大家好，我是碼哥，《Redis 高手心法》暢銷書作者。

有讀者分享小米 Java 后端面試，其中有一個問題，當(dāng)時沒有回答好：什么是線程池、工作原理是什么、線程池可以動態(tài)修改嗎？

回答這個問題之前，首先我們來了解下什么是線程池，它的工作原理是什么。

什么是線程池

線程池（Thread Pool）是一種基于池化思想管理線程的工具，它維護多個線程。在線程池中，總有幾個活躍線程。當(dāng)需要使用線程來執(zhí)行任務(wù)時，可以從池子中隨便拿一個空閑線程來用，當(dāng)完成工作時，該線程并不會死亡，而是再次返回線程池中成為空閑狀態(tài)，等待執(zhí)行下一個任務(wù)。

這種做法，一方面避免了處理任務(wù)時創(chuàng)建銷毀線程開銷的代價，另一方面避免了線程數(shù)量膨脹導(dǎo)致的過分調(diào)度問題，保證了對內(nèi)核的充分利用。

線程池狀態(tài)

然后，我們來看下線程池有哪些狀態(tài)呢？

線程池有五種狀態(tài)：這五種狀態(tài)并不能任意轉(zhuǎn)換，只會有以下幾種轉(zhuǎn)換情況：線程池的五種狀態(tài)是如何流轉(zhuǎn)的？

• RUNNING：會接收新任務(wù)并且會處理隊列中的任務(wù)
• SHUTDOWN：不會接收新任務(wù)并且會處理隊列中的任務(wù)
• STOP：不會接收新任務(wù)并且不會處理隊列中的任務(wù)，并且會中斷在處理的任務(wù)（注意：一個任務(wù)能不能被中斷得看任務(wù)本身）
• TIDYING：所有任務(wù)都終止了，線程池中也沒有線程了，這樣線程池的狀態(tài)就會轉(zhuǎn)為 TIDYING，一旦達到此狀態(tài)，就會調(diào)用線程池的 terminated()
• TERMINATED：terminated()執(zhí)行完之后就會轉(zhuǎn)變?yōu)?TERMINATED

線程池工作原理

如何自定義一個線程池？

public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                // 核心線程池大小，表示線程池常駐線程數(shù)量
                30,
                // 最大線程數(shù)，表示線程池最多創(chuàng)建的線程數(shù)量
                100,
                // ?；顣r間，表示一個非核心線程多久沒有使用，會被回收
                10,
                TimeUnit.MINUTES,
                // 阻塞隊列，表示隊列最多緩存多少任務(wù)，如果隊列滿了，將觸發(fā) RejectedExecutionHandler
                new ArrayBlockingQueue<>(1000),
                // 線程工廠，創(chuàng)建線程時候用的，可以給線程命名等
                new NamedThreadFactory("cust-task")
        );
        // 拒絕策略，當(dāng)阻塞隊列滿了之后，會觸發(fā)這里的handler
        // 默認(rèn)是丟棄新任務(wù)
        executor.setRejectedExecutionHandler((r, executor1) -> {
            log.warn("thread pool is full");
        });
    }

線程池執(zhí)行流程圖

1. 首先檢測線程池運行狀態(tài)，如果不是 RUNNING，則直接拒絕，線程池要保證在 RUNNING 的狀態(tài)下執(zhí)行任務(wù)。
2. 如果當(dāng)前線程數(shù)未超過核心線程數(shù)，則創(chuàng)建并啟動一個線程來執(zhí)行新提交的任務(wù)。
3. 如果當(dāng)前線程數(shù)超過核心線程數(shù)，且線程池內(nèi)的阻塞隊列未滿，則將任務(wù)添加到該阻塞隊列中。
4. 如果當(dāng)前線程數(shù)超過核心線程數(shù)且 線程池內(nèi)的阻塞隊列已滿，且未超過最大線程數(shù)，則創(chuàng)建并啟動一個線程來執(zhí)行新提交的任務(wù)。
5. 如果已超過最大線程數(shù)，并且線程池內(nèi)的阻塞隊列已滿, 則根據(jù)拒絕策略來處理該任務(wù), 默認(rèn)的處理方式是直接拋異常。

