io密集型线程池参数配置

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线程池的7个参数

线程池的7个参数随着计算机技术的不断发展，我们的软件系统也越来越复杂，对于大量的并发请求和任务的处理，传统的线程模型已经无法满足我们的需求。

线程池作为一种优化的线程模型，被广泛应用于各种软件系统中，它可以有效地管理线程的数量，提高系统的并发性能和稳定性。

在使用线程池的过程中，我们需要对线程池的7个参数进行合理的配置，以达到最佳的性能和效果。

1. corePoolSizecorePoolSize是线程池的核心线程数，也就是线程池中最少的线程数。

当有新任务到来时，线程池会优先创建核心线程来处理任务，直到核心线程数达到上限。

如果还有新任务到来，线程池会将任务放入任务队列中，等待核心线程空闲时再处理。

如果任务队列已满，线程池会创建新的非核心线程来处理任务，直到线程总数达到最大值。

合理的corePoolSize设置可以有效地控制线程池的并发度，过小会导致任务无法及时处理，过大会浪费系统资源。

2. maximumPoolSizemaximumPoolSize是线程池的最大线程数，也就是线程池中最多的线程数。

当任务队列已满，且核心线程数达到上限时，线程池会创建新的非核心线程来处理任务，直到线程总数达到最大值。

如果还有新任务到来，线程池会根据拒绝策略进行处理。

合理的maximumPoolSize设置可以保证线程池的伸缩性和弹性，过小会导致任务无法及时处理，过大会浪费系统资源。

3. keepAliveTimekeepAliveTime是非核心线程的存活时间，也就是线程空闲后的保留时间。

当非核心线程空闲时间超过keepAliveTime时，线程池会将其回收，以节省系统资源。

合理的keepAliveTime设置可以提高线程池的资源利用率，过短会导致频繁创建和销毁线程，过长会浪费系统资源。

4. TimeUnitTimeUnit是时间单位，用于表示keepAliveTime的时间单位。

常见的时间单位有秒、毫秒、微秒和纳秒等。

线程池创建参数详解

线程池创建参数详解线程池（Thread Pool）是一种多线程处理的机制，它可以管理和复用多个线程来执行一组任务，提高系统的效率和性能。

在创建线程池时，我们可以根据实际需求来设置一些参数，以满足不同的场景和要求。

本文将详细介绍线程池的创建参数及其作用，帮助读者更好地理解和使用线程池。

线程池的基本参数创建线程池时，通常需要设置以下基本参数：•核心线程数（corePoolSize）：线程池中所能容纳的核心线程数，即一直存活的线程数量。

当有新任务提交到线程池时，线程池会创建一个新的线程来处理，直到达到核心线程数。

•最大线程数（maximumPoolSize）：线程池中所能容纳的最大线程数，在需要处理的任务过多时，线程池可以扩展到最大线程数来处理任务。

超过最大线程数的任务将会被阻塞或拒绝。

•任务队列（workQueue）：用于存放等待执行的任务的队列。

当任务提交到线程池时，如果核心线程数已满，任务将被放入任务队列中等待执行。

•线程存活时间（keepAliveTime）：当线程池中线程数量超过核心线程数时，多余的线程在空闲一段时间后会被销毁，以避免资源浪费。

线程存活时间即空闲线程的最大存活时间。

•时间单位（unit）：线程存活时间的单位，通常为秒、毫秒等。

任务拒绝策略当线程池无法继续接受新任务时，可以采用不同的任务拒绝策略。

线程池提供了几种常用的任务拒绝策略：•AbortPolicy：默认的任务拒绝策略，当线程池无法继续接受新任务时，会抛出RejectedExecutionException异常。

•CallerRunsPolicy：如果线程池无法接受新任务，会将任务退回给提交任务的线程，由提交任务的线程执行该任务。

•DiscardPolicy：当线程池无法接受新任务时，会直接丢弃该任务，不抛出任何异常。

•DiscardOldestPolicy：当线程池无法接受新任务时，会丢弃队列中最早的一个任务，然后重新尝试执行该任务。

python threadpoolexecutor的使用

python threadpoolexecutor的使用标题：深入理解与使用Python的ThreadPoolExecutor在Python中，多线程是一种有效提升程序执行效率的方式，尤其在处理IO密集型任务时。

