线程池自顶向下

news2025/4/3 5:56:32

在一些场景下，线程会被频繁创建和销毁，但他们却始终在完成相似的任务

这个场景下我们回去引入一个线程池的概念

可以简单总结为：

任务提交 → 核心线程执行 → 任务队列缓存 → 非核心线程执行 → 拒绝策略处理。

话不多说先看一个简单的线程池代码

通过 ThreadPoolExecutor 自定义（推荐）

先创建一个线程池

 

int corePoolSize = 5;           // 核心线程数
int maxPoolSize = 10;           // 最大线程数
long keepAliveTime = 60;        // 线程空闲时间
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS; // 时间单位
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(100); // 任务队列
ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory(); // 线程工厂
RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy(); // 拒绝策略
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    maxPoolSize,
    keepAliveTime,
    unit,
    workQueue,
    threadFactory,
    handler
);
 

提交线程池任务
 

// 提交Runnable任务
executor.execute(() -> {
    System.out.println("Task executed by " + Thread.currentThread().getName());
});
// 提交Callable任务（获取返回值）
Future<String> future = executor.submit(() -> {
    return "Result from Callable";
});
try {
    String result = future.get(); // 阻塞等待结果
    System.out.println(result);
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}
 

但是在springboot的项目中我们一般不会像上面这样做，我们会像下面这样去做
 

这是一个项目结构
 

src/main/java
└── com.example.demo
    ├── AdminApplication.java (启动类)
    ├── config
    │   └── ExecutorConfig.java (线程池配置)
    ├── controller
    │   └── AsyncController.java
    └── service
        └── AsyncService.java
 

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.example"})
@EnableAsync(proxyTargetClass = true) // 启用异步支持
public class AdminApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AdminApplication.class, args);
    }
}
 

 
 

  1.  
    YAML 配置文件 (application.yml)
     
 

async:
  executor:
    thread:
      core_pool_size: 5       # 核心线程数
      max_pool_size: 5         # 最大线程数
      queue_capacity: 99999    # 队列容量
      name:
        prefix: 异步执行线程池  # 线程名称前缀
 

  1.  
    线程池配置类
     
 

 

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
@Configuration
@EnableAsync // 启用异步支持
public class ExecutorConfig {
    @Value("${async.executor.thread.core_pool_size}")
    private int corePoolSize;
    @Value("${async.executor.thread.max_pool_size}")
    private int maxPoolSize;
    @Value("${async.executor.thread.queue_capacity}")
    private int queueCapacity;
    @Value("${async.executor.thread.name.prefix}")
    private String namePrefix;
    @Bean(name = "asyncServiceExecutor")
    public Executor asyncServiceExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
        executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
        executor.setThreadNamePrefix(namePrefix + "-");
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}
 

 

 

  1.  
    在 Service 层方法使用
     
 

import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class AsyncService {
    // 使用指定线程池执行异步方法
    @Async("asyncServiceExecutor") // 必须指定配置的线程池名称
    public void asyncMethod() {
        System.out.println("异步执行开始 - 线程名：" + Thread.currentThread().getName());
        try {
            // 模拟耗时操作
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        System.out.println("异步执行结束");
    }
}
 

  1.  
    在 Controller 中调用异步方法
     
 

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class AsyncController {
    private final AsyncService asyncService;
    public AsyncController(AsyncService asyncService) {
        this.asyncService = asyncService;
    }
    @GetMapping("/execute-async")
    public String executeAsync() {
        System.out.println("主线程开始处理请求 - 线程名：" + Thread.currentThread().getName());
        asyncService.asyncMethod(); // 触发异步执行
        System.out.println("主线程继续处理其他任务");
        return "异步任务已提交";
    }
}
 

这样我们就会去异步执行这个线程池的任务
 

但是线程池内部是怎么执行的呢
 

任务提交 → 核心线程执行 → 任务队列缓存 → 非核心线程执行 → 拒绝策略处理。
 

第一步，线程池通过 submit() 提交任务。
 

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);threadPool.submit(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + "办理业务");});
 

