"你这个线程池配置，是在给公司省电费吗？"
------ 技术总监看着我精心设计的线程池，发出了灵魂拷问
那个让我无地自容的Code Review
上周团队Code Review，我自信地展示了一个"高性能"线程池：
java
@Bean
public ThreadPoolExecutor threadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(
100, // 核心线程：越多越快！
200, // 最大线程：留足buffer！
60L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000), // 大队列：绝不丢任务！
Executors.defaultThreadFactory(),
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);
}总监沉默了三秒，然后问："你知道这个配置在并发高的时候，会先拖垮数据库，再拖垮整个系统吗？"
线程池配置的三大幻觉
幻觉1：线程越多性能越好
真相：线程数 = CPU核数 × (1 + 等待时间/计算时间)
java
// 错误示范：盲目设置大线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
100, 200, 60, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(1000)
);
// 正确做法：根据业务类型设置
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// CPU密集型：N+1
ThreadPoolExecutor cpuExecutor = new ThreadPoolExecutor(
corePoolSize + 1, corePoolSize + 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>()
);
// IO密集型：2N
ThreadPoolExecutor ioExecutor = new ThreadPoolExecutor(
corePoolSize * 2, corePoolSize * 2, 60L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(100)
);幻觉2：队列越大越安全
真相：无界队列 = 内存泄漏的定时炸弹
java
// 灾难配置：无界队列
new LinkedBlockingQueue<>(); // 默认Integer.MAX_VALUE
// 当任务产生速度 > 处理速度时：
// 1. 队列不断堆积
// 2. 内存持续增长
// 3. 最终OOM，系统崩溃
// 生产环境配置：
new LinkedBlockingQueue<>(100); // 设置合理的边界
new ArrayBlockingQueue<>(200); // 固定大小，快速响应幻觉3：拒绝策略无所谓
真相：选错拒绝策略 = 数据丢失或服务雪崩
java
// 案例：订单支付系统
// 错误选择：直接丢弃
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy(); // 订单静默丢失，用户已付款但系统没记录
// 错误选择：抛出异常
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(); // 用户体验差，支付失败
// 正确选择：让调用线程执行
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy(); // 降级方案，保证订单不丢失那个让我重写的"高性能"缓存
还记得我刚学Redis时写的"高性能"缓存吗：
java
@Service
public class CacheService {
// "聪明"的缓存设计：永不过期，性能最佳！
public User getUser(String userId) {
User user = redisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId);
if (user == null) {
user = userMapper.selectById(userId);
redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user);
}
return user;
}
}结果：内存爆满，数据脏读，上线当天就回滚。
血泪教训后的正确写法：
java
@Service
public class CorrectCacheService {
public User getUser(String userId) {
String cacheKey = "user:" + userId;
// 1. 先查缓存
User user = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (user != null) {
return user;
}
// 2. 缓存不存在，查数据库（防缓存击穿）
synchronized (this) {
// 双重检查
user = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (user != null) {
return user;
}
// 3. 查询数据库
user = userMapper.selectById(userId);
if (user != null) {
// 4. 写入缓存，设置过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, user, 30, TimeUnit.MINUTES);
} else {
// 5. 缓存空值防穿透
redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, new User(), 5, TimeUnit.MINUTES);
}
}
return user;
}
}从"会用"到"用好"的思维转变
转变1：从"功能实现"到"生产就绪"
java
// 新手：能跑就行
public void processOrder(Order order) {
// 直接处理订单
}
// 老手：生产思维
public void processOrder(Order order) {
try {
// 1. 参数校验
validateOrder(order);
// 2. 日志记录
log.info("开始处理订单: {}", order.getId());
// 3. 异常处理
doProcess(order);
// 4. 监控指标
metrics.recordSuccess();
} catch (Exception e) {
// 5. 错误处理
handleProcessError(order, e);
metrics.recordError();
}
}转变2：从"单个技术"到"整体架构"
错误思维 ：Redis很快 → 所有数据都放Redis
正确思维：数据分级存储 → 热点放Redis，冷数据放MySQL
那些年我们交过的"学费"
学费1：数据库连接池配置
java
// 学费配置：越大越好
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=100
// 正确配置：根据数据库承受能力
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5学费2：事务使用不当
java
// 学费写法：大事务
@Transactional
public void createOrder(Order order) {
// 1. 校验参数（非数据库操作）
validate(order);
// 2. 写订单表
orderMapper.insert(order);
// 3. 更新库存（可能锁表很久）
updateStock(order);
// 4. 发消息通知
sendMessage(order);
}
// 正确写法：拆分事务
public void createOrder(Order order) {
validate(order); // 非事务
orderMapper.insert(order); // 小事务
// 异步处理其他操作
asyncUpdateStock(order);
asyncSendMessage(order);
}现在我看代码的"火眼金睛"
经过无数次的踩坑和填坑，现在我review代码时重点关注：
🔴 红色警报（立即修改）
- 线程池使用Executors创建（可能OOM）
- 事务范围过大（锁竞争严重）
- 缓存没有设置过期时间（内存泄漏）
🟡 黄色警告（需要优化）
- 循环内执行数据库查询（N+1问题）
- 没有异常处理（错误吞没）
- 魔法数字（可维护性差）
🟢 最佳实践
- 合理的超时设置
- 完善的监控告警
- 优雅的降级策略
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