线程池各项参数怎么设置

聊到线程池的参数设置啊，这事儿吧，说到底还是得看你的任务是个啥样，同时也要考虑下你那系统的资源情况。
下面我就跟你唠唠具体的设置门道：
首先是corePoolSize，也就是核心线程数。
这玩意儿怎么设呢？如果你是搞CPU密集型任务的，我一般建议你把corePoolSize设成CPU核心数加1 ；如果是IO密集型任务，那corePoolSize就设成CPU核心数乘以2 吧。
为啥这么设呢？核心线程啊，它们可是得一直待着，准备随时处理那些持续不断的任务。
根据任务类型来调整核心线程数，这样才能让系统资源得到充分利用。

接下来是queueCapacity，任务队列容量。
这得根据你系统的任务量和响应需求来设置了。
为啥呢？当核心线程数都忙不过来了，新任务就得进队列里等着。
队列容量设得合理，就能在任务处理延迟和资源占用之间找到一个平衡点。

然后是maxPoolSize，最大线程数。
这得设一个合理的上限，别让系统资源给用光了。
为啥这么说呢？当核心线程数和队列容量都满足不了任务需求时，线程池就得创建新线程了。
但是呢，这新线程数也不能没限制，得有个最大线程数，不然系统资源可就悬了。

keepAliveTime，线程空闲时间，这得根据任务的执行频率和系统的资源利用率来调整。
为啥呢？当线程空闲的时间达到了keepAliveTime，它就得退出来，这样就能释放系统资源了。
空闲时间设得合理，线程池的性能才能得到优化。

allowCoreThreadTimeout，允许核心线程超时，这得根据你对资源利用率的敏感度和任务的执行特性来决定。
如果你觉得有必要，可以把它设成true。
为啥呢？当它被设成true时，核心线程在空闲一段时间后也会被关闭，这样就能进一步释放系统资源了。

最后是rejectedExecutionHandler，任务拒绝处理器。
这得根据你的实际需求来选择合适的拒绝策略，比如AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy或者DiscardOldestPolicy。
为啥要有拒绝策略呢？当线程池实在没法处理新任务时，就得有个合理的策略来处理那些被拒绝的任务，这样才能保证系统的稳定性和可靠性。

你知道线程池创建多少线程比较合理吗？

嗨小伙伴们，今天咱们来聊聊线程池的配置问题。
你知道为什么我们要用多线程吗？就是为了让程序跑得更快，减少等待时间，提高处理速度。
这俩好处分别是降低延迟和提高吞吐量。
延迟就是从发请求到收到回复的时间差，吞吐量就是单位时间内能处理的请求数。

为了达到这个效果，我们可以优化算法，让程序运行得更快；也可以让硬件性能发挥到极致，比如提高CPU和I/O的利用率。

那么，到底创建多少线程才是合理的呢？其实，不是越多越好，得找到那个能让硬件利用率最高的点。
这事儿得看你的应用场景，主要分为IO密集型和CPU密集型。

对于IO密集型，IO操作比CPU计算要慢得多。
我们可以用IO耗时和CPU耗时的比例来计算线程数。
公式是：线程数=CPU核数(1 +IO耗时/CPU耗时)。
比如说，IO耗时是CPU耗时的1 0倍，单核CPU就创建1 1 个线程，这样硬件利用率最高。

CPU密集型的话，CPU利用率才是关键。
这时候线程数一般和CPU核数一样，甚至再加一个，以防资源浪费。

举个例子，如果你有个四核CPU的服务器，运行IO密集型程序，IO耗时是CPU耗时的5 倍，那么你就可以创建2 4 个线程，这样硬件利用率就很高了。
如果是CPU密集型，那最佳线程数就是5 个。

当然，设置线程数的时候还得考虑硬件资源，比如CPU核数、内存大小，还有负载情况。
高负载时得多线程，低负载时就少点线程，节省资源。

别忘了监控和调整，根据实际运行情况来调整线程数。
还有，线程池的其他配置，比如队列大小、拒绝策略，也要根据具体情况来定。

总之，线程池的配置得根据应用场景和硬件资源来定，合理配置和监控调整，才能让线程池发挥出最佳性能。

线程池最大线程数根据什么确定

嗨，各位技术小伙伴！今天咱们来聊聊线程池中那个至关重要的最大线程数怎么定。
这事儿可不能单凭感觉，得综合考虑任务类型、硬件条件、系统负载这些因素，关键是要找到资源利用和系统稳定之间的那个平衡点。

