Android 线程池 笔记

城东米粉儿2026-02-19 8:52

线程池是 Android 开发中管理并发任务的核心工具。合理使用线程池能有效控制资源消耗、提升响应速度，而优化不当则可能导致内存泄漏、线程爆炸或性能瓶颈。下面从原理到实践，全面讲解线程池及其优化策略。

一、线程池基础

1.1 为什么需要线程池

  • 降低资源开销：线程的创建和销毁代价高昂，线程池复用线程，减少开销。
  • 提高响应速度：任务到达时无需等待线程创建，直接执行。
  • 管理线程数量：避免无限制创建线程导致系统资源耗尽。
  • 提供统一管理：如定时执行、任务队列控制等。

1.2 核心参数（ThreadPoolExecutor）

参数 含义 作用
corePoolSize 核心线程数 即使空闲也保留的线程数（除非设置了allowCoreThreadTimeOut）
maximumPoolSize 最大线程数 线程池允许创建的最大线程数
keepAliveTime 非核心线程空闲存活时间 超过此时间且当前线程数>corePoolSize，多余线程会被回收
unit 时间单位 keepAliveTime的单位
workQueue 任务队列 存储等待执行的任务的阻塞队列
threadFactory 线程工厂 用于创建新线程，可设置线程名、优先级等
handler 拒绝策略 当队列满且线程数达到maximumPoolSize时，对新任务的处理方式

工作流程：

  1. 当提交任务时，如果当前线程数 < corePoolSize，创建新线程执行。
  2. 如果当前线程数 >= corePoolSize，将任务加入 workQueue。
  3. 如果 workQueue 已满，且当前线程数 < maximumPoolSize，创建新线程执行。
  4. 如果 workQueue 已满且当前线程数 >= maximumPoolSize，执行拒绝策略。

1.3 Java 提供的拒绝策略

  • AbortPolicy（默认）：直接抛出 RejectedExecutionException。
  • CallerRunsPolicy：由提交任务的线程自己执行该任务。
  • DiscardPolicy：直接丢弃任务，不抛异常。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的任务，然后重新提交新任务。

二、Android 中常用的线程池

Android 开发中通常通过 Executors 工厂类创建线程池，但这些默认实现可能存在隐患，需要根据场景选择或自定义。

线程池类型 创建方式 特点 适用场景 潜在问题
FixedThreadPool Executors.newFixedThreadPool(int nThreads) 核心线程数 = 最大线程数，无超时，使用无界队列 LinkedBlockingQueue 长期稳定任务，如后台同步 无界队列可能导致任务堆积，内存溢出
CachedThreadPool Executors.newCachedThreadPool() 核心线程数0，最大线程数Integer.MAX_VALUE，超时60秒，使用 SynchronousQueue 大量短期任务，如网络请求 线程数无限制，可能创建过多线程导致崩溃
ScheduledThreadPool Executors.newScheduledThreadPool(int corePoolSize) 核心线程固定，无界队列 DelayedWorkQueue，支持定时/周期任务 定时任务，如心跳检测 无界队列，任务堆积风险
SingleThreadExecutor Executors.newSingleThreadExecutor() 核心线程数 = 最大线程数 = 1，无界队列 需要顺序执行的任务，如文件写入 无界队列，任务堆积

特别提醒 ：Executors 的默认实现大多使用无界队列 （LinkedBlockingQueue 默认容量为 Integer.MAX_VALUE），当任务生产速度大于消费速度时，队列无限膨胀，可能导致内存溢出。因此建议显式创建 ThreadPoolExecutor 并指定有界队列。

三、线程池优化策略

3.1 合理配置线程数

  • CPU密集型任务 ：线程数 ≈ CPU核心数 + 1，避免过多线程竞争CPU。

    java 复制代码 
    int cpuCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
int corePoolSize = cpuCount + 1;

  • IO密集型任务：线程数可以较大，通常为 2 * CPU核心数。因为IO操作会阻塞线程，让出CPU。

  • 混合型任务：可根据任务等待时间与计算时间的比例估算，或通过压测调整。

3.2 选择合适的工作队列

  • 有界队列 ：如 ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockingQueue 指定容量，防止任务堆积。
  • 同步移交队列 ：SynchronousQueue 不存储任务，直接交给线程执行，适合 CachedThreadPool。
  • 优先级队列 ：PriorityBlockingQueue 可实现任务优先级，但需注意公平性。

