java线程池如何合理设置最大线程数和核心线程数

这篇文章将为大家详细讲解有关java线程池如何合理设置最大线程数和核心线程数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

线程池合理设置最大线程数和核心线程数

工作中有这样一个场景，需要处理千万级别的数据的一个算法，大部分是增删查的操作。这个时候就需要使用多线程去处理。

一开始是这么配置的

@Configuration
@EnableAsync(proxyTargetClass = true)//利用@EnableAsync注解开启异步任务支持
@ComponentScan({"com.ctfojt.auditbcarslogo.service"}) //必须加此注解扫描包
public class ThreadPoolConfig implements AsyncConfigurer {
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        taskExecutor.setCorePoolSize(10);//核心线程大小
        taskExecutor.setMaxPoolSize(20);//最大线程大小
        taskExecutor.setQueueCapacity(500);//队列最大容量
        //当提交的任务个数大于QueueCapacity，就需要设置该参数，但spring提供的都不太满足业务场景，可以自定义一个，也可以注意不要超过QueueCapacity即可
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        taskExecutor.setAwaitTerminationSeconds(10);
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("BCarLogo-Thread-");
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

这样配置效率很低，一天大概能处理30多万的数据。往后随着插入表的数据越来越多，处理速度也随之降低，跑个一两天之后，差不多能够处理10万多。完全满足不了需求。

后来网上查询线程池核心数配置

大部分都是这样的：

注：IO密集型（某大厂实践经验） 核心线程数 = CPU核数 / （1-阻塞系数）或着 CPU密集型：核心线程数 = CPU核数 + 1 IO密集型：核心线程数 = CPU核数 * 2

也尝试着这么配置，结果发现效率并不理想，提高不了多少。

最后我是这么配置的

结果效率大大提升，仅用不到一天的数据，就跑完了千万级的数据。

//获取当前机器的核数
public static final int cpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
@Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        taskExecutor.setCorePoolSize(cpuNum);//核心线程大小
        taskExecutor.setMaxPoolSize(cpuNum * 2);//最大线程大小
        taskExecutor.setQueueCapacity(500);//队列最大容量
        //当提交的任务个数大于QueueCapacity，就需要设置该参数，但spring提供的都不太满足业务场景，可以自定义一个，也可以注意不要超过QueueCapacity即可
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
        taskExecutor.setAwaitTerminationSeconds(60);
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("BCarLogo-Thread-");
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }

完美的解决了问题！

线程池核心线程数与最大线程数的区别

线程池策略

corePoolSize：核心线程数；maximunPoolSize：最大线程数

每当有新的任务到线程池时，

• 第一步：先判断线程池中当前线程数量是否达到了corePoolSize，若未达到，则新建线程运行此任务，且任务结束后将该线程保留在线程池中，不做销毁处理，若当前线程数量已达到corePoolSize，则进入下一步；

• 第二步：判断工作队列(workQueue)是否已满，未满则将新的任务提交到工作队列中，满了则进入下一步；

• 第三步：判断线程池中的线程数量是否达到了maxumunPoolSize，如果未达到，则新建一个工作线程来执行这个任务，如果达到了则使用饱和策略来处理这个任务。注意： 在线程池中的线程数量超过corePoolSize时，每当有线程的空闲时间超过了keepAliveTime，这个线程就会被终止。直到线程池中线程的数量不大于corePoolSize为止。

（由第三步可知，在一般情况下，Java线程池中会长期保持corePoolSize个线程。）

饱和策略

当工作队列满且线程个数达到maximunPoolSize后所采取的策略

• AbortPolicy：默认策略；新任务提交时直接抛出未检查的异常RejectedExecutionException，该异常可由调用者捕获。

• CallerRunsPolicy：既不抛弃任务也不抛出异常，使用调用者所在线程运行新的任务。

• DiscardPolicy：丢弃新的任务，且不抛出异常。

• DiscardOldestPolicy：调用poll方法丢弃工作队列队头的任务，然后尝试提交新任务

• 自定义策略：根据用户需要定制。

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