线程池参数调优

在 Java 线程池（ThreadPoolExecutor）参数调优时，需要关注以下关键性能指标，以确定最优参数设定：

1. 核心线程数（corePoolSize）

• 观察指标：
  • 线程创建数量 (activeThreads)
  • CPU 利用率 (CPU usage)
• 优化方向：
  • 如果 CPU 密集型任务，设置为 CPU 核心数 + 1（避免线程过载）
  • 如果 IO 密集型任务，设置为 CPU 核心数 * 2 或更多（提高吞吐量）

2. 最大线程数（maximumPoolSize）

• 观察指标：
  • 任务队列等待时间 (queueWaitTime)
  • 任务执行时间 (taskExecutionTime)
• 优化方向：
  • 如果任务响应时间长，且 CPU 利用率较低，可适当增加
  • 避免设置过高导致线程上下文切换过多

3. 队列长度（workQueue）

• 观察指标：
  • 队列排队长度 (queueSize)
  • 拒绝任务数量 (rejectedTaskCount)
• 优化方向：
  • 短队列适合高吞吐、低延迟场景（加快任务执行）
  • 长队列适合任务峰值场景（避免过多线程创建）

4. 线程存活时间（keepAliveTime）

• 观察指标：
  • 线程销毁与重建频率 (threadCreationRate)
  • 线程池内存占用 (memoryUsage)
• 优化方向：
  • 适用于动态任务量的线程池，避免空闲线程长期占用资源
  • 过短可能导致频繁销毁重建，影响性能

5. 拒绝策略（RejectedExecutionHandler）

• 观察指标：
  • 任务丢弃率 (droppedTasks)
  • 任务执行失败率 (failedTasks)
• 优化方向：
  • AbortPolicy：适用于关键任务，直接抛异常
  • CallerRunsPolicy：适用于降低压力，让调用方执行任务
  • DiscardOldestPolicy：适用于低优先级任务可被丢弃的场景

6. 任务执行耗时

• 观察指标：
  • 单个任务执行时间 (taskDuration)
  • 任务吞吐量 (throughput)
• 优化方向：
  • 过长的任务执行时间可能会影响整体并发
  • 可以使用 CompletableFuture 进行任务拆分，提高并发执行效率

7. 线程池监控

• 关键监控指标：
  • ThreadPoolExecutor.getPoolSize() （当前线程数）
  • ThreadPoolExecutor.getActiveCount() （活跃线程数）
  • ThreadPoolExecutor.getQueue().size() （任务队列长度）
  • ThreadPoolExecutor.getCompletedTaskCount() （已完成任务数）
  • ThreadPoolExecutor.getTaskCount() （总任务数）

总结优化策略

你可以结合 JVisualVM、JConsole、Prometheus + Grafana 等工具实时监控线程池的状态，动态调整参数，以达到最优性能。