线程池配置详解(7大常见配置)

线程池配置主要会涉及到7大参数，下面重点详解7大线程池配置@mikechen

线程池参数配置

线程池参数，如下所示：

ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler);

主要会涉及到：corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, handler。

重点是要理解上面的这几个参数，就可以搞清楚线程池配置了。

 

核心线程数（Core Pool Size）

核心线程数是线程池中保持的活动线程数量，即使线程处于空闲状态也不会被回收。

适用于维护基本的活动线程数，以减少线程创建和销毁的开销。

示例：

int corePoolSize = 5;
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, Integer.MAX_VALUE,
        0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>());

 

最大线程数（Max Pool Size）

最大线程数是线程池允许的最大线程数量，示例：

int maxPoolSize = 10;
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        0, maxPoolSize,
        0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>());

如果任务数量超过核心线程数，且任务队列已满，线程池会创建新线程，直到达到最大线程数。

 

线程存活时间（Keep-Alive Time）

非核心线程在空闲一段时间后会被销毁，以减少资源消耗，该参数定义了空闲线程的存活时间。

示例：

long keepAliveTime = 60; // 60 seconds
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        0, Integer.MAX_VALUE,
        keepAliveTime, unit,
        new SynchronousQueue<>());

合理设置可以避免因任务突发而频繁地创建和销毁线程。

 

时间单位（Time Unit）

用于指定核心线程数、最大线程数和线程存活时间的时间单位，如秒、毫秒等。

 

任务队列（Work Queue）

任务队列用于存储等待执行的任务，可以是有界队列或无界队列。

示例：

BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(100); // Bounded queue with capacity 100
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, maxPoolSize,
        keepAliveTime, unit,
        workQueue);

任务队列用于：控制任务的排队和限制任务数量。

 

拒绝策略（Rejected Execution Policy）

拒绝策略定义了当线程池无法处理新任务时的行为，示例：

RejectedExecutionHandler handler = (r, executor) -> {
    // Custom rejection logic
    System.out.println("Task rejected: " + r.toString());
};
ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, maxPoolSize,
        keepAliveTime, unit,
        workQueue, handler);

可选策略有：抛出异常、丢弃任务、丢弃最老的任务、由调用线程执行任务。

根据应用需求选择适当的拒绝策略。

 

陈睿mikechen

10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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