深入理解 Java 线程池:参数、拒绝策略与常见问题

深入理解 Java 线程池:参数、拒绝策略与常见问题


一、线程池的核心参数

Java 线程池的核心实现是 ThreadPoolExecutor,其构造函数包含以下关键参数:

java 复制代码
public ThreadPoolExecutor(
    int corePoolSize,
    int maximumPoolSize,
    long keepAliveTime,
    TimeUnit unit,
    BlockingQueue<Runnable> workQueue,
    ThreadFactory threadFactory,
    RejectedExecutionHandler handler
)
  1. 核心线程数(corePoolSize

    线程池中常驻的线程数量,即使空闲也不会被销毁(除非设置 allowCoreThreadTimeOut)。

  2. 最大线程数(maximumPoolSize

    线程池允许创建的最大线程数。当任务队列满时,线程池会尝试创建新线程,直到达到此上限。

  3. 存活时间(keepAliveTime

    非核心线程的空闲存活时间。超过此时间且无新任务时,非核心线程会被销毁。

  4. 时间单位(unit

    存活时间的单位(如 TimeUnit.SECONDS)。

  5. 任务队列(workQueue

    用于缓存未执行任务的阻塞队列,常见类型:

    • 有界队列 :如 ArrayBlockingQueue,需指定容量,任务超出容量后会触发线程扩容。
    • 无界队列 :如 LinkedBlockingQueue(默认无界),可能导致 OOM。
    • 同步移交队列 :如 SynchronousQueue,不存储任务,直接提交给线程。
  6. 线程工厂(threadFactory

    用于创建线程,可自定义线程名称、优先级等(如通过 ThreadFactoryBuilder)。

  7. 拒绝策略(handler

    当线程池和队列均满时,处理新提交任务的策略(详见第二部分)。


二、线程池的拒绝策略详解

当线程池达到最大线程数且队列已满时,新提交的任务会触发拒绝策略。Java 提供了四种内置策略:

  1. AbortPolicy(默认策略)

    • 行为 :直接抛出 RejectedExecutionException
    • 适用场景:严格要求任务不丢失的场景(如支付交易),需上层代码捕获异常处理。
  2. CallerRunsPolicy

    • 行为:由提交任务的线程直接执行该任务。
    • 适用场景:异步转同步的降级策略,但可能阻塞主线程(如 Web 服务的请求线程)。
  3. DiscardPolicy

    • 行为:静默丢弃新任务,不抛异常也不执行。
    • 适用场景:允许任务丢失的场景(如日志采集)。
  4. DiscardOldestPolicy

    • 行为:丢弃队列中最旧的任务(即队列头部的任务),然后重新提交新任务。
    • 风险:可能丢失关键任务,需确保队列中的任务可丢弃。

自定义拒绝策略示例

可通过实现 RejectedExecutionHandler 接口自定义策略,例如记录日志或持久化任务:

java 复制代码
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() {
    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        // 记录任务信息
        log.error("Task rejected: {}", r);
        // 可选:将任务持久化到数据库或消息队列
        saveToDB(r);
        // 抛出异常或降级处理
        throw new RejectedExecutionException("Task rejected: " + r);
    }
};

三、线程池使用中的常见问题

  1. 资源耗尽

    • 问题 :线程池过大(如 maximumPoolSize 设置过高)可能导致 CPU 或内存耗尽。
    • 解决:根据任务类型(CPU 密集型 vs. I/O 密集型)合理配置线程数。
  2. 死锁与任务依赖

    • 问题 :线程池中的任务相互等待(如使用 Future.get() 阻塞线程)。
    • 解决 :避免任务间循环依赖,或使用 CompletableFuture 异步编排。
  3. 任务堆积导致 OOM

    • 问题 :使用无界队列(如 LinkedBlockingQueue)时,任务激增可能导致内存溢出。
    • 解决:改用有界队列,并配合合理的拒绝策略。
  4. 线程泄漏

    • 问题 :线程未正确关闭(如未调用 shutdown()),或任务抛出未捕获异常导致线程终止。
    • 解决 :使用 try-catch 包裹任务逻辑,并通过 afterExecute() 处理异常。
  5. 上下文切换开销

    • 问题:线程数过多时,频繁的线程切换会降低性能。
    • 解决:通过监控工具(如 Arthas)分析线程状态,优化线程池参数。
  6. 异常处理缺失

    • 问题 :使用 execute() 提交任务时,未捕获异常会导致线程终止且无日志。
    • 解决 :使用 submit() 提交任务并通过 Future.get() 捕获异常,或在任务内部处理异常。

四、最佳实践

  1. 合理配置参数

    • CPU 密集型任务:corePoolSize = CPU 核心数
    • I/O 密集型任务:corePoolSize = CPU 核心数 * 2
  2. 监控线程池状态

    • 通过 ThreadPoolExecutorgetActiveCount()getQueue().size() 等方法实时监控。
  3. 避免全局线程池

    • 不同业务使用独立线程池,防止相互影响。

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