线程池主要参数_线程池的主要参数有哪些

线程池主要参数介绍

一：ThreadPoolExecutor的重要参数

1、corePoolSize：核心线程数
    * 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
    * 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
    * 设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭

2、queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）
    * 当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行

3、maxPoolSize：最大线程数
    * 当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务
    * 当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常

4、 keepAliveTime：线程空闲时间
    * 当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize
    * 如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0

5、allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时
6、rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器
    * 两种情况会拒绝处理任务：
        - 当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务
        - 当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务
    * 线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常
    * ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况：
        - AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常
        - CallerRunsPolicy 执行任务
        - DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生
        - DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务
    * 实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器
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二、ThreadPoolExecutor执行顺序
线程池按以下行为执行任务
1. 当线程数小于核心线程数时，创建线程。
2. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
3. 当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
- 若线程数小于最大线程数，创建线程
- 若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
三、如何设置参数
1、默认值
* corePoolSize=1
* queueCapacity=Integer.MAX_VALUE
* maxPoolSize=Integer.MAX_VALUE
* keepAliveTime=60s
* allowCoreThreadTimeout=false
* rejectedExecutionHandler=AbortPolicy()

2、如何来设置
    * 需要根据几个值来决定
        - tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000
        - taskcost：每个任务花费时间，假设为0.1s
        - responsetime：系统允许容忍的最大响应时间，假设为1s
    * 做几个计算
        - corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理？ 
            * threadcount = tasks/(1/taskcost) =tasks*taskcout =  (500~1000)*0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50
            * 根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可
        - queueCapacity = (coreSizePool/taskcost)*responsetime
            * 计算可得 queueCapacity = 80/0.1*1 = 80。意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行
            * 切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
        - maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)
            * 计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92
            * （最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数
        - rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理
        - keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout采用默认通常能满足
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3、 以上都是理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到最大线程数的情况机器cpu load已经满了，则需要通过升级硬件（呵呵）和优化代码，降低taskcost来处理。

1. 什么是线程池
   Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序
   都可以使用线程池。在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。
   第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
   第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
   第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，
   还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是，要做到合理利用
   线程池，必须对其实现原理了如指掌

2.线程池作用
线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，
减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。
如果一个线程的时间非常长，就没必要用线程池了(不是不能作长时间操作，而是不宜。)，况且我们还不能控制线程池中线程的开始、挂起、和中止。

MCCM笔记

【容器】
【arthas】
trace com.ztesoft.bss.mccm.dmt.helper.JVMCacheHelper getAllResponseTemplates
arthas: trace com.ztesoft.bss.mccm.dmt.helper.JVMCacheHelper getAllResponseTemplates
watch com.ztesoft.bss.mccm.dmt.helper.ExpiryMap checkExpiry “{params, returnObj}” ‘params[0]==“ReponseTempl_ALL”’ -x 3 -n 3
watch com.ztesoft.bss.mccm.dmt.helper.CacheTwoHelper qryContactsBySubsIds “{params,returnObj}” -x 5
watch com.ztesoft.bss.mccm.dmt.serviceimpl.contact.process.base.SendProcessBase refillContactResultAfterSendNew “{params,returnObj}” -x 5
trace com.ztesoft.bss.mccm.config.mq.message.viberReceipt.ViberReceiveAysnHandle run ‘#cost>100’
根据关键字查询日志
grep -i ‘qryMarketContactsDetails’ -r *
【打包】
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -s D:\tools\apache-maven-3.8.1\conf\settings-pto.xml
【抓堆栈】
查看进程pid ps -ef
jmap -histo:live pid 可以触发fullgc
jmap -dump:format=b,file=dump.hprof 20 生成dump的文件
jmap -histo:live -dump:format=b,file=/app/dump.hprof 20