Python的concurrent.futures模块提供了一种高级接口，用于异步执行callable对象，其中包括ThreadPoolExecutor，它是用于管理线程池的工具。

本文将详细解析ThreadPoolExecutor的使用方法和原理。

一、ThreadPoolExecutor的基本概念ThreadPoolExecutor是Python并发编程中的一个重要组件，它是一个线程池执行器。

线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。

当线程完成任务后，它不会被销毁，而是回到线程池中等待下一次任务分配。

这种方式可以避免频繁地创建和销毁线程，从而提高系统的效率。

二、创建和使用ThreadPoolExecutor1. 导入所需模块首先，我们需要导入concurrent.futures模块，这是使用ThreadPoolExecutor的前提。

pythonfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor2. 创建ThreadPoolExecutor实例创建ThreadPoolExecutor实例时，可以指定最大线程数。

如果不指定，默认值为CPU核心数。

pythonexecutor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)3. 提交任务使用submit()方法提交任务到线程池。

这个方法接受一个可调用对象（如函数）和其参数，返回一个Future对象。

pythonfuture = executor.submit(func, arg1, arg2)4. 获取结果通过Future对象的result()方法获取任务的返回结果。

线程池参数设置原则

线程池参数设置原则为什么要使⽤线程池？为了减少创建和销毁线程的次数，让每个线程都可以多次的使⽤，可以根据系统情况调整线程的数量，防⽌消耗过多内存。

在实际使⽤中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当⼤，使⽤线程池就可以优化。

在java中，如果每个请求到达就创建⼀个新线程，开销是相当⼤的。

在实际使⽤中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当⼤，甚⾄可能要⽐在处理实际的⽤户请求的时间和资源要多的多。

除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。

如果在⼀个jvm⾥创建太多的线程，可能会使系统由于过度消耗内存或“切换过度”⽽导致系统资源不⾜。

为了防⽌资源不⾜，服务器应⽤程序需要采取⼀些办法来限制任何给定时刻处理的请求数⽬，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是⼀些资源耗费⽐较⼤的线程的创建和销毁，尽量利⽤已有对象来进⾏服务，这就是“池化资源”技术产⽣的原因。

线程池主要⽤来解决线程⽣命周期开销问题和资源不⾜问题。

通过对多个任务重复使⽤线程，线程创建的开销就被分摊到了多个任务上了，⽽且由于在请求到达时线程已经存在，所以消除了线程创建所带来的延迟。

这样，就可以⽴即为请求服务，使⽤应⽤程序响应更快。

另外，通过适当的调整线程中的线程数⽬可以防⽌出现资源不⾜的情况。

⼀：线程池参数简介ThreadPoolExecutor类可设置的参数主要有：corePoolSize：核⼼线程1.核⼼线程会⼀直存活，及时没有任务需要执⾏2.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3.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1.当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。

配置线程池参数

配置线程池参数全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：线程池是一种用于管理多线程的机制，能够有效地调度线程并控制线程的数量。

