在Java并发编程中，ThreadPoolExecutor 是最核心的线程池实现类。它提供了丰富的参数配置，用于灵活控制线程的创建、任务队列、拒绝策略等行为。合理配置这些参数，不仅能提升系统性能，还能避免资源耗尽等问题。本文将一起了解和解析 ThreadPoolExecutor 的七大核心参数，并结合实际场景说明其作用与最佳实践。
一、ThreadPoolExecutor 构造函数
java
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler
)这七个参数共同决定了线程池的运行行为。下面我们逐一剖析。
二、七大核心参数详解
1. corePoolSize ------ 核心线程数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | int |
| 默认值 | 无（必须指定） |
| 作用 | 线程池中长期保留的线程数量 ，即使这些线程处于空闲状态，也不会被回收（除非设置了 allowCoreThreadTimeOut(true)） |
工作机制：
- 当提交任务时，若当前线程数 <
corePoolSize，线程池会优先创建新线程来执行任务，即使有空闲线程。 - 一旦线程数达到
corePoolSize，后续任务将被放入任务队列中等待。
建议值：
- CPU密集型任务：建议设置为
CPU核心数 + 1 - IO密集型任务：建议设置为
CPU核心数 * 2或更高
💡 小贴士 ：核心线程默认不会超时回收，可调用
allowCoreThreadTimeOut(true)启用超时回收。
2. maximumPoolSize ------ 最大线程数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | int |
| 默认值 | 无（必须指定） |
| 作用 | 线程池允许创建的最大线程数量 |
触发条件：
只有当任务队列已满 时，线程池才会创建超过 corePoolSize 的线程，直到总数达到 maximumPoolSize。
特殊情况：
- 如果使用的是无界队列 （如
LinkedBlockingQueue无参构造），则maximumPoolSize将失效，因为队列永远不会满。 - 此时线程数将始终 ≤
corePoolSize。
3. keepAliveTime 与 unit ------ 非核心线程空闲存活时间
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | long + TimeUnit |
| 作用 | 控制超过 corePoolSize 的线程在空闲时的存活时间 |
工作机制：
- 当线程池中线程数 >
corePoolSize，多余的空闲线程在等待新任务超过keepAliveTime后会被终止。 - 若设置
allowCoreThreadTimeOut(true)，则此时间也适用于核心线程。
建议值：
- 一般设置为
60秒，可根据系统负载调整。 - 高并发短任务场景可设为
10~30秒。
4. workQueue ------ 任务队列
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | BlockingQueue<Runnable> |
| 作用 | 存放等待执行的任务 |
常用实现类对比：
| 队列类型 | 是否有界 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
ArrayBlockingQueue |
✅ 有界 | 基于数组，必须指定容量 | 高并发、资源受限环境 |
LinkedBlockingQueue |
⚠️ 可选 | 默认无界（Integer.MAX_VALUE），也可指定容量 | Web服务器等高吞吐场景 |
SynchronousQueue |
❌ 无存储空间 | 不存储元素，每个插入必须等待取出 | 快速响应、线程池弹性扩展 |
PriorityBlockingQueue |
❌ 无界 | 支持优先级排序 | 任务优先级调度 |
⚠️ 重要提示 ：使用无界队列可能导致 OOM（OutOfMemoryError） ，尤其是在任务提交速度远大于处理速度时。
5. threadFactory ------ 线程工厂
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | ThreadFactory |
| 作用 | 自定义如何创建线程 |
默认实现：
Executors.defaultThreadFactory()，创建的线程属于同一线程组，具有相同的 NORM_PRIORITY 优先级，并且是非守护线程。
推荐自定义：
- 设置有意义的线程名称（便于日志追踪）
- 设置未捕获异常处理器
- 设置守护状态等
scss
ThreadFactory namedFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("my-pool-%d")
.setUncaughtExceptionHandler((t, e) -> log.error("Thread {} got exception: ", t.getName(), e))
.build();🔍 使用
Google Guava的ThreadFactoryBuilder可简化创建。
