如何设置线程池大小？

“线程池的线程数量设置过多会导致线程竞争激烈”吗？

如果线程数量设置过少的话，还会导致系统无法充分利用计算机资源。那么如何设置 才不会影响系统性能呢？

其实线程池的设置是有方法的，不是凭借简单的估算来决定的。今天我们就来看看究竟有哪些计算方法可以复用，线程池中各个参数之间又存在怎样的关系。

线程池原理

线程池框架 Executor

我们可以通过下面这张图来了解下线程池的线程分配流程：

计算线程数量

了解完线程池的实现原理和框架，我们就可以动手实践优化线程池的设置了。

测试代码在 4 核 intel i5 CPU 机器上的运行时间变化如下：

备注：由于测试代码读取 2MB 大小的文件，涉及到大内存，所以在运行之前，我们需要调 整 JVM 的堆内存空间：-Xms4g -Xmx4g，避免发生频繁的 FullGC，影响测试结果。

通过测试结果，我们可以看到每个线程所花费的时间。当线程数量在 8 时，线程平均执行 时间是最佳的，这个线程数量和我们的计算公式所得的结果就差不多。

看完以上两种情况下的线程计算方法，你可能还想说，在平常的应用场景中，我们常常遇不 到这两种极端情况，那么碰上一些常规的业务操作，比如，通过一个线程池实现向用户定时 推送消息的业务，我们又该如何设置线程池的数量呢？

综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线 程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。

总结

今天我们主要学习了线程池的实现原理，Java 线程的创建和消耗会给系统带来性能开销， 因此 Java 提供了线程池来复用线程，提高程序的并发效率。

Java 通过用户线程与内核线程结合的 1:1 线程模型来实现，Java 将线程的调度和管理设置 在了用户态，提供了一套 Executor 框架来帮助开发人员提高效率。

Executor 框架不仅包括了线程池的管理，还提供了线程工厂、队列以及拒绝策略等，可以说 Executor 框架为并 发编程提供了一个完善的架构体系。

在不同的业务场景以及不同配置的部署机器中，线程池的线程数量设置是不一样的。其设置 不宜过大，也不宜过小，要根据具体情况，计算出一个大概的数值，再通过实际的性能测 试，计算出一个合理的线程数量。

我们要提高线程池的处理能力，一定要先保证一个合理的线程数量，也就是保证 CPU 处理 线程的最大化。

在此前提下，我们再增大线程池队列，通过队列将来不及处理的线程缓存起来。在设置缓存队列时，我们要尽量使用一个有界队列，以防因队列过大而导致的内存溢出 问题