第二步，线程池会先创建核心线程来执行任务。
 

 

if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { if (addWorker(command, true)) { return; }}
 

第三步，如果核心线程都在忙，任务会被放入任务队列中。
 

 

workQueue.offer(task);
 

第四步，如果任务队列已满，且当前线程数量小于最大线程数，线程池会创建新的线程来处理任务。
 

 

if (!addWorker(command, false))
 

第五步，如果线程池中的线程数量已经达到最大线程数，且任务队列已满，线程池会执行拒绝策略。
 

 

handler.rejectedExecution(command, this);
 

线程池的参数
 

线程池有 7 个参数，需要重点关注的有核心线程数、最大线程数、等待队列、拒绝策略。
 

一、核心线程数（corePoolSize）
 

作用
 

  •  
    线程池常驻线程数量：即使空闲也不会被销毁（除非设置 allowCoreThreadTimeOut）
     
  •  
    任务处理的基础保障
     
 

设置建议
 

场景类型推荐值原理说明
​CPU密集型CPU核数 + 1避免线程切换开销
​IO密集型CPU核数 × 2利用等待IO的时间处理其他任务
​混合型根据任务比例动态调整需监控CPU和IO等待时间
 

代码示例（Spring Boot）
 

 

 

async: executor: core-pool-size: 10 # CPU核数为4时，IO密集型设为8
 

 

二、最大线程数（maxPoolSize）
 

作用
 

  •  
    线程池扩容上限：应对突发流量高峰
     
  •  
    与核心线程数的差值决定弹性能力
     
 

设置建议
 

场景计算公式典型值
​秒杀场景maxPoolSize = corePoolSize × 250 → 100
​普通Web服务maxPoolSize = corePoolSize + 5020 → 70
​批处理任务maxPoolSize = 总任务数 / 单线程耗时按需计算
 

注意事项
 

  •  
    内存限制：每个线程占用约 1MB 栈空间，100线程需 100MB
     
  •  
    JVM限制：通过 -Xss 调整栈大小（如 -Xss256k）
     
 

 

三、等待队列（workQueue）
 

类型对比与选型
 

队列类型特性适用场景
​无界队列容量无限（LinkedBlockingQueue）任务量可控，防止OOM
​有界队列容量固定（ArrayBlockingQueue）严格控制内存使用
​同步移交队列容量0（SynchronousQueue）实时处理，拒绝策略配合使用
 

①、ArrayBlockingQueue：一个有界的先进先出的阻塞队列，底层是一个数组，适合固定大小的线程池。
 

②、LinkedBlockingQueue：底层是链表，如果不指定大小，默认大小是 Integer.MAX_VALUE，几乎相当于一个无界队列。
 

③、PriorityBlockingQueue：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。任务按照其自然顺序或 Comparator 来排序。
 

适用于需要按照给定优先级处理任务的场景，比如优先处理紧急任务。
 

④、DelayQueue：类似于 PriorityBlockingQueue，由二叉堆实现的无界优先级阻塞队列。
 

Executors 中的 newScheduledThreadPool() 就使用了 DelayQueue 来实现延迟执行。
 

⑤、SynchronousQueue：每个插入操作必须等待另一个线程的移除操作，同样，任何一个移除操作都必须等待另一个线程的插入操作。
 

Executors.newCachedThreadPool() 就使用了 SynchronousQueue，这个线程池会根据需要创建新线程，如果有空闲线程则会重复使用，线程空闲 60 秒后会被回收。
 

 

四、拒绝策略（RejectedExecutionHandler）
 

策略对比与选择
 

策略行为使用场景
​AbortPolicy抛出异常（默认）需要快速失败场景
​CallerRunsPolicy提交线程执行任务控制提交速率，平滑削峰
​DiscardPolicy直接丢弃任务允许任务丢失（日志等场景）
​DiscardOldestPolicy丢弃最旧任务后重试实时性要求高场景
 