配置线程池参数是提高系统性能和稳定性的重要一环，合理的配置可以避免资源浪费、提高系统的响应速度和吞吐量。

下面将介绍一些常见的线程池参数配置以及配置的注意事项。

我们需要了解线程池的基本参数。

线程池的参数通常包括核心线程数、最大线程数、队列类型和大小、线程存活时间等。

核心线程数指的是线程池中保持活跃的线程数量，当任务数量超出核心线程数时，线程池会根据情况动态创建新的线程，直到达到最大线程数为止。

队列类型和大小则指定了线程池中用于存放等待执行任务的队列，当核心线程数已经达到最大且队列已满时，线程池会执行拒绝策略。

在配置线程池参数时，首先需要考虑核心线程数和最大线程数的设置。

核心线程数至少应该等于系统的处理器核心数，以确保线程池中的线程能够得到充分利用。

最大线程数的设置需要根据系统的负载情况和可用资源进行调整，通常情况下最大线程数应该是核心线程数的两倍左右。

过小的最大线程数可能会导致任务排队等待执行，过大则可能导致系统资源的浪费。

队列类型和大小的选择也是影响线程池性能的重要因素。

常见的队列类型包括有界队列和无界队列。

有界队列能够限制任务的数量，当队列满时可以触发拒绝策略，避免任务过度堆积。

无界队列则没有数量限制，但可能会导致内存泄漏等问题。

在选择队列大小时，应该结合系统的负载情况和任务的执行时间进行评估，避免因为队列过大导致系统响应速度变慢。

线程存活时间也是一个需要考虑的参数。

线程存活时间指的是线程在没有任务执行时的存活时间，当线程超过存活时间仍然没有任务可执行时，线程会被销毁。

合理设置线程存活时间可以避免系统资源的浪费，确保线程池中的线程能够及时释放。

需要注意一些线程池的其他参数配置。

例如拒绝策略的选择，常见的拒绝策略包括抛出异常、丢弃任务、丢弃最老的任务和调用者运行等。

选择适合的拒绝策略可以确保系统能够优雅地处理任务的异常情况。

Java线程池的配置

Java线程池的配置1、ThreadPoolExecutor的重要参数1、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2、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3、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4、 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=05、allowCoreThreadTimeout：允许核⼼线程超时6、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2、线程池队列的选择wordQueue任务队列，⽤于转移和阻塞提交了的任务，即任务队列是运⾏线程的，任务队列根据corePoolSize和maximumPoolSize⼯作：1.当正在运⾏的线程⼩于corePoolSize，线程池会创建新的线程2.当⼤于corePoolSize⽽任务队列未满时，就会将整个任务塞⼊队列3.当⼤于corePoolSize⽽且任务队列满时，并且⼩于maximumPoolSize时，就会创建新额线程执⾏任务4、当⼤于maximumPoolSize时，会根据handler策略处理线程任务队列有以下三种模式：1. 直接提交。

线程池参数设置技巧

线程池参数设置技巧
1. 线程池大小的选择：线程池大小的选择取决于任务类型和系统负载。

如果任务是计算密集型的，线程池大小可以与处理器数量相同。

如果任务是I/O密集型的，则线程池大小应该比处理器数量大。

2. 队列长度的选择：队列长度也取决于任务类型和系统负载。

如果任务是计算密集型的，则队列长度应该很短，以避免任务等待太久。

如果任务是I/O密集型的，则队列长度应该很长，以避免线程一直等待I/O操作。

3. 提交任务的速度：对于线程池，最好在提交任务时设置一个合理的速度。

如果任务提交速度过快，线程池可能会不断吞吐新任务，导致堆积和阻塞。

尽量保持任务提交速度与任务执行速度相匹配。

4. 线程超时时间的设置：线程的超时时间应该根据任务类型和执行时间进行选择。

如果任务需要长时间运行，线程超时时间应该更长，以避免在运行时结束任务。

如果任务只需要短时间运行，则线程超时时间应该更短，以便及时释放线程资源。

5. 线程优先级的设置：线程的优先级应该根据任务类型和任务紧急程度进行选择。

如果任务紧急程度高，则线程的优先级应该提高，以保证及时处理任务。

如果任务不紧急，则线程的优先级可以降低，以保证系统的正常运行。

线程池设计参数

线程池设计参数
在进行线程池设计时，需要考虑以下参数：
1.线程池大小：即线程数量，应根据系统资源和任务量进行调整。

2.任务队列大小：线程池中任务队列的容量，应根据任务量和资源限制进行设置。

3.任务类型：任务的类型，可以是CPU密集型任务或I/O密集型任务等。

4.线程池类型：可以是固定大小线程池、可变大小线程池或定时线程池等。

5.线程池的生命周期：线程池的创建、初始化、销毁等阶段的处理。

6.任务拒绝策略：当任务队列已满或线程池已满时，应采取的策略，如抛出异常或阻塞等。

7.线程池的执行方式：可以是同步执行或异步执行等。

8.线程池的监控和调试：需要对线程池的运行状态进行监控和调试。

综上所述，线程池的设计参数应结合实际情况进行选择和调整，以达到最优的性能和效率。

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线程池的常见配置

线程池的常见配置全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：线程池是在计算机领域中常用的一种并发处理方式，它可以提高程序的性能，减轻系统负担，提高程序的响应速度。

