多线程编程是每一个开发必知必会的技能，在实际项目中，为了避免频繁创建和销毁线程，我们通常使用池化的思想，用线程池进行多线程开发。
线程池在开发中使用频率非常高，也包含不少知识点，是一个高频面试题，本篇总结线程池的使用经验和需要注意的问题，更好的应对日常开发和面试。
如有更多知识点，欢迎补充~
异常处理
正如我们在异常处理机制所讲，如果你没有对提交给线程池的任务进行异常捕获，那么异常信息将会丢失，不利于问题排查。
通常异常处理要么是手动处理掉，要么是往上抛由全局异常处理器统一处理，切勿吃掉异常。
在实际开发中，我们可以使用装饰器模式对TheradPoolExecutor进行封装，重写它的execute和submit方法，进行try-catch处理，打印日志，防止开发同学直接使用ThreadPoolExecutor提交任务而漏了异常处理。
traceid
完整的日志链路对日志分析，问题排查是至关重要的，否则拿到一堆日志没有关联性，根本无从下手。
一个完整的请求可能经过很多个方法调用，服务调用，mq消息发送等，要串联起来需要一个全局id，称为traceid。
例如我们使用spring cloud sleuth链路跟踪，它就会在上下文（MDC）塞一个traceid，并不断传递下去。
很遗憾，如果你在请求过程使用线程池（直接new ThreadPoolExecutor），那么traceid将会丢失，例如你会看到如下日志：
很明显，线程池里打印的日志跟外面的关联不起来了，这会影响我们分析排查问题。
解决方案，可以使用spring提供的ThreadPoolTaskExecutor，它内部也包装了ThreadPoolExecutor，提供更多功能。将其注册到spring容器中，使用spring cloud sleuth时，它会判断如果实现了ExecutorService接口的bean，就会进行动态代理为TraceableExecutorService，它会将当前上下文的traceid传递给线程池的线程，那么就可以关联起来了。如：
当然你也可以像前面说的，封装自己的ThreadPoolExecutor注册到spring容器，也一样会被代理。
关于traceid我们还在xxl这边有写到，可以参考给xxl新增traceId和spanId。
ThreadLocal
ThreadLocal是线程内一块数据结构（Thread类内有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap），线程间互不干扰，没有并发问题。上面我们提到使用MDC可以在各个位置打印traceid，实际就是利用了ThreadLocal，如使用logback：
ThreadLocal在线程内传递数据是没有问题的，但涉及到子线程怎么办呢？这个时候就无法传递过去了，不过Thread类内还有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals，当创建子线程的时候会把父线程的ThreadLocal"继承"过来。
但使用线程池场景又不太一样了，因为线程池里的线程是只创建一次，后续复用的，而前面说的"继承"是创建时一次性传递过来，后续就不会更改，很明显不符合线程池的场景，使用线程池时希望线程每次都从父线程获取最新的ThreadLocal。
解决方案，可以使用阿里的transmittable-thread-local，它的原理也不复杂，就是在每次提交任务给线程池的时候，拷贝ThreadLocal。 关于ThreadLocal我们之前有过介绍，有兴趣可以看下面试再也不怕问ThreadLocal了，ThreadLocal扩展。
核心参数
这是入门级八股文了吧，基本烂到面试官都不问了，但有一些点我仍想发掘一下亮点。
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
如上是参数最全的构造方法，参数解释：
- corePoolSize
核心线程数，默认是不初始化创建核心线程，也不回收。可以通过prestartCoreThread/prestartAllCoreThreads方法对线程池进行预热，也可以通过allowCoreThreadTimeOut方法对核心线程进行回收。 - maximumPoolSize
最大线程数，当核心线程开到最大，且任务队列也满了，还有任务提交，就会继续开线程到直到最大线程数。 - keepAliveTime
当线程数大于核心线程数，线程最大空闲时间，超过就会被销毁回收。 - unit
keepAliveTime的时间单位。 - workQueue
队列，核心线程满了，任务会暂存到队列，等待执行。 - threadFactory
线程工厂，默认是Executors.defaultThreadFactory()，线程名称由：pool-数字-thread 组成。 - RejectedExecutionHandler
拒绝策略，当队列满了，最大线程数也满了，还提交任务就会触发拒绝策略，jdk提供了4种拒绝策略，默认是AbortPolicy，也可以自定义拒绝策略。
需要提到的点是：
-
