凌晨2点，我删光了所有“精通多线程”的代码

"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 复制代码

@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 复制代码

// 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 复制代码

// 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 复制代码

// 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 复制代码

@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 复制代码

@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 复制代码

// 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 复制代码

// 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 复制代码

// 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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