线程池的使用可以避免频繁创建和销毁线程所带来的性能开销，提高系统的稳定性和可靠性。

线程池的常见配置对于程序的运行效率和性能至关重要，下面我们来介绍一些常见的线程池配置参数和配置方法。

1. 线程池的大小线程池的大小是指线程池中最大的线程数目。

线程池的大小会直接影响程序的并发性能。

线程池的大小一般取决于处理任务的类型和负载情况。

如果处理的任务是CPU密集型的，可以设置较小的线程池大小；如果处理的任务是IO密集型的，可以设置较大的线程池大小。

一般情况下，线程池的大小建议设置为处理器核心数的两倍。

2. 队列的大小线程池的队列用于存放待执行的任务。

当线程池的线程数目达到最大值时，多余的任务会被放入队列中等待执行。

队列的大小是限制线程池的一个重要参数，合理设置队列的大小可以避免过度堆积任务导致系统资源耗尽。

一般来说，队列的大小建议设置为系统负载的两倍。

3. 线程池的拒绝策略当线程池的队列已满且无法创建新的线程时，线程池会根据设定的拒绝策略来处理新的任务。

常见的拒绝策略包括：- ThreadPoolExecutor.AbortPolicy：直接抛出RejectedExecutionException异常；- ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由提交任务的线程来执行这个任务；- ThreadPoolExecutor.DiscardOldesPolicy：丢弃队列中最老的任务；- ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：直接丢弃新的任务，不做任何处理。

4. 空闲线程的存活时间当线程池中的线程数量超过核心数时，多余的线程会在一段时间后被回收掉。

这个时间间隔就是空闲线程的存活时间。

合理设置空闲线程的存活时间可以节约系统资源，并提高系统的性能。

线程池介绍——精选推荐

线程池介绍ExecutorCallable Runnable + ret异步futurefuturetask Future + RunnableCompletableFuture（任务管理类）提供链式处理⽅式allOf⼀堆任务的管理anyOfsubmittaskThreadPoolExecutorForkJoinPool线程池维护两个集合线程任务各种参数Executors线程池的⼯⼚SingleThreadExecutor线程池线程池分类CachedThreadPool创建⼀个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要可灵活回收空闲线程，(回收默认时间为1min)若⽆可回收，则新建线程线程池为⽆限⼤(Integer.MAX_VALUE)当执⾏第⼆个任务时第⼀个任务已经完成，会复⽤执⾏第⼀个任务的线程，⽽不⽤每次新建线程FixedThreadPool创建⼀个定长线程池，可控制线程最⼤并发数，超出的线程会在队列中等待定长线程池的⼤⼩最好根据系统资源进⾏设置SingleThreadScheduledExecutor创建⼀个单线程化的线程池，它只会⽤唯⼀的⼯作线程来执⾏任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执⾏ScheduledThreadPool给定延时之后的运⾏任务或定期处理任务ForkJoinPool，jdk1.7以后的新线程池，分治算法，计算向数据移动将⼤任务切分成⼩任务执⾏，然后汇总⽤很少的线程执⾏很多的任务，TPE做不到先执⾏⼦任务CPU密集型ForkJoinTaskForkJoinTask的⼦类RecursiveActionRecursiveTaskparallelStream也是⽤的ForkJoinPoolfork，⼀个进程拆分成两个进程⼤任务拆分成⼩任务，然后汇总WorkStealingPool每⼀个线程都有⾃⼰单独的队列执⾏完⾃⼰任务会从其他线程上⾯偷取任务执⾏拒绝策略⽣命周期RUNNING：能接受新提交的任务，并且也能处理阻塞队列中的任务SHUTDOWN：关闭状态，不再接受新提交的任务，但却可以继续处理阻塞队列中已保存的任务STOP：不能接受新任务，也不能处理队列中的任务，会中断正在处理任务的线程TIDYING：如果所有任务都终⽌了，workerCount（有效线程数）为0，线程池进⼊该状态后调⽤terminated()⽅法进⼊Terminated状态 