Java线程池核心参数
DK1.5 中引入了强大的 concurrent 包，其中最常用的莫过了线程池的实现 ThreadPoolExecutor，它给我们带来了极大的方便，但同时，对于该线程池不恰当的设置也可能使其效率并不能达到预期的效果，甚至仅相当于或低于单线程的效率。
ThreadPoolExecutor 类可设置的参数主要有：
- corePoolSize
核心线程数，核心线程会一直存活，即使没有任务需要处理。当线程数小于核心线程数时，即使现有的线程空闲，线程池也会优先创建新线程来处理任务，而不是直接交给现有的线程处理。
核心线程在 allowCoreThreadTimeout 被设置为 true 时会超时退出，默认情况下不会退出。
- maxPoolSize
当线程数大于或等于核心线程，且任务队列已满时，线程池会创建新的线程，直到线程数量达到 maxPoolSize。如果线程数已等于 maxPoolSize，且任务队列已满，则已超出线程池的处理能力，线程池会拒绝处理任务而抛出异常。
- keepAliveTime
当线程空闲时间达到 keepAliveTime，该线程会退出，直到线程数量等于 corePoolSize。如果 allowCoreThreadTimeout 设置为 true，则所有线程均会退出直到线程数量为 0。
- allowCoreThreadTimeout
是否允许核心线程空闲退出，默认值为 false。
- queueCapacity
任务队列容量。从 maxPoolSize 的描述上可以看出，任务队列的容量会影响到线程的变化，因此任务队列的长度也需要恰当的设置。
线程池按以下行为执行任务
- 当线程数小于核心线程数时，创建线程。
- 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。
- 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
系统负载
参数的设置跟系统的负载有直接的关系，下面为系统负载的相关参数：
- tasks，每秒需要处理的最大任务数量
- tasktime，处理第个任务所需要的时间
- responsetime，系统允许任务最大的响应时间，比如每个任务的响应时间不得超过 2 秒。
参数设置
corePoolSize:
每个任务需要 tasktime 秒处理，则每个线程每钞可处理 1/tasktime 个任务。系统每秒有 tasks 个任务需要处理，则需要的线程数为：tasks/(1/tasktime)，即 tasks*tasktime 个线程数。假设系统每秒任务数为 100~1000，每个任务耗时 0.1 秒，则需要 100*0.1 至 1000*0.1，即 10~100 个线程。那么 corePoolSize 应该设置为大于 10，具体数字最好根据 8020 原则，即 80% 情况下系统每秒任务数，若系统 80% 的情况下第秒任务数小于 200，最多时为 1000，则 corePoolSize 可设置为 20。
queueCapacity:
任务队列的长度要根据核心线程数，以及系统对任务响应时间的要求有关。队列长度可以设置为 (corePoolSize/tasktime)*responsetime： (20/0.1)*2=400，即队列长度可设置为 400。
队列长度设置过大，会导致任务响应时间过长，切忌以下写法：
LinkedBlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue();
这实际上是将队列长度设置为 Integer.MAX_VALUE，将会导致线程数量永远为 corePoolSize，再也不会增加，当任务数量陡增时，任务响应时间也将随之陡增。
maxPoolSize:
当系统负载达到最大值时，核心线程数已无法按时处理完所有任务，这时就需要增加线程。每秒 200 个任务需要 20 个线程，那么当每秒达到 1000 个任务时，则需要 (1000-queueCapacity)*(20/200)，即 60 个线程，可将 maxPoolSize 设置为 60。
keepAliveTime:
线程数量只增加不减少也不行。当负载降低时，可减少线程数量，如果一个线程空闲时间达到 keepAliveTiime，该线程就退出。默认情况下线程池最少会保持 corePoolSize 个线程。
allowCoreThreadTimeout:
默认情况下核心线程不会退出，可通过将该参数设置为 true，让核心线程也退出。
以上关于线程数量的计算并没有考虑 CPU 的情况。若结合 CPU 的情况，比如，当线程数量达到 50 时，CPU 达到 100%，则将 maxPoolSize 设置为 60 也不合适，此时若系统负载长时间维持在每秒 1000 个任务，则超出线程池处理能力，应设法降低每个任务的处理时间 (tasktime)。
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