在 Java 并发编程中，线程池 是提高系统吞吐量、优化资源管理的重要工具。然而，线程池参数配置不当 会导致性能下降，甚至引发 OOM（内存溢出）等严重问题。因此，合理配置线程池参数至关重要。

本文将深入剖析线程池的核心参数，结合实战代码，帮助你掌握线程池优化的最佳实践。

1. 为什么线程池参数配置如此重要？

在实际项目中，线程池广泛应用于高并发场景，例如：

• Web 服务器（Tomcat、Jetty） 处理 HTTP 请求
• 数据库连接池 控制数据库连接资源
• 爬虫系统 高并发抓取网页内容
• 大数据任务 并行计算和处理海量数据

如果线程池参数配置不合理，可能会导致：

• 线程数过多 → 资源争抢，CPU 负载过高，甚至引发系统崩溃。
• 线程数过少 → 任务排队，系统响应变慢，吞吐量下降。
• 任务队列无限增长 → 内存溢出（OOM），系统崩溃。

因此，理解并正确配置线程池参数，是保障高并发系统稳定运行的关键。

2. 线程池核心参数解析

Java 提供 ThreadPoolExecutor 类，允许开发者自定义线程池的行为。其核心参数如下：

2.1 核心线程数（corePoolSize）

线程池始终保持的最小线程数量，即使它们处于空闲状态。

• 最佳值：通常设置为 CPU 核心数，因为这样可以充分利用多核处理能力。
• 适用于 CPU 密集型任务（如计算密集型应用），建议 corePoolSize = CPU 核心数。
• 适用于 IO 密集型任务（如数据库查询、网络请求），可以适当增大 corePoolSize。

2.2 最大线程数（maximumPoolSize）

线程池在高负载情况下可扩展的最大线程数量。

• 最佳值：通常设为 corePoolSize * 2，以便应对突发流量。
• 如果 maximumPoolSize 过小，可能导致任务堆积，响应时间变长。
• 如果 maximumPoolSize 过大，可能导致过多线程争抢 CPU，影响系统稳定性。

2.3 线程空闲时间（keepAliveTime）

线程池在缩减线程数量时，允许空闲线程存活的时间。

• 仅适用于非核心线程（核心线程默认不会回收）。
• 建议设置 60 秒，避免线程频繁创建和销毁带来的开销。

2.4 任务队列（workQueue）

线程池用于缓存等待执行任务的队列。

常见的队列类型：

1. LinkedBlockingQueue（无界队列）

• 适用于任务较多，但不会无限增加的场景。
• 可能导致 OOM（内存溢出），不建议在高负载系统使用。

2. ArrayBlockingQueue（有界队列）

• 适用于控制任务队列大小，防止 OOM。
• 适用于高并发环境，例如 Web 服务器。

3. SynchronousQueue（直接传递，不存储）

• 适用于极高吞吐量场景，线程必须立即消费任务，否则任务将被拒绝。
• 适用于 Netty 或高吞吐量 RPC 服务器。

2.5 拒绝策略（RejectedExecutionHandler）

当任务队列已满，并且线程池中的线程已达最大值时，如何处理新任务。

• AbortPolicy（默认）：抛出异常，阻止新任务提交。
• CallerRunsPolicy：让提交任务的线程自己执行任务，降低并发。
• DiscardPolicy：直接丢弃新任务，不抛异常。
• DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的任务，重新尝试执行新任务。

3. 代码示例：合理配置线程池

下面的示例代码展示了如何创建一个合理配置的线程池，并模拟高并发任务处理。

import java.util.concurrent.*;

public class ThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 计算最佳线程数
        int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); // CPU 核心数
        int maxPoolSize = corePoolSize * 2; // 最大线程数
        long keepAliveTime = 60L; // 线程空闲存活时间
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(50); // 有界队列，防止 OOM
        
        // 创建线程池
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maxPoolSize,
                keepAliveTime,
                TimeUnit.SECONDS,
                workQueue,
                new ThreadFactory() {
                    private int count = 0;
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        Thread thread = new Thread(r);
                        thread.setName("CustomThread-" + count++);
                        return thread;
                    }
                },
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略：调用方执行
        );
        
        // 提交 100 个任务
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            final int taskId = i;
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is handling task " + taskId);
                try {
                    Thread.sleep(1000); // 模拟任务执行
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            });
        }
        
        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
    }
}

4. 结论与推荐配置

合理配置线程池，可以提高系统吞吐量，防止 OOM，提高并发性能。建议在实际项目中，结合业务场景 进行合理调优！

你是否已经在你的项目中优化了线程池？欢迎在评论区交流你的经验！