TERMINATED：在terminated⽅法执⾏完成后进⼊该状态，默认terminated⽅法中什么也没有做ThreadPoolExecutor 参数public TreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 核⼼线程池数量int maximumPoolSize, // 最⼤线程池数量long keepAliveTime, // 临时线程的⽣命周期TimeUnit unit, // 临时线程的⽣命周期单位BlockQueue<Runnable> workQueue, // 阻塞队列ThreadFactory threadFactory, // 线程⼯⼚RejectedExecutionHandler handler){ // 饱和策略（拒绝策略）}ArrayBlockingQueue，基于数组，定长数组，缓存队列的数据对象，LinkedBlockingQueue，基于链表，同ArrayListBlockingQueue类似DelayQueue，只有当指定的延迟时间到了，才能够从队列中获取该元素PriorityBlockingQueue，基于优先级的阻塞队列，不会阻塞数据⽣产者SynchronousQueue，⼀种⽆缓冲的等待队列，类似于⽆中介的直接交易arrayblockingqueue和linkedblockqueue的区别队列中的锁不同队列⼤⼩初始化⽅式不同拒绝策略ThreadPollExecutor.AbortPolicy：丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常ThreadPollExecutor.DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃对⽴最前⾯的任务，然后重新尝试执⾏任务ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调⽤线程处理该任务Execute⽅法执⾏逻辑如果当前运⾏的线程少于corePoolSize，则会创建新得线程来执⾏新的任务如果运⾏的线程个数等于或者⼤于corePoolSize，则会将提交的任务存放到阻塞队列workQueue中如果当前workQueue队列已满的话，则会创建新的线程来执⾏任务如果线程个数已经超过了maximumPoolSize，使⽤饱和策略RejectedExecutionHandler来进⾏处理Excutor和Submitsubmit是基于⽅法Executor.execute（Runnable）的延申，通过创建并返回⼀个Future类对象，取消执⾏或等待完成线程池的关闭关闭线程，可以通过shutDown和shutDownNow两个⽅法遍历线程池中所有的线程，然后依次中断shutdownNow⾸先将线程池的状态设置为STOP，然后尝试停⽌所有的正在执⾏和未执⾏任务的线程，并返回等待执⾏任务的列表shutdown只是将线程池的状态设置未SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执⾏任务的线程Worker类单独的线程类，执⾏⾃⼰的任务execute1 core queue noncore 核⼼线程addWorkercount++addworker start。

