在Java中如何设计线程池任务拒绝策略

说实话，Java线程池的拒绝策略确实很让人头疼。
想一想，如果任务跑不起来怎么办？ 直接用四招现成的攻略肯定是不够的，还得自己准备足够的温饱。

1 . 四种现成策略，助你认清形势 1 、AbortPolicy（默认）
遇到拒绝就会爆炸，直接抛出异常。
这适用于资金非常宝贵的系统，例如支付系统。
想想看，如果订单无法提交，损失有多大？ 2 02 1 年，某电商平台下单超时问题最终被发现是线程池爆炸。
如果使用AbortPolicy的话，瞬间就会爆炸。
2 . DiscardPolicy
如果任务丢失了，直接扔掉，不做任何公告。
这个适合不太重要的场景，比如收集一些日志什么的。
反正丢了就是丢了，反正也没有什么损失。
3 . DiscardOldestPolicy
丢弃团队中最早的任务，重新放置当前的任务。
这适用于任务队列特别繁忙的情况，比如消息队列。
想想看，团队里的旧任务还没有完成，新的任务又来了。
我们先把最旧的扔掉，然后再做这件事。
4 . CallerRunsPolicy
将任务分配给提交任务的线程。
这适合防止系统雪崩，例如高并发API。
想一想，如果线程池处理不了，那就让提交请求的线程自己去做，这样可以缓解压力。

2 写下你自己的拒绝策略 在编写自己的拒绝策略时，必须实现 RejectedExecutionHandler 接口。
关键方法是rejectedExecution。
只需在这里写下您想要执行的操作即可。
之前做项目的时候，写过一个备份队列。
如果任务丢失了，会先放入数据库，等我有空的时候再做。

3 生产环境注意这些 1 . 持续监控
您必须知道自己何时被拒绝。
例如，使用 Prometheus，您可以设置阈值并在超过该阈值时发出警报。
2 02 2 年某个金融体系的崩溃是因为拒绝率没有被监控。
结果线程池满了，系统最终崩溃了。
2 、线程池必须能够自我调整
必须使用可以动态调整的线程池，比如Sentinel，它会根据系统繁忙与否自动调整。
上次使用Sentinel，发现系统繁忙时线程池自动扩容，真是聪明。
3 .定期阅读日志
你必须知道你被拒绝的原因。
例如，如果发现某个任务总是被拒绝，就得检查是否是线程池太小，或者是队列容量不够。

4 如何选择策略 想想这四个步骤： 1 、任务会丢失吗？ 您不能直接丢弃 AbortPolicy 或编写自己的备份策略。
2 、想要平滑降级吗？ 只是 callerRunsPolicy。
3 .你想做更多的任务吗？ 只需丢弃最旧的策略即可。
4 . 剩下的就是DiscardPolicy。

说白了，线程池的拒绝策略就是一种权衡。
想想你的系统可以承受什么，然后选择合适的。
不要盲目选择，否则最后系统会崩溃，你连哭的时间都没有。

线程池创建的四种方法是什么

创建Java线程池有四种方法来动态响应不同的情况。
1 . newCachedThreadPool：动态线程池，适合短期高吞吐量，例如HTTP请求处理。
2 .newFixedThreadPool：固定线程池，稳定加载后台任务，按计划进行数据批量处理。
3 、newSingleThreadExecutor：单线程池，保证顺序执行，比如写入顺序日志。
4 、newScheduledThreadPool：定时任务池，比如心跳检测、定时数据同步等。

注意：为避免默认配置风险，请自定义ThreadPoolExecutor参数并使用shutdown()释放资源。

java newCachedThreadPool 线程池使用在什么情况下

哎，这个java线程池，当时接手一个项目，这四个东西我都搞不明白，卡了好久。

我们来谈谈新的缓存池。
2 01 4 年我在上海的时候，这是一个非常雄心勃勃的项目。
一下子有数百个请求，然后全部消失了。
它非常不稳定。
我用了这个，结果怎么样？系统立刻就卡住了。
检查了很久才发现总是在创建新线程，内存爆了。
想一想，空闲的时候会自己回收，忙的时候不断的打开线程。
如果任务太多，内存会不会爆？
我们来谈谈newFixedThreadPool。
2 01 6 年在北京，我们有一个计划的工作，我们必须确保我们只能同时运行5 个。
最多我们会排队。
这很好用，没问题。
请注意，队列大小必须设置正确，否则作业将积压，系统将无法处理。

newScheduledThreadPool，我接触的比较少。
2 01 8 年，深圳对数据库进行了定期清理。
这工作完美并且没有错误。

最后，新的单线程执行器，是最简单、最优雅的。
2 01 3 年杭州这一年，是一个特别重要的后台任务，应该顺序执行，而不是并行执行。
这就是我用来确保没有错误的方法。
只是不要让它粘住。
如果它被卡住，整个系统就会变慢。
一般来说，这个东西用得好的话，可以省去不少压力，但是如果用错了的话，后果可能会很严重。
应根据实际情况进行选择，不要盲目使用。