大家好，我是码哥，《Redis 高手心法》畅销书作者。
有读者分享小米 Java 后端面试，其中有一个问题，当时没有回答好：什么是线程池、工作原理是什么、线程池可以动态修改吗？
回答这个问题之前，首先我们来了解下什么是线程池，它的工作原理是什么。
什么是线程池
线程池（Thread Pool）是一种基于池化思想管理线程的工具，它维护多个线程。在线程池中，总有几个活跃线程。当需要使用线程来执行任务时，可以从池子中随便拿一个空闲线程来用，当完成工作时，该线程并不会死亡，而是再次返回线程池中成为空闲状态，等待执行下一个任务。
这种做法，一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。
线程池状态
然后，我们来看下线程池有哪些状态呢？
线程池有五种状态：这五种状态并不能任意转换，只会有以下几种转换情况：线程池的五种状态是如何流转的？
- RUNNING：会接收新任务并且会处理队列中的任务
- SHUTDOWN：不会接收新任务并且会处理队列中的任务
- STOP：不会接收新任务并且不会处理队列中的任务，并且会中断在处理的任务（注意：一个任务能不能被中断得看任务本身）
- TIDYING：所有任务都终止了，线程池中也没有线程了，这样线程池的状态就会转为 TIDYING，一旦达到此状态，就会调用线程池的 terminated()
- TERMINATED：terminated()执行完之后就会转变为 TERMINATED
线程池工作原理
如何自定义一个线程池？
public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
// 核心线程池大小，表示线程池常驻线程数量
30,
// 最大线程数，表示线程池最多创建的线程数量
100,
// 保活时间，表示一个非核心线程多久没有使用，会被回收
10,
TimeUnit.MINUTES,
// 阻塞队列，表示队列最多缓存多少任务，如果队列满了，将触发 RejectedExecutionHandler
new ArrayBlockingQueue<>(1000),
// 线程工厂，创建线程时候用的，可以给线程命名等
new NamedThreadFactory("cust-task")
);
// 拒绝策略，当阻塞队列满了之后，会触发这里的handler
// 默认是丢弃新任务
executor.setRejectedExecutionHandler((r, executor1) -> {
log.warn("thread pool is full");
});
}线程池执行流程图
- 首先检测线程池运行状态，如果不是 RUNNING，则直接拒绝，线程池要保证在 RUNNING 的状态下执行任务。
- 如果当前线程数未超过核心线程数，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
- 如果当前线程数超过核心线程数，且线程池内的阻塞队列未满，则将任务添加到该阻塞队列中。
- 如果当前线程数超过核心线程数且 线程池内的阻塞队列已满，且未超过最大线程数，则创建并启动一个线程来执行新提交的任务。
- 如果已超过最大线程数，并且线程池内的阻塞队列已满, 则根据拒绝策略来处理该任务, 默认的处理方式是直接抛异常。
注意：提交一个 Runnable 时，不管当前线程池中的线程是否空闲，只要数量小于核心线程数就会创建新线程。
线程池的拒绝策略
ThreadPoolExecutor 内部有实现 4 个拒绝策略：
- CallerRunsPolicy，由调用 execute 方法提交任务的线程来执行这个任务。
- AbortPolicy，抛出异常 RejectedExecutionException 拒绝提交任务。
- DiscardPolicy，直接抛弃任务，不做任何处理。
- DiscardOldestPolicy，去除任务队列中的第一个任务（最旧的），重新提。
如何监控线程池？
好了，言归正传，再回归到这个题目本身，在修改线程池之前，我们要如何监控线程池的信息呢？
比如线程池的执行任务前后总时间，当前任务数等信息。
- 统计任务执行时间可以通过实现 beforeExecute 和 afterExecute 方法，计算出任务总耗时。
- 统计线程池的任务数，线程数等信息，可定时上报到 kafka，展示到可视化的界面上比如 Grafana。
监控核心代码
@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() {
//核心线程数
int corePoolSize = customThreadPool.getCorePoolSize();
//最大线程数
int maximumPoolSize = customThreadPool.getMaximumPoolSize();
//活跃线程数
int activeCount = customThreadPool.getActiveCount();
//队列任务数
int queueSize = customThreadPool.getQueue().size();
//已执行完成任务数
long completedTaskCount = customThreadPool.getCompletedTaskCount();
//队列任务数峰值
int largestPoolSize = customThreadPool.getLargestPoolSize();
//上报监控数据
sendToKafka(corePoolSize,maximumPoolSize, activeCount, queueSize, completedTaskCount, largestPoolSize);
}
private void sendToKafka(int corePoolSize,int maximumPoolSize, int activeCount, int queueSize, long completedTaskCount, int largestPoolSize) {
// 自定义实现发送kafka逻辑或上报到prometheus逻辑
}
}如何动态调整线程池？
一般我们在设置线程池的线程数时，会参考实际业务场景。比较通用的公式是
- IO 密集型场景：线程数=CPU 核心数*2+1
- CPU 密集型场景线程数=CPU 核心数+1
但这只是比较简单粗暴的计算方式，在实际使用过程中，我们还是不可避免的需要调整线程池的一些参数，以达到最佳性能。
那么我们通过会比较关注线程池以下的几个参数
线程池参数 | 说明 |
corePoolSize | 核心线程数 |
maximumPoolSize | 最大线程数 |
queueCapacity | 等待队列大小 |
keepAliveTime | 空闲时间 |
- corePoolSize、maximumPoolSize 和 keepAliveTime 可以通过调用 setCorePoolSize、setMaximumPoolSize、setKeepAliveTime 方法修改。
- queueCapacity 虽然不能直接修改，我们可以通过实现自定义一个阻塞队列的方式去实现 setQueueCapacity 方法来修改队列大小的属性。
最后可以通过 Apollo、Nacos 配置中心实现动态监听的方法，达到实时更新线程池的效果。
扩展 1：线程池核心线程数会被销毁吗？
扩展 2：线程发生异常，会被移出线程池吗？