io密集型线程池参数配置

io密集型线程池参数配置
io密集型应用程序通常需要执行大量的io操作，例如读写文件、网络通信等。

在这种情况下，线程的执行时间往往被io等待时间所主导，因此，线程池的优化策略也需要针对这种场景进行调整。

以下是一些常见的io密集型线程池参数配置：
1. 线程数目
io密集型应用程序主要依赖于io操作的速度，因此，线程数目应该设置成合适的值，以保证io操作的最大化吞吐量。

通常情况下，线程数目不应该超过cpu核数的2倍，否则可能会导致资源浪费，甚至会降低系统性能。

2. 队列大小
在io密集型应用程序中，线程通常需要等待io操作完成后才能继续执行下一步操作。

因此，在线程池中，需要设置一个适当的队列大小，以避免线程因等待io操作而阻塞。

通常情况下，队列大小应该设置为线程数目的2~4倍。

3. 空闲线程存活时间
在io密集型应用程序中，由于线程等待io操作的时间较长，因此，线程池中的线程可能会处于空闲状态。

为了避免频繁地创建和销毁线程，可以设置一个合适的空闲线程存活时间，以让线程在空闲一段时间后自动销毁。

通常情况下，空闲线程存活时间应该设置为1~5分钟。

4. 线程池的拒绝策略
当线程池中的线程数目达到上限时，如果有新的任务进来，就需要根据拒绝策略来处理这些任务。

在io密集型应用程序中，可以使用一些合适的拒绝策略，例如直接拒绝、丢弃最老的任务、丢弃当前任务等。

总之，对于io密集型应用程序，线程池的参数配置需要根据具体的场景进行优化，以达到最佳的性能和稳定性。

线程池参数值配置依据

线程池参数值配置依据⼀、聊聊线程池的参数配置规则1、CPU密集型、IO密集型、混合型任务2、任务执⾏时间3、任务是否有依赖----⽐如其他系统资源（数据库，第三⽅接⼝等）这⾥讲解，根据CPU密集型、IO密集型、任务执⾏时间来决定如何配置：核⼼线程数、最⼤线程数、等待队列数1、CPU密集型：⼀般使⽤较⼩的线程池---》 CPU核⼼数+12、IO密集型：2*CUP核⼼数+13、任务执⾏时间（系统任务吞吐量、任务执⾏完成需要时间等考虑）那么就需要以下⼏个参数来决定核⼼线程数、最⼤线程数、等待队列数的具体参考范围taskSecond=20~100 //每秒系统接收的任务数量：参考我的业务系统⼤概是20~100个taskCost=5~10 //每个任务需要花费的时间（单位：秒）：这⾥参考我的⽂件处理业务系统是：5s~10sresponseTime=1 //系统允许容忍最⼤响应时间，这⾥1秒，其实我的业务系统是异步处理，所以基本是毫秒级别响应，但是为了保守起见，为1秒吧那么我们开始根据这⼏个服务器的参考参数来计算⼀下核⼼线程数、最⼤线程数、等待队列数的取值范围核⼼线程池数=corePoolSize=每秒需要多少个线程来处理，所以有了下⾯的公式：（公式的值是⼀个范围，⼤伙看不懂记得在纸上写出来就看得通熟易懂）1、corePoolSize=taskSecond / ( 1 / taskCost )=(20~100)/(1/5~10)=（20~100）* (5~10)=(100~500)~(200~1000) 。

也就是corePoolSize说明：5秒内可能产⽣的任务是：100~50010秒内可能产⽣的任务数量数：200~10002、但是根据8020原则，如果80%的每秒任务⼩于800，那么corePoolSize设置为80即可。

注意：但是我的当时为什么考虑没有根据⾃⼰计算出来的参数，主要是我的是⽂件处理，处理时间过长，最⼤的⽂件上限时：100M，当时⽂件分⽚上传，默认是5M⼀⽚，那么最长时间是涉及20分⽚⽂件进⾏下载，再接着上传到第三⽅接⼝。

线程核心参数？如何合理配置线程池参数？

线程核⼼参数？如何合理配置线程池参数？线程池的核⼼参数corePoolSize（核⼼线程数）（1）核⼼线程会⼀直存在，即使没有任务执⾏；（2）当线程数⼩于核⼼线程数的时候，即使有空闲线程，也会⼀直创建线程直到达到核⼼线程数；（3）设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核⼼线程会超时关闭。

queueCapacity（任务队列容量）也叫阻塞队列，当核⼼线程都在运⾏，此时再有任务进来，会进⼊任务队列，排队等待线程执⾏。

maxPoolSize（最⼤线程数）(1）线程池⾥允许存在的最⼤线程数量；(2）当任务队列已满，且线程数量⼤于等于核⼼线程数时，会创建新的线程执⾏任务；(3）线程池⾥允许存在的最⼤线程数量。

当任务队列已满，且线程数量⼤于等于核⼼线程数时，会创建新的线程执⾏任务。

keepAliveTime（线程空闲时间）(1）当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出（关闭），直到线程数等于核⼼线程数；(2）如果设置了allowCoreThreadTimeout=true，则线程会退出直到线程数等于零。

allowCoreThreadTimeout（允许核⼼线程超时）rejectedExecutionHandler（任务拒绝处理器）(1）当线程数量达到最⼤线程数，且任务队列已满时，会拒绝任务；(2）调⽤线程池shutdown()⽅法后，会等待执⾏完线程池的任务之后，再shutdown()。

如果在调⽤了shutdown()⽅法和线程池真正shutdown()之间提交任务，会拒绝新任务。

线程池任务调度推荐配置默认配置corePoolSize = 1queueCapacity = Integer.MAX_VALUEmaxPoolSize = Integer.MAX_VALUEkeepAliveTime = 60秒allowCoreThreadTimeout = falserejectedExecutionHandler = AbortPolicy()个性配置corePoolSize 建议值为：每秒任务数*任务执⾏时间(例如0.5s) 【100 * 0.2=20】maxPoolSize 建议和corePoolSize 配置⼀样、有同学建议直接设置为cpu数量+1keepAliveTiime 设定值可根据任务峰值持续时间来设定。