示例：创建一个 CPU 密集型任务的线程池

java 复制代码 
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1;
int maxPoolSize = corePoolSize; // CPU密集型一般不再增加
BlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<>(128); // 有界队列
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, maxPoolSize,
        60L, TimeUnit.SECONDS,
        queue,
        new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("cpu-pool-%d").build(),
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略
);

3.3 自定义线程工厂

默认线程工厂创建的线程名称为 pool-x-thread-y，不利于问题定位。建议自定义 ThreadFactory，设置有意义的名称和后台属性。

java 复制代码 
public class NamedThreadFactory implements ThreadFactory {
    private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
    private final String namePrefix;

    public NamedThreadFactory(String namePrefix) {
        this.namePrefix = namePrefix;
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = new Thread(r, namePrefix + "-" + threadNumber.getAndIncrement());
        t.setDaemon(false); // 根据需要设置
        t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
        return t;
    }
}

3.4 拒绝策略选择

  • CallerRunsPolicy：适合对任务丢失敏感的场景，由调用者线程执行，可减缓任务提交速度。
  • 自定义策略：例如记录日志、降级处理或发送到备用线程池。
java 复制代码 
RejectedExecutionHandler handler = (r, executor) -> {
    Log.w("ThreadPool", "Task rejected: " + r.toString());
    // 可以尝试重试或加入备用队列
};

3.5 监控线程池状态

定期输出线程池指标，帮助调优：

  • getPoolSize()：当前线程数
  • getActiveCount()：活跃线程数
  • getQueue().size()：队列大小
  • getCompletedTaskCount()：已完成任务数
  • getTaskCount()：总任务数
java 复制代码 
ScheduledExecutorService monitor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
monitor.scheduleAtFixedRate(() -> {
    Log.d("ThreadPool", String.format("PoolSize: %d, Active: %d, Queue: %d, Completed: %d",
            executor.getPoolSize(),
            executor.getActiveCount(),
            executor.getQueue().size(),
            executor.getCompletedTaskCount()));
}, 0, 10, TimeUnit.SECONDS);

3.6 避免内存泄漏

  • 确保提交的任务不再持有外部引用（如Activity），避免无法释放。

  • 在组件销毁时，正确关闭线程池：

    java 复制代码 
    executor.shutdown(); // 不再接受新任务，等待已有任务完成
try {
    if (!executor.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {
        executor.shutdownNow(); // 强制停止
    }
} catch (InterruptedException e) {
    executor.shutdownNow();
}

3.7 使用 Kotlin 协程作为现代替代方案

在 Kotlin 项目中，协程是更轻量、更安全的并发方案。它通过调度器管理线程池：

  • Dispatchers.IO：用于 IO 密集型任务，线程池可按需扩张。
  • Dispatchers.Default：用于 CPU 密集型任务，线程数等于 CPU 核心数。
  • Dispatchers.Main：主线程。

协程避免了直接操作线程池的复杂性，并支持结构化并发，自动取消任务。

四、实际案例分析

案例1：图片加载库的线程池优化

Glide 内部使用自定义线程池，核心线程数根据 CPU 核心数调整，并限制最大线程数。它使用 PriorityBlockingQueue 实现优先级（如缩略图请求优先级低）。

案例2：网络请求线程池

网络请求通常为 IO 密集型，可用 CachedThreadPool 配合 SynchronousQueue，但为防止线程无限增长，可限制最大线程数：

java 复制代码 
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
        0, 64, // 最大限制64个线程
        60L, TimeUnit.SECONDS,
        new SynchronousQueue<>(),
        new NamedThreadFactory("network")
);

案例3：防止队列堆积导致 OOM

某 App 后台任务队列使用无界队列，某次突发任务导致队列积压数百万个任务，最终内存溢出。优化方案：改用有界队列，并设置拒绝策略为 CallerRunsPolicy，让UI线程承担部分任务，间接反馈调节生产速度。

五、总结

线程池优化没有"银弹"，需根据任务特性（CPU/IO密集、优先级、量级）和系统资源动态调整。核心要点：

  • 明确参数含义 ，避免使用 Executors 默认无界队列。
  • 监控指标，通过数据指导调优。
  • 适配业务，选择合适的拒绝策略和线程数。
  • 结合协程，简化并发管理。

线程池监控是确保应用稳定性和性能的关键环节。通过监控，可以及时发现线程池的异常行为（如任务堆积、线程泄露、拒绝任务等），并为参数调优提供数据支持。下面从监控指标、实现方式、数据分析与优化等方面详细讲解。