配置实践
 

// 自定义拒绝策略（记录日志并丢弃）
executor.setRejectedExecutionHandler(runnable -> {
    log.warn("Task rejected: {}", runnable);
});
// Spring Boot 配置示例
@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor executor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    return executor;
}
 

 

五、参数联动配置方案
 

场景驱动配置模板
 

场景corePoolSizemaxPoolSizequeueCapacity拒绝策略
​电商秒杀50100100CallerRunsPolicy
​微服务API网关20501000AbortPolicy
​数据清洗服务1020无界队列DiscardOldestPolicy
​后台批处理48500DiscardPolicy

                

        

            

            

            

              

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# 自定义用户登录token等返回信息 
class MyTokenObtainPair(TokenObtainPairView): def post(self, request, *args, **kwargs): serializer  self.get_serializer(datarequest.data) try: serializer.is_valid(raise_exceptio…
                        

                        

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                            关于IP免实名的那些事
                        

                      

                      

                        

                          关于IP免实名的那些事
                        

                        

                          IP技术已成为个人与企业保护隐私、提升网络效率的重要工具。其核心原理是通过中介服务器转发用户请求&#xff0c;隐藏真实IP地址&#xff0c;从而实现匿名访问、突破地域限制等目标。而“免实名”代理IP的出现&#xff0c;进一步简化了使用流程&#xff0c;用户无需提交身份信…
                        

                        

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                            【SQL性能优化】预编译SQL：从注入防御到性能飞跃
                        

                      

                      

                        

                          【SQL性能优化】预编译SQL：从注入防御到性能飞跃
                        

                        

                          &#x1f525; 开篇&#xff1a;直面SQL的"阿喀琉斯之踵" 
假设你正在开发电商系统&#x1f6d2;&#xff0c;当用户搜索商品时&#xff1a; 
-- 普通SQL拼接&#xff08;危险&#xff01;&#xff09;
String sql  "SELECT * FROM products WHERE name  "…
                        

                        

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                            SQL Server从安装到入门一文掌握应用能力。
                        

                      

                      

                        

                          SQL Server从安装到入门一文掌握应用能力。
                        

                        

                          本篇文章主要讲解，SQL Server的安装教程及入门使用的基础知识，通过本篇文章你可以快速掌握SQL Server的建库、建表、增加、查询、删除、修改等基本数据库操作能力。 作者：任聪聪 日期：2025年3月31日 一、SQL Server 介绍： 
SQL Server 是微软旗下的一款主流且优质的数据库…
                        

                        

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                            力扣HOT100之矩阵：54. 螺旋矩阵
                        

                      

                      

                        

                          力扣HOT100之矩阵：54. 螺旋矩阵
                        

                        

                          这道题之前在代码随想录里刷过类似的&#xff0c;还有印象&#xff0c;我就按照当初代码随想录的思路做了一下&#xff0c;结果怎么都做不对&#xff0c;因为按照代码随想录的边界条件设置&#xff0c;当行数和列数都为奇数时&#xff0c;最后一个元素无法被添加到数组中&#…
                        

                        

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                            5.1 WPF路由事件以及文本样式
                        

                      

                      

                        

                          5.1 WPF路由事件以及文本样式
                        

                        

                          一、路由事件 WPF中存在一种路由事件&#xff08;routed event&#xff09;&#xff0c;该事件将发送到包含该控件所在层次的所有控件&#xff0c;如果不希望继续向更高的方向传递&#xff0c;只要设置e.Handled  true即可。 这种从本控件-->父控件->父的父控件的事件&am…
                        

                        

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                            Python数据可视化-第1章-数据可视化与matplotlib
                        

                      

                      

                        

                          Python数据可视化-第1章-数据可视化与matplotlib
                        

                        