线程池配置合理线程数

线程池配置合理线程数
1.cpu密集型（例如while循环）
cpu密集的意思是该任务需要⼤量的运算，⽽没有阻塞，cpu⼀直全速运⾏。

cpu密集任务只有在真正的多核cpu上才可能得到加速（通过多线程）
⽽在单核cpu上，⽆论你开⼏个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为cpu总的运算能⼒就那些cpu密集型任务配置尽可能少的线程数量
⼀般公式：cpu核数+1个线程的线程池
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); //可以算出核数，例如结果为8就是8核2.IO密集型（例如数据库取数据操作）
第⼀种：
由于IO密集型任务线程并不是⼀直在执⾏任务，则应配置尽可能多的线程，如cpu核数*2
第⼆种：
参考公式：cpu核数/1-阻塞系数阻塞系数在0.8~0.9之间
⽐如8核cpu:8/1-0.9 = 80个线程数。

Java线程池如何合理配置核心线程数

Java线程池如何合理配置核⼼线程数我相信⼤家都⽤过线程池，但是线程池数量设置为多少⽐较合理呢？线程数的设置的最主要的⽬的是为了充分并合理地使⽤ CPU 和内存等资源，从⽽最⼤限度地提⾼程序的性能，因此让我们⼀起去探索吧！⾸先要考虑到 CPU 核⼼数，那么在 Java 中如何获取核⼼线程数？可以使⽤ Runtime.getRuntime().availableProcessor() ⽅法来获取（可能不准确，作为参考）在确认了核⼼数后，再去判断是 CPU 密集型任务还是 IO 密集型任务：CPU 密集型任务：⽐如像加解密，压缩、计算等⼀系列需要⼤量耗费 CPU 资源的任务，⼤部分场景下都是纯 CPU 计算。

IO 密集型任务：⽐如像 MySQL 数据库、⽂件的读写、⽹络通信等任务，这类任务不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作⽐较耗时，会占⽤⽐较多时间。

在知道如何判断任务的类别后，让我们分两个场景进⾏讨论：CPU 密集型任务对于 CPU 密集型计算，多线程本质上是提升多核 CPU 的利⽤率，所以对于⼀个 8 核的 CPU，每个核⼀个线程，理论上创建 8 个线程就可以了。

如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。

此时假设我们设置的线程数量是 CPU 核⼼数的 2 倍，因为计算任务⾮常重，会占⽤⼤量的 CPU 资源，所以这时 CPU 的每个核⼼⼯作基本都是满负荷的，⽽我们⼜设置了过多的线程，每个线程都想去利⽤ CPU 资源来执⾏⾃⼰的任务，这就会造成不必要的上下⽂切换，此时线程数的增多并没有让性能提升，反⽽由于线程数量过多会导致性能下降。

因此，对于 CPU 密集型的计算场景，理论上线程的数量 = CPU 核数就是最合适的，不过通常把线程的数量设置为CPU 核数 +1，会实现最优的利⽤率。

即使当密集型的线程由于偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程也能确保 CPU 的时钟周期不会被浪费，从⽽保证 CPU 的利⽤率。

java线程池合理设置最大线程数和核心线程数方式

java线程池合理设置最⼤线程数和核⼼线程数⽅式⽬录线程池合理设置最⼤线程数和核⼼线程数⼀开始是这么配置的后来⽹上查询线程池核⼼数配置最后我是这么配置的线程池核⼼线程数与最⼤线程数的区别线程池策略饱和策略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 {@Overridepublic 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。

创建自定义线程池（最大线程数该如何设置？）

创建⾃定义线程池（最⼤线程数该如何设置？）CPU密集型 IO密集型⼀：CPU密集型：定义：CPU密集型也是指计算密集型，⼤部分时间⽤来做计算逻辑判断等CPU动作的程序称为CPU密集型任务。

该类型的任务需要进⾏⼤量的计算，主要消耗CPU资源。

这种计算密集型任务虽然也可以⽤多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执⾏任务的效率就越低，所以，要最⾼效地利⽤CPU，计算密集型任务同时进⾏的数量应当等于CPU的核⼼数。

特点： 01：CPU 使⽤率较⾼（也就是经常计算⼀些复杂的运算，逻辑处理等情况）⾮常多的情况下使⽤ 02：针对单台机器，最⼤线程数⼀般只需要设置为CPU核⼼数的线程个数就可以了 03：这⼀类型多出现在开发中的⼀些业务复杂计算和逻辑处理过程中。

