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线程池合理设置最大线程数和核心线程数
工作中有这样一个场景，需要处理千万级别的数据的一个算法，大部分是增删查的操作。这个时候就需要使用多线程去处理。
一开始是这么配置的
@Configuration
@EnableAsync(proxyTargetClass = true)//利用@EnableAsync注解开启异步任务支持
@ComponentScan({"com.ctfojt.auditbcarslogo.service"}) //必须加此注解扫描包
public class ThreadPoolConfig implements AsyncConfigurer {
@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
taskExecutor.setCorePoolSize(10);//核心线程大小
taskExecutor.setMaxPoolSize(20);//最大线程大小
taskExecutor.setQueueCapacity(500);//队列最大容量
//当提交的任务个数大于QueueCapacity，就需要设置该参数，但spring提供的都不太满足业务场景，可以自定义一个，也可以注意不要超过QueueCapacity即可
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
taskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
taskExecutor.setAwaitTerminationSeconds(10);
taskExecutor.setThreadNamePrefix("BCarLogo-Thread-");
taskExecutor.initialize();
return taskExecutor;
}
}
这样配置效率很低，一天大概能处理30多万的数据。往后随着插入表的数据越来越多，处理速度也随之降低，跑个一两天之后，差不多能够处理10万多。完全满足不了需求。
后来网上查询线程池核心数配置
大部分都是这样的：
注：IO密集型（某大厂实践经验） 核心线程数 = CPU核数 / （1-阻塞系数）或着 CPU密集型：核心线程数 = CPU核数 + 1 IO密集型：核心线程数 = CPU核数 * 2
也尝试着这么配置，结果发现效率并不理想，提高不了多少。
最后我是这么配置的
结果效率大大提升，仅用不到一天的数据，就跑完了千万级的数据。
//获取当前机器的核数
public static final int cpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
taskExecutor.setCorePoolSize(cpuNum);//核心线程大小
taskExecutor.setMaxPoolSize(cpuNum * 2);//最大线程大小
taskExecutor.setQueueCapacity(500);//队列最大容量
//当提交的任务个数大于QueueCapacity，就需要设置该参数，但spring提供的都不太满足业务场景，可以自定义一个，也可以注意不要超过QueueCapacity即可
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
taskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
taskExecutor.setAwaitTerminationSeconds(60);
taskExecutor.setThreadNamePrefix("BCarLogo-Thread-");
taskExecutor.initialize();
return taskExecutor;
}
完美的解决了问题！
线程池核心线程数与最大线程数的区别
线程池策略
corePoolSize：核心线程数；maximunPoolSize：最大线程数
每当有新的任务到线程池时，
- 第一步：先判断线程池中当前线程数量是否达到了corePoolSize，若未达到，则新建线程运行此任务，且任务结束后将该线程保留在线程池中，不做销毁处理，若当前线程数量已达到corePoolSize，则进入下一步；
- 第二步：判断工作队列(workQueue)是否已满，未满则将新的任务提交到工作队列中，满了则进入下一步；
- 第三步：判断线程池中的线程数量是否达到了maxumunPoolSize，如果未达到，则新建一个工作线程来执行这个任务，如果达到了则使用饱和策略来处理这个任务。注意： 在线程池中的线程数量超过corePoolSize时，每当有线程的空闲时间超过了keepAliveTime，这个线程就会被终止。直到线程池中线程的数量不大于corePoolSize为止。
（由第三步可知，在一般情况下，Java线程池中会长期保持corePoolSize个线程。）
饱和策略
当工作队列满且线程个数达到maximunPoolSize后所采取的策略
AbortPolicy：默认策略；新任务提交时直接抛出未检查的异常RejectedExecutionException，该异常可由调用者捕获。CallerRunsPolicy：既不抛弃任务也不抛出异常，使用调用者所在线程运行新的任务。DiscardPolicy：丢弃新的任务，且不抛出异常。DiscardOldestPolicy：调用poll方法丢弃工作队列队头的任务，然后尝试提交新任务自定义策略：根据用户需要定制。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