根据业务定义不同的线程池
有的人喜欢定义一个所谓"通用"的线程池来处理各种业务，这种做法不好，每种业务的核心参数需求不一样，且会相互竞争资源，正确的做法应该是每种业务定义一个线程池。 -
有意义的线程名称
从上面可以看到默认的线程名称不是特别友好，我们可以根据业务取一个有意义的名称。这里我用到guava里的ThreadFactoryBuilder，例如：new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("taskDispatchPool" + "-%d")
.build(); -
合适的队列长度
过长的队列长度可能导致应用OOM，实际要根据具体情况指定，不宜过大，禁止使用无界队列。
jdk的Executors辅助类创建的线程池队列长度很多都是无界的，稍有不慎就会导致内存溢出，这也是为什么阿里java开发规范明确禁止使用Executors创建线程池的原因。 -
与tomcat/hystirx线程池的区别
jdk的线程池是在核心线程满了，任务先进入队列，队列满了再继续创建线程到最大线程数。
而tomcat/hystrix的线程池策略是，核心线程满了，就继续创建线程到最大线程数，再有任务就进入队列。 -
设置合适的核心参数
一般任务可以分为cpu密集型或io密集型，对于cpu密集型比较容易设置，一般设置为cpu核数即可，不宜过大，因为cpu密集型线程过大会有大量的线程切换，反而降低性能。
io密集型就不好估算了，而且大部分情况下都是io密集型，没有万能公式，只能根据经验，测试，生产运行观察，调整，才能达到一个比较合适的值，这就要求我们的线程池要支持动态调整参数，下面还会说到。
如果跟面试官提这些点，说明你不是单纯背八股文，是有真的在思考总结~
动态线程池
上面我们说到线程池的核心参数（主要是线程数和队列长度）不太好估算，设置过小可能任务处理不过来导致阻塞，设置过大可能影响整体服务或影响下游服务，所以生产环境的线程池要支持动态调整。幸运的是ThreadPoolExecutor提供了方法可以直接对核心参数进行修改，例如setCorePoolSize，setMaximumPoolSize，我们可以在运行过程进行设置，线程池内部就会根据参数调整线程了。
笔者所在的项目一份代码会部署在各个国家（环境），每个环境的业务，数据量不一样，机器配置也不一样，所以需要根据环境设置不同的参数。在实际运行过程中，有时候为了提升处理效率设置比较大的线程数，而忽略对下游服务的影响，导致下游服务被压垮。也有时候开始估算太小，后面业务增长，导致处理不过来的情况。所以需要动态调整，我们把线程池参数配置接入到apollo，随时可以调整生效，同时我们也把线程池的运行情况上报到grafana，可以进行监控，告警。
关于动态线程池，之前也写过，可以参考：
加强版ThreadPoolExecutor升级
Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
hippo4j
如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答
任务统计
有时候我们需要对提交给线程池的任务进行统计，例如本次执行成功多少，失败多少，过滤多少。线程池就没有提供这种实现了，因为它是一直运行的状态，区分不了业务上的东西，只能简单获取总体完成成功次数（getCompletedTaskCount），或触发拒绝策略次数（getRejectCount）。
业务上的统计我们就可以结合CountDownLatch来进行计数，主线程提交完要进行await等待线程池所有任务完成，每个线程完成一次任务就countDown一次，任务计数可以使用LongAdder统计，相比AtomicLong更加高效。这也回应了我们上面说要根据业务定义不同的线程池的原因，不同类型的统计不会相互影响。
后来我们有个同学提醒jdk还有个Phaser类，比CountDownLatch好用，也可以用它来完成，具体参见：并发工具类Phaser
默认线程池
你是否在你的团队见过如下代码：
@Test
public void test4() throws InterruptedException {
List<String> list = Lists.newArrayList();
list.parallelStream().forEach(item->{
//run async
});
CompletableFuture.runAsync(()->{
//run async
});
}
这些写法确实都是异步的，但底层都是用了系统默认的线程池ForkJoinPool.commonPool()，默认线程数是Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1。
如果是cpu密集型任务，这么使用也没啥问题。如果是io密集型，就会相互影响。如下，业务2的任务会卡住，知道业务1执行完成。
//业务1
for (int i = 0; i < ForkJoinPool.commonPool().getParallelism(); i++) {