注意：提交一個 Runnable 時，不管當(dāng)前線程池中的線程是否空閑，只要數(shù)量小于核心線程數(shù)就會創(chuàng)建新線程。

線程池的拒絕策略

ThreadPoolExecutor 內(nèi)部有實現(xiàn) 4 個拒絕策略：

1. CallerRunsPolicy，由調(diào)用 execute 方法提交任務(wù)的線程來執(zhí)行這個任務(wù)。
2. AbortPolicy，拋出異常 RejectedExecutionException 拒絕提交任務(wù)。
3. DiscardPolicy，直接拋棄任務(wù)，不做任何處理。
4. DiscardOldestPolicy，去除任務(wù)隊列中的第一個任務(wù)（最舊的），重新提。

如何監(jiān)控線程池？

好了，言歸正傳，再回歸到這個題目本身，在修改線程池之前，我們要如何監(jiān)控線程池的信息呢？

比如線程池的執(zhí)行任務(wù)前后總時間，當(dāng)前任務(wù)數(shù)等信息。

• 統(tǒng)計任務(wù)執(zhí)行時間可以通過實現(xiàn) beforeExecute 和 afterExecute 方法，計算出任務(wù)總耗時。

• 統(tǒng)計線程池的任務(wù)數(shù)，線程數(shù)等信息，可定時上報到 kafka，展示到可視化的界面上比如 Grafana。

監(jiān)控核心代碼

@Slf4j
public class ThreadPoolMonitor {

    private final ThreadPoolExecutor customThreadPool;
    private final String poolName;
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public ThreadPoolMonitor(ThreadPoolExecutor customThreadPool, String poolName) {
        this.customThreadPool = customThreadPool;
        this.poolName = poolName;
    }

    public void startMonitoring(long period, TimeUnit unit) {
        scheduler.scheduleAtFixedRate(this::monitor, 0, period, unit);
    }

    private void monitor() {
        //核心線程數(shù)
        int corePoolSize = customThreadPool.getCorePoolSize();
        //最大線程數(shù)
        int maximumPoolSize = customThreadPool.getMaximumPoolSize();
        //活躍線程數(shù)
        int activeCount = customThreadPool.getActiveCount();
        //隊列任務(wù)數(shù)
        int queueSize = customThreadPool.getQueue().size();
        //已執(zhí)行完成任務(wù)數(shù)
        long completedTaskCount = customThreadPool.getCompletedTaskCount();
        //隊列任務(wù)數(shù)峰值
        int largestPoolSize = customThreadPool.getLargestPoolSize();

        //上報監(jiān)控數(shù)據(jù)
        sendToKafka(corePoolSize,maximumPoolSize, activeCount, queueSize, completedTaskCount, largestPoolSize);
    }

    private void sendToKafka(int corePoolSize,int maximumPoolSize, int activeCount, int queueSize, long completedTaskCount, int largestPoolSize) {
        // 自定義實現(xiàn)發(fā)送kafka邏輯或上報到prometheus邏輯
    }
}

如何動態(tài)調(diào)整線程池？

一般我們在設(shè)置線程池的線程數(shù)時，會參考實際業(yè)務(wù)場景。比較通用的公式是

• IO 密集型場景：線程數(shù)=CPU 核心數(shù)*2+1
• CPU 密集型場景線程數(shù)=CPU 核心數(shù)+1

但這只是比較簡單粗暴的計算方式，在實際使用過程中，我們還是不可避免的需要調(diào)整線程池的一些參數(shù)，以達到最佳性能。

那么我們通過會比較關(guān)注線程池以下的幾個參數(shù)

1. corePoolSize、maximumPoolSize 和 keepAliveTime 可以通過調(diào)用 setCorePoolSize、setMaximumPoolSize、setKeepAliveTime 方法修改。
2. queueCapacity 雖然不能直接修改，我們可以通過實現(xiàn)自定義一個阻塞隊列的方式去實現(xiàn) setQueueCapacity 方法來修改隊列大小的屬性。

最后可以通過 Apollo、Nacos 配置中心實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)聽的方法，達到實時更新線程池的效果。

擴展 1：線程池核心線程數(shù)會被銷毀嗎？

擴展 2：線程發(fā)生異常，會被移出線程池嗎？