6. handler ------ 拒绝策略
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | RejectedExecutionHandler |
| 作用 | 当线程池关闭或任务无法被接收时（队列满且线程数达上限），如何处理新提交的任务 |
四种内置拒绝策略：
| 策略 | 行为 | 适用场景 |
|---|---|---|
AbortPolicy（默认） |
抛出 RejectedExecutionException |
默认策略，快速失败 |
CallerRunsPolicy |
由提交任务的线程直接执行该任务 | 降低提交速度，保护系统 |
DiscardPolicy |
静默丢弃任务 | 允许丢失任务的场景 |
DiscardOldestPolicy |
丢弃队列中最老的任务，然后重试提交 | 可容忍部分任务丢失 |
自定义策略：
可实现 RejectedExecutionHandler 接口，记录日志、报警或持久化任务。
typescript
public class LoggingRejectedHandler implements RejectedExecutionHandler {
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
log.warn("Task {} rejected from {}", r.toString(), executor.toString());
// 可选：持久化任务到DB或MQ
}
}三、参数协同工作机制图解
图示：Java线程池任务提交与线程创建流程
流程说明：
- 提交任务
- 若当前线程数 <
corePoolSize→ 创建新线程执行 - 否则尝试将任务放入
workQueue - 若队列已满且线程数 <
maximumPoolSize→ 创建非核心线程执行 - 否则触发
RejectedExecutionHandler
四、常见线程池及其参数配置（via Executors）
虽然推荐直接使用 ThreadPoolExecutor 构造，但了解 Executors 工具类创建的线程池有助于理解参数组合：
| 线程池类型 | 核心参数配置 | 风险 |
|---|---|---|
newFixedThreadPool(n) |
core=maximum=n, 无界 LinkedBlockingQueue | 可能 OOM |
newCachedThreadPool() |
core=0, maximum=Integer.MAX_VALUE, SynchronousQueue | 线程数暴增 |
newSingleThreadExecutor() |
core=maximum=1, 无界队列 | 单点瓶颈 |
newScheduledThreadPool(n) |
支持定时/周期任务 | ------ |
🚫 阿里巴巴开发手册明确禁止使用
Executors创建线程池 ，建议通过ThreadPoolExecutor显式传参。
五、最佳实践建议
| 实践 | 说明 |
|---|---|
| ✅ 显式指定所有参数 | 避免隐藏风险，提高代码可读性 |
| ✅ 使用有界队列 | 防止内存溢出 |
| ✅ 命名线程池 | 便于监控和排查问题 |
| ✅ 设置合理的拒绝策略 | 保护系统稳定性 |
| ✅ 监控线程池状态 | 如活跃线程数、队列大小、已完成任务数等 |
✅ 使用 try-with-resources 或 shutdown() |
及时释放资源 |
六、监控与诊断
可通过 ThreadPoolExecutor 提供的方法获取运行时信息：
ini
int activeCount = executor.getActiveCount(); // 活跃线程数
long completedTaskCount = executor.getCompletedTaskCount(); // 已完成任务数
int queueSize = executor.getQueue().size(); // 队列中任务数
int poolSize = executor.getPoolSize(); // 当前线程数
int corePoolSize = executor.getCorePoolSize();
int maximumPoolSize = executor.getMaximumPoolSize();结合 Micrometer、Prometheus 等监控系统，可实现可视化告警。
七、总结：参数配置决策树
ini
开始
↓
任务类型？
├─ CPU密集型 → corePoolSize = N + 1
└─ IO密集型 → corePoolSize = N * 2 ~ N * 4
↓
是否允许突发流量？
├─ 是 → workQueue: 有界队列（如ArrayBlockingQueue）
│ maximumPoolSize: > corePoolSize
│ handler: CallerRunsPolicy 或自定义
└─ 否 → workQueue: 可考虑无界（但警惕OOM）
↓
是否需要线程命名？
└─ 是 → 自定义 ThreadFactory
↓
是否需要异常处理？
└─ 是 → 自定义 ThreadFactory 或 RejectedExecutionHandler