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
}
});
}
//业务2
for (int i = 0; i < ForkJoinPool.commonPool().getParallelism(); i++) {
CompletableFuture.runAsync(() -> {
System.out.println("running...");
});
}
笔者所在的项目，最开始有的使用上面的写法，有的使用Executors创建，有的使用new ThreadPoolTaskExecutor，有的使用spring ThreadPoolTaskExecutor...，五花八门，直到后来我们统一使用自己封装的线程池，这种情况才得以纠正。
父子线程公用一个线程池
这也是一个实际案例，在我们团队有同学这么使用线程池，逻辑很简单，想要查一批数据的时间和还款概率，实际情况还查了更多信息，做了简化，这些查询需要调用外部接口，为了提升接口性能，把这些查询都丢到线程池里去并发执行，通过Future.get获取结果。同时主线程希望这两个操作也可以并发执行，所以通过CompletableFuture也提交到这个线程池里，最终通过CompletableFuture.join等待所有任务完成。
实际代码比较复杂，简化后如下：
//查一个时间
CompletableFuture<Void> timeFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
initTime(pageResult);
}, executor);
//预测还款概率
CompletableFuture<Void> repayDesireFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
initRepayDesire(pageResult);
}, executor);
//主线程等待
CompletableFuture.allOf(timeFuture, repayDesireFuture).join();
private void initTime(List<JobListVo> data) {
List<List<JobListVo>> lists = Lists.partition(data, CommonConst.PAGE_SIZE_50);
List<Future<Result<List<TimeInfo>>>> futures = new ArrayList<>();
lists.forEach(item -> futures.add(executor.submit(() -> client.getTimeList(ids))));
futures.forEach(
item -> {
try {
Result<List<TimeInfo>> result = item.get();
} catch (Exception e) {
log.error("fetch error", e);
}
}
);
}
private void initRepayDesire(List<JobListVo> data) {
List<List<JobListVo>> lists = Lists.partition(data, CommonConst.PAGE_SIZE_50);
List<Future<Result<List<RepayDesire>>>> futures = new ArrayList<>();
lists.forEach(item -> futures.add(executor.submit(() -> client.queryRepayDesire(ids))));
futures.forEach(
item -> {
try {
Result<List<RepayDesire>> result = item.get();
} catch (Exception e) {
log.error("fetch error", e);
}
}
);
}
看到这段代码，可能有的人会说主线程那两个操作并发的意义不大，串行执行即可。但实际分析还是有意义的，假如只有一个请求，查询时间的任务提交到线程池后，线程池资源还有剩余，这个时候并发执行还款概率的任务，是可以加速整个查询速度的。
笔者在review这段代码的时候，感觉总是怪怪的，但逻辑上又好像说得通，直到我看到这边文章线程池遇到父子任务，有大坑，要注意！，这不就跟我们的场景几乎一样吗，确实可能会有问题。
根据文章所述，父子任务提交到同一个线程池可能导致父子任务相互等待，最终卡死。极端一点，假设线程池核心线程数是1，队列长度是1，现在主线程提交了一个任务，使用了这个核心线程，开始执行，并等待子线程执行完成。它的执行逻辑是在子线程内再提交一个任务给线程池，由于只有一个核心线程，所以这个任务进入队列等待。等到什么时候呢，等到主线程那个任务完成线程才能释放，主线程又什么时候完成呢，等待子线程执行完成，死循环了...
