）

一般在配置核心線程數(shù)的時候，是需要結(jié)合線程池將要處理任務的特性來決定的，而任務的性質(zhì)一般可以劃分為：CPU密集型、I/O密集型。

比較通用的配置方式如下

CPU密集型：一般建議線程的核心數(shù)與CPU核心數(shù)保持一致。 I/O密集型：一般可以設(shè)置2倍的CPU核心數(shù)的線程數(shù)，因為此類任務CPU比較空閑，可以多分配點線程充分利用CPU資源來提高效率。

通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()可以獲取核心線程數(shù)。

另外還有一個公式可以借鑒

線程核心數(shù) = cpu核心數(shù) / （1-阻塞系數(shù)）

阻塞系數(shù) = 阻塞時間／（阻塞時間+使用CPU的時間）

實際上大多數(shù)線上業(yè)務所消耗的時間主要就是I/O等待，因此一般線程數(shù)都可以設(shè)置的多一點，比如tomcat中默認的線程數(shù)就是200，所以最佳的核心線程數(shù)是需要根據(jù)特定場景，然后通過實際上線上允許結(jié)果分析后，再不斷的進行調(diào)整。

MaximumPoolSize

maximumPoolSize的設(shè)置也是看實際應用場景，如果設(shè)置的和corePoolSize一樣，那就完全依靠阻塞隊列和拒絕策略來控制任務的處理情況，如果設(shè)置的比corePoolSize稍微大一點，那可能對于一些突然流量的場景更使用。

KeepAliveTime

由maximumPoolSize創(chuàng)建出來的線程，在經(jīng)過keepAliveTime時間后進行銷毀，依舊突發(fā)流量持續(xù)的時間來決定。

WorkQueue

那么阻塞隊列應該設(shè)置多大呢？我們知道當線程池中所有的線程都在工作時，如果再有任務進來，就會被放到阻塞隊列中等待，如果阻塞隊列設(shè)置的太小，可能很快隊列就滿了，導致任務被丟棄或者異常（由拒絕策略決定），如果隊列設(shè)置的太大，又可能會帶來內(nèi)存資源的緊張，甚至OOM，以及任務延遲時間過長。

所以阻塞隊列的大小，又是要結(jié)合實際場景來設(shè)置的。

一般會根據(jù)處理任務的速度與任務產(chǎn)生的速度進行計算得到一個大概的數(shù)值。

假設(shè)現(xiàn)在有1個線程，每秒鐘可以處理10個任務，正常情況下每秒鐘產(chǎn)生的任務數(shù)小于10，那么此時隊列長度為10就足以。 但是如果高峰時期，每秒產(chǎn)生的任務數(shù)會達到20，會持續(xù)10秒，且任務又不希望丟棄，那么此時隊列的長度就需要設(shè)置到100。

監(jiān)控workQueue中等待任務的數(shù)量是非常重要的，只有了解實際的情況，才能做出正確的決定。

ThreadFactory

通過threadFactory我們可以自定義線程組的名字，設(shè)置合理的名稱將有利于你線上進行問題排查。

Handler

最后拒絕策略，這也是要結(jié)合實際的業(yè)務場景來決定采用什么樣的拒絕方式，例如像過程類的數(shù)據(jù)，可以直接采用DiscardOldestPolicy策略。

常見的拒絕策略

AbortPolicy

JDK自帶線程池中默認的拒絕策略，直接拒絕任務并拋出異常。

CallerRunsPolicy

由當前調(diào)用調(diào)用者繼續(xù)執(zhí)行當前任務。

DiscardPolicy

直接丟棄當前任務

DiscardOldestPolicy

丟棄阻塞隊列中最早丟進去的任務

其他的拒絕策略

NewThreadRunsPolicy

這是Netty中的拒絕策略，和CallerRunsPolicy有點像，任務不會丟棄，不同的是Netty中是新建了一個線程繼續(xù)執(zhí)行當前任務。

AbortPolicyWithReport

dubbo中的拒絕策略，也是拋出異常，不同的時對于日志內(nèi)容的輸出更加豐富，也是為了我們更好的排查問題。

EsAbortPolicy

針對某種特定場景時，做出不同的處理方式，比如在elasticsearch中只有當isForceExecution為true（isForceExecution是用來判定任務是執(zhí)行還是拒絕的條件），且阻塞隊列是SizeBlockingQueue類型時，才會放入當前隊列中，否則拋出異常。

4. 線程池的任務處理流程

阻塞隊列的設(shè)計起到了良好的緩沖作用，當面對突發(fā)流量到來時，先將任務丟到隊列中，再慢慢來消費，其原理和MQ是類似的，一旦隊列也被打滿了，則說明消費能力與你的期望對比，已經(jīng)嚴重不足了，此時maximumPoolSize參數(shù)的設(shè)計，又給了你一次處理的機會，你可以選擇再開啟一部分線程來應對突發(fā)狀況，當危機接觸后，再主動幫你回收這部分線程，或者選擇使用拒絕策略。