线程池监控

一、为什么需要线程池监控？

  • 防止资源耗尽：线程池可能因任务积压导致内存溢出，或因线程数失控导致系统负载过高。
  • 定位性能瓶颈：任务执行时间过长、频繁等待等现象可通过监控发现。
  • 排查问题：当出现卡顿或崩溃时，监控数据可以帮助判断是否与线程池相关。
  • 动态调优：根据实际负载调整线程池参数，提升资源利用率。

二、核心监控指标

指标 含义 获取方式 作用
当前线程数 getPoolSize() 线程池现有线程总数（包括核心和非核心） 判断线程是否被过度创建
活跃线程数 getActiveCount() 正在执行任务的线程数 反映当前并行度
核心线程数 getCorePoolSize() 配置的核心线程数 检查配置是否合理
最大线程数 getMaximumPoolSize() 配置的最大线程数 检查是否达到上限
队列大小 getQueue().size() 等待队列中的任务数 判断任务积压程度
队列剩余容量 getQueue().remainingCapacity() 队列剩余容量 判断队列是否即将满
已完成任务数 getCompletedTaskCount() 已执行完成的任务总数 衡量吞吐量
总任务数 getTaskCount() 已提交任务总数（近似值） 结合完成数计算积压
拒绝任务数 自定义 通过自定义拒绝策略统计 判断系统是否过载
任务执行耗时 自定义 包装任务，记录开始和结束时间 定位慢任务
线程创建总数 自定义 通过自定义线程工厂统计 监测线程泄露

三、监控实现方式

3.1 定期采集线程池状态

最简单的方式是使用一个定时任务（如 ScheduledExecutorService）周期性地获取线程池的各项指标并输出或上报。

java 复制代码 
public class ThreadPoolMonitor {
    private final ThreadPoolExecutor executor;
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

    public ThreadPoolMonitor(ThreadPoolExecutor executor) {
        this.executor = executor;
    }

    public void startMonitoring(long period, TimeUnit unit) {
        scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
            int poolSize = executor.getPoolSize();
            int activeCount = executor.getActiveCount();
            long completedCount = executor.getCompletedTaskCount();
            long taskCount = executor.getTaskCount();
            int queueSize = executor.getQueue().size();

            Log.d("ThreadPoolMonitor", 
                String.format("poolSize=%d, active=%d, completed=%d, taskCount=%d, queueSize=%d",
                poolSize, activeCount, completedCount, taskCount, queueSize));

            // 可添加报警逻辑：如果queueSize > threshold，则告警
        }, 0, period, unit);
    }

    public void stopMonitoring() {
        scheduler.shutdown();
    }
}

使用：

java 复制代码 
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(...);
ThreadPoolMonitor monitor = new ThreadPoolMonitor(executor);
monitor.startMonitoring(10, TimeUnit.SECONDS);

3.2 任务耗时监控

通过包装 Runnable 或重写 beforeExecute / afterExecute 来统计每个任务的执行时间。

java 复制代码 
public class MonitoredThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    public MonitoredThreadPoolExecutor(...) { super(...); }

    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        // 记录开始时间，可用 ThreadLocal 存储
        ThreadLocalHolder.startTime.set(System.currentTimeMillis());
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        Long start = ThreadLocalHolder.startTime.get();
        if (start != null) {
            long cost = System.currentTimeMillis() - start;
            if (cost > SLOW_THRESHOLD) {
                Log.w("ThreadPool", "Slow task: " + r + " cost " + cost + "ms");
            }
        }
        ThreadLocalHolder.startTime.remove();
    }
}

3.3 自定义拒绝策略监控拒绝任务

java 复制代码 
public class MonitoredRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler {
    private final AtomicLong rejectedCount = new AtomicLong();

    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        long count = rejectedCount.incrementAndGet();
        Log.e("ThreadPool", "Task rejected, total rejected: " + count);
        // 可执行默认策略，如 CallerRunsPolicy
        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy().rejectedExecution(r, executor);
    }

    public long getRejectedCount() { return rejectedCount.get(); }
}

3.4 自定义线程工厂监控线程创建

java 复制代码 
public class MonitoredThreadFactory implements ThreadFactory {
    private final AtomicInteger threadCount = new AtomicInteger();
    private final String namePrefix;

    public MonitoredThreadFactory(String namePrefix) { this.namePrefix = namePrefix; }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        int count = threadCount.incrementAndGet();
        Log.d("ThreadPool", "Creating thread #" + count);
        return new Thread(r, namePrefix + "-" + count);
    }

    public int getCreatedThreadCount() { return threadCount.get(); }
}

3.5 使用开源监控库（如 Dropwizard Metrics）

在 Java 后端开发中常用 Metrics 库来集成线程池监控，Android 中也可以引入（但注意包大小）。例如：

java 复制代码 
MetricRegistry metrics = new MetricRegistry();
ThreadPoolExecutor executor = ...;
metrics.register("executor", new ThreadPoolExecutorGaugeSet(executor));