                          环境 
开发工具 
VSCode库的版本 
numpy1.26.4
matplotlib3.10.1
ipympl0.9.7教材 本书为《Python数据可视化》一书的配套内容&#xff0c;本章为第1章 数据可视化与matplotlib 本文主要介绍了什么是数据集可视化&#xff0c;数据可视化的目的&#xff0c;常见的数据可视化方式…
                        

                        

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                            Flutter敏感词过滤实战：基于AC自动机的高效解决方案
                        

                      

                      

                        

                          Flutter敏感词过滤实战：基于AC自动机的高效解决方案
                        

                        

                          Flutter敏感词过滤实战&#xff1a;基于AC自动机的高效解决方案 在社交、直播、论坛等UGC场景中&#xff0c;敏感词过滤是保障平台安全的关键防线。本文将深入解析基于AC自动机的Flutter敏感词过滤实现方案&#xff0c;通过原理剖析实战代码性能对比&#xff0c;带你打造毫秒级…
                        

                        

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                            Odoo/OpenERP 和 psql 命令行的快速参考总结
                        

                      

                      

                        

                          Odoo/OpenERP 和 psql 命令行的快速参考总结
                        

                        

                          Odoo/OpenERP 和 psql 命令行的快速参考总结 psql 命令行选项 
选项意义-a从脚本中响应所有输入-A取消表数据输出的对齐模式-c <查询>仅运行一个简单的查询&#xff0c;然后退出-d <数据库名>指定连接的数据库名&#xff08;默认为当前登录用户名&#xff09;-e回显…
                        

                        

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                            Vue中使用antd-table组件时，树形表格展开配置不生效-defaultExpandedRowKeys-默认展开配置不生效
                        

                      

                      

                        

                          Vue中使用antd-table组件时，树形表格展开配置不生效-defaultExpandedRowKeys-默认展开配置不生效
                        

                        

                          defaultExpandedRowKeys属性 defaultExpandAllRows这个属性仅仅是用来设置默认值的，只在第一次渲染的时候起作用，后续再去改变，无法实现响应式 解决方案一 a-table表格添加key属性，当每次获取值时，动态改变key，以达到重新渲染的效果 <a-table:key="tableKey"…
                        

                        

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                            VRRP交换机三层架构综合实验
                        

                      

                      

                        

                          VRRP交换机三层架构综合实验
                        

                        

                          题目要求&#xff1a; 
1&#xff0c;内网Ip地址使用172.16.0.0/16分配 说明可以划分多个子网&#xff0c;图中有2个VLAN&#xff0c;可以根据VLAN划分 
2&#xff0c;sw1和SW2之间互为备份 互为备份通常通过VRRP&#xff08;虚拟路由冗余协议&#xff09;来实现。VRRP会在两个…
                        

                        

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                            基于卷积神经网络的眼疾识别系统，resnet50，efficentnet（pytorch框架，python代码）
                        

                      

                      

                        

                          基于卷积神经网络的眼疾识别系统，resnet50，efficentnet（pytorch框架，python代码）
                        

                        

                          更多图像分类、图像识别、目标检测、图像分割等项目可从主页查看 功能演示&#xff1a; 
眼疾识别系统resnet50&#xff0c;efficentnet&#xff0c;卷积神经网络&#xff08;pytorch框架&#xff0c;python代码&#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 
&#xff08;一&#xff09;简介…
                        

                        

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                            基于srpingboot智慧校园管理服务平台的设计与实现(源码+文档+部署讲解）
                        

                      

                      

                        

                          基于srpingboot智慧校园管理服务平台的设计与实现(源码+文档+部署讲解）
                        

                        

                          技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 
主要内容&#xff1a;免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…
                        

                        

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                            【力扣hot100题】（026）合并两个有序链表
                        

                      

                      

                        

                          【力扣hot100题】（026）合并两个有序链表
                        

                        

                          可以创建一个新链表记录答案&#xff1a; 
/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {*     int val;*     ListNode *next;*     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}*     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}*     ListNode(int x, ListNode *…
                        

                        

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