一個簡單的任務處理，考慮各種實際運行中可能遇到的情況，對于線程池的使用者來說，也應了解線程池的任務處理流程，再結(jié)合自身的業(yè)務場景充分考慮其中的參數(shù)設(shè)置。

5. 線程的狀態(tài)

Java中對線程的定義有如下幾種狀態(tài)：RUNNABLE, BLOCKED, WAITING, TIMED\_WAITING, NEW, TERMINATED

RUNNABLE

可運行的狀態(tài)，包含了運行中和準備就緒兩種狀態(tài)，也就是說RUNNABLE狀態(tài)下線程并不一定已經(jīng)運行了，可能還在等待CPU資源。

BLOCKED

處于阻塞狀態(tài)下的線程，并且這個阻塞是因為進入了同步代碼塊或者方法，需要等待鎖的釋放。

一旦線上出現(xiàn)blocked狀態(tài)的線程，是需要排查原因的。

WAITING

處于等待狀態(tài)下的線程，例如一個線程調(diào)用了Object.wait()方法，那么這個線程就會等待另一個線程調(diào)用Object.notify()或者Object.notifyAll()。 或者調(diào)用thread.join()的線程等待指定線程的終止。

常見的方法有：Object.wait()、Thread.join()、LockSupport.park()

TIMED_WAITING

與WAITING的區(qū)別就在于TIMED_WAITING是明確帶有具體等待時間的，常見的方法有：Thread.sleep(long)、Object.wait(long)、Thread.join(long)、LockSupport.parkNanos(long)、LockSupport.parkUntil(long)

NEW

創(chuàng)建了一個線程，但還沒調(diào)用start()方法。

TERMINATED

終止狀態(tài)，表示線程已經(jīng)執(zhí)行完畢。

6. 線程池的監(jiān)控

線程池自身提供的統(tǒng)計數(shù)據(jù)

public class ThreadPoolMonitor {
    private final static Logger log = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolMonitor.class);
    private static final ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 0,
            TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100),
            new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my_thread_pool_%d").build());
    public static void main(String[] args) {
        log.info("Pool Size: " + threadPool.getPoolSize());
        log.info("Active Thread Count: " + threadPool.getActiveCount());
        log.info("Task Queue Size: " + threadPool.getQueue().size());
        log.info("Completed Task Count: " + threadPool.getCompletedTaskCount());
    }
}

通過micrometer API完成統(tǒng)計，這樣就可以接入Prometheus了

package com.springboot.micrometer.monitor;
import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.stream.IntStream;
@Component
public class ThreadPoolMonitor {
    private static final ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(4, 8, 0,
            TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100),
            new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my_thread_pool_%d").build(), new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
    /**
     * 活躍線程數(shù)
     */
    private AtomicLong activeThreadCount = new AtomicLong(0);
    /**
     * 隊列任務數(shù)
     */
    private AtomicLong taskQueueSize = new AtomicLong(0);
    /**
     * 完成任務數(shù)
     */
    private AtomicLong completedTaskCount = new AtomicLong(0);
    /**
     * 線程池中當前線程的數(shù)量
     */
    private AtomicLong poolSize = new AtomicLong(0);
    @PostConstruct
    private void init() {
        /**
         * 通過micrometer API完成統(tǒng)計
         *
         * gauge最典型的使用場景就是統(tǒng)計：list、Map、線程池、連接池等集合類型的數(shù)據(jù)
         */
        Metrics.gauge("my_thread_pool_active_thread_count", activeThreadCount);
        Metrics.gauge("my_thread_pool_task_queue_size", taskQueueSize);
        Metrics.gauge("my_thread_pool_completed_task_count", completedTaskCount);
        Metrics.gauge("my_thread_pool_size", poolSize);
        // 模擬線程池的使用
        new Thread(this::runTask).start();
    }
    private void runTask() {
        // 每5秒監(jiān)控一次線程池的使用情況
        monitorThreadPoolState();
        // 模擬任務執(zhí)行
        IntStream.rangeClosed(0, 500).forEach(i -> {
            // 每500毫秒，執(zhí)行一個任務
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // 每個處理一個任務耗時5秒
            threadPool.submit(() -> {
                try {
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        });
    }
    private void monitorThreadPoolState() {
        Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().scheduleAtFixedRate(() -> {
            activeThreadCount.set(threadPool.getActiveCount());
            taskQueueSize.set(threadPool.getQueue().size());
            poolSize.set(threadPool.getPoolSize());
            completedTaskCount.set(threadPool.getCompletedTaskCount());
        }, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

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