然后通过 Slf4jReporter 定期输出日志。Android 中可自定义 Reporter 输出到 Logcat。

四、监控数据的分析与应用

4.1 判断线程池健康状态

  • 队列持续增长 → 任务生产速度 > 消费速度，可能需要增加核心线程数或优化任务。
  • 活跃线程数长期等于最大线程数 → 线程池满负荷，可能导致拒绝任务，可考虑扩大最大线程数或优化任务。
  • 拒绝任务数 > 0 → 系统过载，需调整参数或降级。
  • 任务执行时间过长 → 检查任务本身是否阻塞或耗时，考虑异步拆分。

4.2 动态调整线程池参数

根据监控数据，可以在运行时调整线程池参数：

java 复制代码 
// 增加核心线程数
executor.setCorePoolSize(newCoreSize);
// 设置最大线程数
executor.setMaximumPoolSize(newMaxSize);

但需要注意，调整参数可能引起线程池内部的重新分配，应谨慎操作，避免频繁调整。

4.3 报警机制

当监控指标超过阈值时，触发报警（如日志、崩溃上报、钉钉通知）。例如：

java 复制代码 
if (queueSize > 1000) {
    // 上报到 APM 平台
    Analytics.report("thread_pool_queue_full", queueSize);
}

五、注意事项

  • 监控本身的性能开销 ：采集指标的方法（如 getQueue().size()）可能涉及同步，频繁调用会影响性能。建议监控频率不要太高（如10秒以上一次），或使用采样。
  • 线程安全 ：ThreadPoolExecutor 的 get 方法是线程安全的，但组合指标（如同时获取队列大小和线程数）可能不是原子操作，但对于监控来说通常可以接受。
  • 内存泄漏：如果监控器持有线程池的引用且生命周期比线程池长，可能导致无法释放，需注意停止监控。
  • Android 组件生命周期：在 Activity/Fragment 中启动监控，记得在销毁时停止，避免后台任务泄漏。
  • 混淆与符号：如果使用自定义 Runnable 包装，注意混淆规则，保留相关类名以利于堆栈分析。

六、最佳实践示例

结合以上技巧，提供一个完整的线程池封装：

java 复制代码 
public class ObservableThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    private final AtomicLong rejectedCount = new AtomicLong();
    private final ThreadLocal<Long> startTime = new ThreadLocal<>();

    public ObservableThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime,
                                        TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                                        ThreadFactory threadFactory) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory);
    }

    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        startTime.set(System.currentTimeMillis());
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        Long start = startTime.get();
        if (start != null) {
            long cost = System.currentTimeMillis() - start;
            if (cost > 1000) { // 慢任务阈值1秒
                Log.w("ThreadPool", "slow task: " + r.getClass().getSimpleName() + " cost " + cost + "ms");
            }
        }
        startTime.remove();
    }

    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        long count = rejectedCount.incrementAndGet();
        Log.e("ThreadPool", "task rejected, total=" + count);
        super.rejectedExecution(r, executor); // 保持默认策略
    }

    public long getRejectedCount() { return rejectedCount.get(); }

    public void printStats() {
        Log.d("ThreadPool", String.format(
            "pool=%d, active=%d, core=%d, max=%d, queue=%d, completed=%d, rejected=%d",
            getPoolSize(), getActiveCount(), getCorePoolSize(), getMaximumPoolSize(),
            getQueue().size(), getCompletedTaskCount(), getRejectedCount()));
    }
}

使用 ScheduledExecutor 定期调用 printStats() 即可。

七、总结

线程池监控是性能优化的基石。通过定期采集关键指标、监控任务耗时和拒绝情况，可以及时发现线程池的异常，并为调整参数提供依据。在 Android 开发中，应结合组件生命周期合理管理监控任务，避免性能损耗和内存泄漏。希望以上内容能帮助你构建自己的线程池监控体系，提升应用的稳定性和流畅度。

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