1. 線程的使用場(chǎng)景

異步任務(wù)

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是某些不需要同步返回業(yè)務(wù)處理結(jié)果的場(chǎng)景，比如：短信、郵件等通知類業(yè)務(wù)，評(píng)論、點(diǎn)贊等互動(dòng)性業(yè)務(wù)。

并行計(jì)算

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

串行任務(wù)

很簡(jiǎn)單，假設(shè)某個(gè)方法需要經(jīng)過(guò)，A、B、C三個(gè)步驟，A步驟耗時(shí)1秒，B步驟耗時(shí)2秒，C步驟耗時(shí)3秒，那么如果是串行處理，則該方法最終需要耗時(shí)6秒，但如果A、B、C三個(gè)步驟互相之間是沒(méi)有依賴的，那么就可以利用多線程的方式，同時(shí)處理三個(gè)步驟，這樣該方法只需要等待耗時(shí)最長(zhǎng)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(yīng)通過(guò)ThreadPoolExecutor的方式，主動(dòng)明確線程池的參數(shù)，避免產(chǎn)生意外。

每個(gè)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(shí)候，是需要結(jié)合線程池將要處理任務(wù)的特性來(lái)決定的，而任務(wù)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?yàn)榇祟惾蝿?wù)CPU比較空閑，可以多分配點(diǎn)線程充分利用CPU資源來(lái)提高效率。

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

另外還有一個(gè)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(shí)間／（阻塞時(shí)間+使用CPU的時(shí)間）

實(shí)際上大多數(shù)線上業(yè)務(wù)所消耗的時(shí)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(diǎn)，比如tomcat中默認(rèn)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(chǎng)景，然后通過(guò)實(shí)際上線上允許結(jié)果分析后，再不斷的進(jìn)行調(diào)整。

MaximumPoolSize

maximumPoolSize的設(shè)置也是看實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，如果設(shè)置的和corePoolSize一樣，那就完全依靠阻塞隊(duì)列和拒絕策略來(lái)控制任務(wù)的處理情況，如果設(shè)置的比corePoolSize稍微大一點(diǎn)，那可能對(duì)于一些突然流量的場(chǎng)景更使用。

KeepAliveTime

由maximumPoolSize創(chuàng)建出來(lái)的線程，在經(jīng)過(guò)keepAliveTime時(shí)間后進(jìn)行銷毀，依舊突發(fā)流量持續(xù)的時(shí)間來(lái)決定。

WorkQueue

那么阻塞隊(duì)列應(yīng)該設(shè)置多大呢？我們知道當(dāng)線程池中所有的線程都在工作時(shí)，如果再有任務(wù)進(jìn)來(lái)，就會(huì)被放到阻塞隊(duì)列中等待，如果阻塞隊(duì)列設(shè)置的太小，可能很快隊(duì)列就滿了，導(dǎo)致任務(wù)被丟棄或者異常（由拒絕策略決定），如果隊(duì)列設(shè)置的太大，又可能會(huì)帶來(lái)內(nèi)存資源的緊張，甚至OOM，以及任務(wù)延遲時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。

所以阻塞隊(duì)列的大小，又是要結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景來(lái)設(shè)置的。

一般會(huì)根據(jù)處理任務(wù)的速度與任務(wù)產(chǎn)生的速度進(jìn)行計(jì)算得到一個(gè)大概的數(shù)值。

假設(shè)現(xiàn)在有1個(gè)線程，每秒鐘可以處理10個(gè)任務(wù)，正常情況下每秒鐘產(chǎn)生的任務(wù)數(shù)小于10，那么此時(shí)隊(duì)列長(zhǎng)度為10就足以。 但是如果高峰時(shí)期，每秒產(chǎn)生的任務(wù)數(shù)會(huì)達(dá)到20，會(huì)持續(xù)10秒，且任務(wù)又不希望丟棄，那么此時(shí)隊(duì)列的長(zhǎng)度就需要設(shè)置到100。

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

ThreadFactory

通過(guò)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(jìn)行問(wèn)題排查。

Handler

最后拒絕策略，這也是要結(jié)合實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)決定采用什么樣的拒絕方式，例如像過(guò)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(rèn)的拒絕策略，直接拒絕任務(wù)并拋出異常。

CallerRunsPolicy

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

DiscardPolicy

直接丟棄當(dāng)前任務(wù)

DiscardOldestPolicy

丟棄阻塞隊(duì)列中最早丟進(jìn)去的任務(wù)

其他的拒絕策略

NewThreadRunsPolicy

這是Netty中的拒絕策略，和CallerRunsPolicy有點(diǎn)像，任務(wù)不會(huì)丟棄，不同的是Netty中是新建了一個(gè)線程繼續(xù)執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)。

AbortPolicyWithReport

dubbo中的拒絕策略，也是拋出異常，不同的時(shí)對(duì)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(wèn)題。

EsAbortPolicy

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

4. 線程池的任務(wù)處理流程

阻塞隊(duì)列的設(shè)計(jì)起到了良好的緩沖作用，當(dāng)面對(duì)突發(fā)流量到來(lái)時(shí)，先將任務(wù)丟到隊(duì)列中，再慢慢來(lái)消費(fèi)，其原理和MQ是類似的，一旦隊(duì)列也被打滿了，則說(shuō)明消費(fèi)能力與你的期望對(duì)比，已經(jīng)嚴(yán)重不足了，此時(shí)maximumPoolSize參數(shù)的設(shè)計(jì)，又給了你一次處理的機(jī)會(huì)，你可以選擇再開啟一部分線程來(lái)應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況，當(dāng)危機(jī)接觸后，再主動(dòng)幫你回收這部分線程，或者選擇使用拒絕策略。

一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)處理，考慮各種實(shí)際運(yùn)行中可能遇到的情況，對(duì)于線程池的使用者來(lái)說(shuō)，也應(yīng)了解線程池的任務(wù)處理流程，再結(jié)合自身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景充分考慮其中的參數(shù)設(shè)置。

5. 線程的狀態(tài)

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

RUNNABLE

可運(yùn)行的狀態(tài)，包含了運(yùn)行中和準(zhǔn)備就緒兩種狀態(tài)，也就是說(shuō)RUNNABLE狀態(tài)下線程并不一定已經(jīng)運(yùn)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(gè)阻塞是因?yàn)檫M(jìn)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(gè)線程調(diào)用了Object.wait()方法，那么這個(gè)線程就會(huì)等待另一個(gè)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(shí)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(gè)線程，但還沒(méi)調(diào)用start()方法。

TERMINATED

終止?fàn)顟B(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(jì)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(guò)micrometer API完成統(tǒng)計(jì)，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(duì)列任務(wù)數(shù)
     */
    private AtomicLong taskQueueSize = new AtomicLong(0);
    /**
     * 完成任務(wù)數(shù)
     */
    private AtomicLong completedTaskCount = new AtomicLong(0);
    /**
     * 線程池中當(dāng)前線程的數(shù)量
     */
    private AtomicLong poolSize = new AtomicLong(0);
    @PostConstruct
    private void init() {
        /**
         * 通過(guò)micrometer API完成統(tǒng)計(jì)
         *
         * gauge最典型的使用場(chǎng)景就是統(tǒng)計(jì)：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(wù)執(zhí)行
        IntStream.rangeClosed(0, 500).forEach(i -> {
            // 每500毫秒，執(zhí)行一個(gè)任務(wù)
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // 每個(gè)處理一個(gè)任務(wù)耗時(shí)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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