线程池满了如何处理及spring参数设置：

线程池满了如何处理及spring参数设置：

 

 

多线程的问题，不仅仅考虑在代码中用线程池，在spring等上也许配置

并发问题也不是，单纯的在代码中同步，数据库zk等，也不仅仅是在nginx，tomcat调优也在jvm数据库有样的设置地方

 

 

线程池简介

自JDK1.5，Java吊炸天的并发包就提供线程池java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor ，先来看看其各个字段的含义： 
corePoolSize 核心线程数，指保留的线程池大小（不超过maximumPoolSize值时，线程池中最多有corePoolSize 个线程工作）。 
maximumPoolSize 指的是线程池的最大大小（线程池中最大有corePoolSize 个线程可运行）。 
keepAliveTime 指的是空闲线程结束的超时时间（当一个线程不工作时，过keepAliveTime 长时间将停止该线程）。 
unit 是一个枚举，表示 keepAliveTime 的单位（有NANOSECONDS, MICROSECONDS, MILLISECONDS, SECONDS, MINUTES, HOURS, DAYS，7个可选值）。 
workQueue 表示存放任务的队列（存放需要被线程池执行的线程队列）。 
handler 拒绝策略（添加任务失败后如何处理该任务）.

关于corePoolSize、maxPoolSize、queueCapacity之间的关系： corePoolSize为初始线程个数，当corePoolSize的线程都在执行中时，则将Runnable临时放入queueCapacity的缓冲队列中等待，当queueCapacity满了时，才会将线程个数从corePoolSize扩展至maxPoolSize，如果此时queueCapacity缓存队列任然是满的，则后续Runnable对象加入其中时就会被abort抛弃。

这位兄弟提供了很好的代码说明例子，具体可参见：http://dmwdmc.iteye.com/blog/1882475。例子中有模拟整个线程池都满了抛弃后面任务的场景。

线程池之坑1

说明：如下线程池配置均为使用的spring封装过得线程池。 
坑出现的场景：一个接口，需要四次次访问数据库，而且四次结果之间也没有必然联系，何不把这个四次访问数据库操作分别放入四个线程中同时去访问呢，从而大大节省时间。 
OK，楼主就这么干了，并且这四个线程都丢到一个统一的线程池中去执行。那么坑来了，该接口常常于一天的固定时间有着“惊喜”的访问量，上线第二天，六个tomcat全部挂掉，查看堆dump文件，发现出现了OOM错误，而且六个tomcat几乎相差不多的时间出现。楼主心虚地就想到了自己加的线程池。下面是楼主的线程池配置，各位鉴赏（配置是直接从其他人的配置拷贝过来，没有多想）：

    <bean id="resQueryBaseInfoExecutor"
          class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
        <property name="threadNamePrefix" value="resQueryBaseInfoExecutor-" />
        <property name="corePoolSize" value="5" />
        <property name="keepAliveSeconds" value="100" />
        <property name="maxPoolSize" value="10" />
        <property name="queueCapacity" value="100000" />
    </bean>

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其中queueCapacity被设置为100000，目的是为了保证所有任务都没接受而不会因为线程池满了而被抛弃，但显然当缓存队列真的到了10W时，OOM应该就不远了… 
楼主深思了原因：corePoolSize过小，导致线程池吞吐量过小，而queueCapacity配置过大，加上吞吐能力差，直接导致等待队列达到10W个对象，导致JVM顺利地OOM了，从而导致整个应用挂掉，造成宕机严重问题。

线程池之坑2

corePoolSize配置小，queueCapacity也配置小，导致线程池吞吐能力差，缓存数量少，很有可能在流量稍微上来之后拒绝后面的线程，导致数据操作丢失，这也是楼主亲身经历的：

    <bean id="resQueryBaseInfoExecutor"
          class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
        <property name="threadNamePrefix" value="resQueryBaseInfoExecutor-" />
        <property name="corePoolSize" value="5" />
        <property name="keepAliveSeconds" value="100" />
        <property name="maxPoolSize" value="10" />
        <property name="queueCapacity" value="500" />
    </bean>

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因此综上，正确的估算接口的流量、以及每个线程任务执行的大概时间，计算出每个线程的吞吐量，才能正确设置corePoolSize、maxPoolSize、queueCapacity三个参数。