首先，得根据任务类型来定。
比如说，CPU密集型任务主要就是让CPU算个不停，那线程数就差不多得跟CPU核心数匹配，比如你的CPU有4 核8 线程，那线程池的最大数就可以设置在8 到1 6 之间，别让线程切换太频繁了。

再比如IO密集型任务，这些任务大部分时间都在等着IO操作，那线程数就可以稍微放宽松一些，甚至可以比CPU核心数多上不少。
你可以用个公式来参考：最大线程数=CPU核心数×（1 +平均等待时间/平均CPU时间）。
一般来说，设置成CPU核心数的2 到4 倍就挺合适了，或者你也可以根据IO等待的比例来调整。

说到硬件资源，CPU核心数是基础，你可以用Runtime.getRuntime().availableProcessors()来获取。
内存资源也得考虑，每个线程都要占用栈空间，多了就可能导致内存溢出。
所以，你得算算总共需要多少栈空间，别让线程数太多，超过了可用内存。

还有，系统负载也不能忽视，别让线程池里的线程和其他进程抢资源，导致系统运行不畅。

在实际操作中，你可以通过压测来找到最优的线程数，比如CPU使用率稳定在7 0%~8 0%的那个点。
而且，有些框架还支持动态调整线程数，这样你就可以根据业务的高峰和低谷来调整，避免资源浪费。

最后，咱们得说说常见的误区。
别以为线程越多越好，多了反而会增加开销，降低性能。
还有，别忘了考虑任务的优先级，高优先级的任务得预留线程资源，别让低优先级的任务全占了。

希望这些小技巧能帮到你，祝你线程池管理得风生水起！

IO、CPU密集型分别指什么，有哪些例子，讲透线程池(2/4)

大家好，我是小A，一个在程序员架构师这条路上摸爬滚打了十年的老兵。
今天想跟大家聊聊线程池这个话题，它可是Java JDK里经常出现的概念，也成了我面试时被问到的“常客”，尤其是几年前我对它的理解还比较浅显。
当然了，我也经常在面试中用线程池来考察候选人，但能答得头头是道的其实并不多见。

所以呢，我打算写四篇文章，好好捋一捋线程池和池化技术的那些事儿，希望能让这个概念变得通俗易懂。
上回我们聊了设置线程数的那些步骤，还有两种比较简单的计算方法。
今天，咱们继续往下挖，探讨一下IO密集型和CPU密集型的区别。

咱们先简单回顾一下，电脑嘛，基本上就是由输入、计算、输出这三部分组成的。
虽然硬件和软件层面的IO和CPU概念挺复杂的，但跟线程池技术来说，关系其实不大。
咱们还是聚焦重点，看看线程池在业务逻辑里是怎么应用的。

首先，咱们得把IO密集型和CPU密集型给区分开。
IO密集型呢，主要就是指那种需要频繁发送请求等待响应的业务逻辑。
而CPU密集型呢，则更侧重于本地的计算。
IO密集型的业务逻辑通常耗时比较长，因为它主要是在等待响应，这时候机器的负载会比较低，CPU大部分时间都是闲着的。
而CPU密集型的业务逻辑呢，因为它需要大量的计算，所以执行时间通常很短，但机器负载会比较高，CPU资源会被密集使用。

在实际应用中，一个服务往往会包含多种业务逻辑，有些可能是IO密集型的，比如需要从多个数据源读取数据；也有些可能是CPU密集型的，比如序列化、加密解密这些计算密集的操作。

理解了IO密集型和CPU密集型的区别后，我们就能更好地利用线程池，根据业务需求来合理配置线程数量，从而提升程序的性能。
接下来，我们还会用两篇文章，深入探讨线程池的运行方式、验证方法以及池化技术的原理。