代码⽰例：1package pool;23import java.util.concurrent.Executors;4import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;5import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;6import java.util.concurrent.TimeUnit;78public class Demo02 {9public static void main(String[] args) {10//⾃定义线程池！⼯作中只会使⽤ ThreadPoolExecutor1112/**13 * 最⼤线程该如何定义（线程池的最⼤的⼤⼩如何设置！）14 * 1、CPU 密集型，⼏核，就是⼏，可以保持CPU的效率最⾼！15*/1617//获取电脑CPU核数18 System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); //8核1920 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(21 2, //核⼼线程池⼤⼩22 Runtime.getRuntime().availableProcessors(), //最⼤核⼼线程池⼤⼩（CPU密集型，根据CPU核数设置）23 3, //超时了没有⼈调⽤就会释放24 TimeUnit.SECONDS, //超时单位25new LinkedBlockingDeque<>(3), //阻塞队列26 Executors.defaultThreadFactory(), //线程⼯⼚，创建线程的，⼀般不⽤动27new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); //银⾏满了，还有⼈进来，不处理这个⼈的，抛出异常2829try {30//最⼤承载数，Deque + Max (队列线程数+最⼤线程数)31//超出抛出 RejectedExecutionException 异常32for (int i = 1; i <= 9; i++) {33//使⽤了线程池之后，使⽤线程池来创建线程34 threadPool.execute(()->{35 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" ok");36 });37 }38 } catch (Exception e) {39 e.printStackTrace();40 } finally {41//线程池⽤完，程序结束，关闭线程池42 threadPool.shutdown(); //（为确保关闭，将关闭⽅法放⼊到finally中）43 }44 }45 }⼆：IO密集型：定义：IO密集型任务指任务需要执⾏⼤量的IO操作，涉及到⽹络、磁盘IO操作，对CPU消耗较少，其消耗的主要资源为IO。

线程池参数

线程池参数
线程池参数
线程池参数包括：
* 核心线程数：核心线程数定义了线程池的最小数量，该参数决定了当线程处于任务活动状态的最小线程数，它们不被回收直到线程池关闭
活动等待时间：活动等待时间是指当活动的线程超出核心线程数时，线程池空闲线程检查任务队列的时间间隔；
最大线程数：最大线程数定义了线程池维持活动状态的最大线程数，超出该数量的线程将被回收；
任务队列：任务队列是指等待被处理的任务队列，它定义了处理任务的具体策略，比如：先进先出、优先级等；
线程工厂：线程工厂用于创建线程，当线程池需要增加线程时，将使用线程工厂的newThread() 方法创建线程；
拒绝策略：拒绝策略定义了任务队列已满时，向线程池投递任务时的回退策略，一般有四种：抛出异常、拒绝执行、将任务加入队列尾部、运行当前任务。

线程池参数设置原则

线程池参数设置原则
线程池是指一组可以重复使用的线程，它可以提供更好的性能，更好的可扩展性和更多的可用性。

线程池参数设置是线程池实现的关键，它可以控制线程池的大小和吞吐量，从而影响应用程序的性能。

首先，线程池参数设置的首要任务是确定线程池的大小。

线程池的大小可以通过设置corePoolSize和maximumPoolSize参数来控制。

corePoolSize参数指定线程池中保持空闲状态的线程数，而maximumPoolSize参数指定线程池中允许的最大线程数。

如果线程池大小设置不当，会导致系统资源的浪费或者系统性能下降。

其次，线程池参数设置的重要任务是控制线程池的吞吐量。

线程池的吞吐量可以通过设置keepAliveTime参数和queueSize参数来控制。

keepAliveTime参数指定了线程池中空闲线程的存活时间，queueSize参数指定了线程池中等待队列的大小。

如果线程池的吞吐量设置不当，会导致系统负载过高或者系统响应时间过长。

最后，线程池参数设置的重要任务是控制线程池的扩展能力。

线程池的扩展能力可以通过设置rejectHandler参数来控制。

rejectHandler参数指定了线程池如何处理请求，如果线程池的扩展能力设置不当，会导致系统出现假死状态。

总之，线程池参数设置至关重要，它可以控制线程池的大小、吞吐
量和扩展能力，从而影响应用程序的性能。

因此，在实际应用中，应该根据实际情况来调整线程池参数，以达到最佳的性能。