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线程池队列大小设置(线程池队列一般设置多大)

线程池队列大小设置(线程池队列一般设置多大)

更新时间:2024-05-16 08:14:56

线程池队列大小设置

一、ThreadPoolExecutor的重要参数

corePoolSize:核心线程数, 核心线程会一直存活,及时没有任务需要执行,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,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)

当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

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

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

当线程空闲时间达到keepAliveTime时,线程会退出,直到线程数量=corePoolSize

如果allowCoreThreadTimeout=true,则会直到线程数量=0

allowCoreThreadTimeout:允许核心线程超时

rejectedExecutionHandler:任务拒绝处理器

两种情况会拒绝处理任务:

当线程数已经达到maxPoolSize,切队列已满,会拒绝新任务

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这类情况:

AbortPolicy 丢弃任务,抛运行时异常

CallerRunsPolicy 执行任务

DiscardPolicy 忽视,什么都不会发生

DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列(最后一个执行)的任务

实现RejectedExecutionHandler接口,可自定义处理器

二、ThreadPoolExecutor执行顺序

线程池按以下行为执行任务

(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

1)若线程数小于最大线程数,创建线程

2)若线程数等于最大线程数,抛出异常,拒绝任务

三、如何设置参数

默认值

corePoolSize=1

queueCapacity=Integer.MAX_VALUE

maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE

keepAliveTime=60s

allowCoreThreadTimeout=false

rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()

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?

threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout = (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50

根据8020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

计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。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

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,则需要通过升级硬件和优化代码,降低taskcost来处理。

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