JAVA 自定义线程池的最大线程数设置方法

一：CPU密集型：

定义：CPU密集型也是指计算密集型，大部分时间用来做计算逻辑判断等CPU动作的程序称为CPU密集型任务。该类型的任务需要进行大量的计算，主要消耗CPU资源。 这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

特点：

01：CPU 使用率较高（也就是经常计算一些复杂的运算，逻辑处理等情况）非常多的情况下使用

02：针对单台机器，最大线程数一般只需要设置为CPU核心数的线程个数就可以了

03：这一类型多出现在开发中的一些业务复杂计算和逻辑处理过程中。

代码示例：

package pool;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Demo02 { public static void main(String[] args) { //自定义线程池！ 工作中只会使用 ThreadPoolExecutor /** * 最大线程该如何定义（线程池的最大的大小如何设置！） * 1、CPU 密集型，几核，就是几，可以保持CPU的效率最高！ */ //获取电脑CPU核数 System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); //8核 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor( 2, //核心线程池大小 Runtime.getRuntime().availableProcessors(), //最大核心线程池大小（CPU密集型，根据CPU核数设置） 3,　//超时了没有人调用就会释放 TimeUnit.SECONDS,//超时单位 new LinkedBlockingDeque<>(3), //阻塞队列 Executors.defaultThreadFactory(), //线程工厂，创建线程的，一般不用动 new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); //银行满了，还有人进来，不处理这个人的，抛出异常 try { //最大承载数，Deque + Max (队列线程数+最大线程数) //超出 抛出 RejectedExecutionException 异常 for (int i = 1; i <= 9; i++) { //使用了线程池之后，使用线程池来创建线程 threadPool.execute(()->{ System.out.println(Thread.currentThread().getName()+' ok'); }); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { //线程池用完，程序结束，关闭线程池 threadPool.shutdown(); //（为确保关闭，将关闭方法放入到finally中） } }}

二：IO密集型：

定义：IO密集型任务指任务需要执行大量的IO操作，涉及到网络、磁盘IO操作，对CPU消耗较少，其消耗的主要资源为IO。

我们所接触到的 IO ，大致可以分成两种：磁盘 IO和网络 IO。

01：磁盘 IO ，大多都是一些针对磁盘的读写操作，最常见的就是文件的读写，假如你的数据库、 Redis 也是在本地的话，那么这个也属于磁盘 IO。

02：网络 IO ，这个应该是大家更加熟悉的，我们会遇到各种网络请求，比如 http 请求、远程数据库读写、远程 Redis 读写等等。

　 IO 操作的特点就是需要等待，我们请求一些数据，由对方将数据写入缓冲区，在这段时间中，需要读取数据的线程根本无事可做，因此可以把 CPU 时间片让出去，直到缓冲区写满。

既然这样，IO 密集型任务其实就有很大的优化空间了（毕竟存在等待）：

　CPU 使用率较低，程序中会存在大量的 I/O 操作占用时间，导致线程空余时间很多，所以通常就需要开CPU核心数两倍的线程。当线程进行 I/O 操作 CPU 空闲时，线程等待时间所占比例越高，就需要越多线程，启用其他线程继续使用 CPU，以此提高 CPU 的使用率；线程 CPU 时间所占比例越高，需要越少的线程，这一类型在开发中主要出现在一些计算业务频繁的逻辑中。

代码示例：

package pool;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Demo02 { public static void main(String[] args) { //自定义线程池！ 工作中只会使用 ThreadPoolExecutor /** * 最大线程该如何定义（线程池的最大的大小如何设置！） * 2、IO 密集型 >判断你程序中十分耗IO的线程 * 程序 15个大型任务 io十分占用资源！ （最大线程数设置为30） * 设置最大线程数为十分耗io资源线程个数的2倍 */ //获取电脑CPU核数 System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); //8核 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor( 2,//核心线程池大小 16, //若一个IO密集型程序有15个大型任务且其io十分占用资源！（最大线程数设置为 2*CPU 数目） 3,//超时了没有人调用就会释放 TimeUnit.SECONDS, //超时单位 new LinkedBlockingDeque<>(3), //阻塞队列 Executors.defaultThreadFactory(), //线程工厂，创建线程的，一般不用动 new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); //队列满了，尝试和最早的竞争，也不会抛出异常 try { //最大承载数，Deque + Max (队列线程数+最大线程数) //超出 抛出 RejectedExecutionException 异常 for (int i = 1; i <= 9; i++) { //使用了线程池之后，使用线程池来创建线程 threadPool.execute(()->{ System.out.println(Thread.currentThread().getName()+' ok'); }); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { //线程池用完，程序结束，关闭线程池 threadPool.shutdown(); //（为确保关闭，将关闭方法放入到finally中） } }}

接下来我们进行一一分析：

1：高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换

2：并发不高、任务执行时间长的业务这就需要区分开看了：

a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，所以不要让所有的CPU闲下来，可以适当加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务

b）假如是业务时间长集中在计算操作上，也就是计算密集型任务，这个就没办法了，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换

（其实从一二可以看出无论并发高不高，对于业务中是否是cpu密集还是I/O密集的判断都是需要的当前前提是你需要优化性能的前提下）

3：并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，我们的项目使用的时redis作为缓存（这类非关系型数据库还是挺好的）。增加服务器是第二步（一般政府项目的首先，因为不用对项目技术做大改动，求一个稳，但前提是资金充足），至于线程池的设置，设置参考 2 。最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件（任务时间过长的可以考虑拆分逻辑放入队列等操作）对任务进行拆分和解耦。

三.：总结：

01：一个计算为主的程序（CPU密集型程序），多线程跑的时候，可以充分利用起所有的 CPU 核心数，比如说 8 个核心的CPU ,开8 个线程的时候，可以同时跑 8 个线程的运算任务，此时是最大效率。但是如果线程远远超出 CPU 核心数量，反而会使得任务效率下降，因为频繁的切换线程也是要消耗时间的。因此对于 CPU 密集型的任务来说，线程数等于 CPU 数是最好的了。

02：如果是一个磁盘或网络为主的程序（IO密集型程序），一个线程处在 IO 等待的时候，另一个线程还可以在 CPU 里面跑，有时候 CPU 闲着没事干，所有的线程都在等着 IO，这时候他们就是同时的了，而单线程的话此时还是在一个一个等待的。我们都知道 IO 的速度比起 CPU 来是很慢的。此时线程数等于CPU核心数的两倍是最佳的。

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