总结：父子任务，不要公用一个线程池。
shutdown/shutdownNow
这两个方法都是关闭线程池的，区别是shutdown是不再接收新任务，但提交的任务还会执行，而shutdownNow除了不再接收新任务，已提交的任务也不会执行，正在执行中的任务会终止。
一般在线程池不再使用或应用下线前，就会调用线程关闭方法。如果关闭后再提交任务，就会触发拒绝策略。
最好确保在关闭后不再有任务提交给线程池，否则可能会有问题，笔者之前就遇到线程池关闭后还有请求（服务下线前）进来，导致报TimeoutException错误，具体分析在这篇/线程池shutdown引发TimeoutException，有兴趣的可以看下。
内存泄漏
将线程池变量定义为局部变量时，可能会发生内存泄漏。如下：
@GetMapping(value = "/test")
public Result<Void> info() {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);
executorService.submit(() -> System.out.println("active thread"));
return Result.success();
}
在我们印象中，executorService作为一个局部变量，在方法返回时，生命周期就结束了，这个时候应该是可以被gc回收的，怎么会发生内存泄漏呢？
使用线程池时有点不同，因为这里有个隐含的条件是，虽然方法返回结束了，但线程仍存活这，而存活的线程是可以作为gc root的。
我们知道线程池里的线程会被包装为Worker对象，这是定义在ThreadPoolExecutor里的非静态内部类。如下代码，Worker也实现了Runnable接口，把它作为参数传递给Thread对象。
活跃的线程作为gc root的，也就是不会被垃圾回收，而这个线程又引用着这个Worker对象，所以它也不会被回收。
那个线程池对象又有什么关系呢？上面说到Worker是作为ThreadPoolExecutor里的非静态内部类，非静态内部类有一个规则就是持有外部类的引用，例如我们可以在InnerClass里调用外部类的方法。
或者通过编译后查看class文件也可以看到InnerClass持有外部类的this引用。
public class OuterClass {
public OuterClass(Runnable runnable) {
}
public void outterFunction() {
}
class InnerClass {
public InnerClass() {
outterFunction();
}
}
}
所以，由于Worker持有ThreadPoolExecutor的引用，所以它也不会被回收，用一张图表示就是：
解决方案，1.不要使用局部线程池变量，定义为全局变量。2.调用shutdown/shutdownNow关闭线程池，关闭后线程就会被回收，线程池也可以被回收。
附chatgpt：jdk8中，哪些对象可以作为gc root？
虚拟线程
在jdk21以前，我们在java里使用的线程都称为平台线程，与内核线程是一对一的关系，开篇就说到，平台线程的使用成本比较高，所以才使用线程线程池来缓存复用它。
jdk21虚拟线程成为正式功能，可以投入生产使用。java里的虚拟线程类似于goland中的协程，虚拟线程与内核线程不再是一对一的关系，而是多对一，在jvm层面进行调度，可以大大内核线程的数量。
如图，可以看到多个虚拟线程在底层还是公用一个内核线程，它们之间的执行调度由jvm自动完成，虚拟线程的创建成本非常低，可以创建的虚拟线程数量可以远大于平台线程。
当我们的程序遇到io的时候，以往的方式是将当前线程挂起，cpu进行线程切换，执行另外的任务。使用虚拟线程则不需要，任务的调度执行是在jvm层面完成的，cpu还是一直在执行同一个线程。
代码示例：
Thread.ofVirtual().start(()->{});
springboot3.2 tomcat开启虚拟线程：
spring.threads.virtual.enabled = true
那么使用虚拟线程，还需要线程池吗？答案是不需要的，我们之所以池化是因为对象的创建、销毁成本较高，每次使用都创建，用完就丢弃，太浪费了，但虚拟线程的使用成本很低，所以它不需要池化了。
虚拟线程的设计虽然不是为了取代传统线程和编程方式，可以看到jdk是通过扩展支持虚拟线程的，我们依然可以像以前一样编程开发，但在高并发场景虚拟线程是更好的选择，这也是大势所趋，说不定以后哪一天线程池也会被无情的标记上@Deprecated。
更多分享，欢迎关注我的github：https://github.com/jmilktea/jtea