maximumPoolSize

maximumPoolSize表示线程池允许创建的最大线程数。

它不是一开始就生效的。线程池只有在下面几个条件都满足时，才会继续创建非核心线程：

1. 核心线程已经满了
2. 队列也满了
3. 当前线程数还小于maximumPoolSize

这里有一个很容易被忽略的点：如果使用的是无界队列，那么maximumPoolSize基本就没什么机会生效。

因为核心线程满了之后，任务会一直进入队列，而队列又几乎不会满，所以线程数最多也就到corePoolSize。

这也是为什么我们不建议用无界队列。无界队列不仅可能导致 OOM，还会让最大线程数这个参数失去意义。

keepAliveTime

keepAliveTime控制的是非核心线程的空闲存活时间。

当线程池里的线程数超过corePoolSize后，多出来的线程就是非核心线程。如果这些线程空闲时间超过了keepAliveTime，就会被回收。

默认情况下，核心线程不会因为空闲而回收。

如果希望核心线程也能超时回收，可以这样设置：

java

threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);

不过这个配置要看场景。

如果某个线程池使用频率很高，核心线程频繁创建和销毁反而会增加开销。如果是低频任务，或者任务波动比较大，可以考虑让核心线程也支持超时回收。

workQueue

队列是线程池里非常关键的一个参数。

它决定了任务来了以后，是先排队，还是扩容线程，还是直接触发拒绝策略。

生产环境里，最重要的一点是：队列最好有容量限制。

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是基于数组实现的有界队列，创建时必须指定容量：

java

new ArrayBlockingQueue<>(1000)

它的特点是容量固定，内存相对可控，比较适合对稳定性要求比较高的业务线程池。

缺点是生产者和消费者共用一把锁，在并发非常高时吞吐一般，但很多业务场景下已经够用了。

LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue是基于链表实现的阻塞队列。

它有两种写法：

java

new LinkedBlockingQueue<>() new LinkedBlockingQueue<>(1000)

第一种不指定容量，就是前面说的高风险写法，因为默认容量是Integer.MAX_VALUE。

第二种指定容量后，是可以使用的。

所以问题不在LinkedBlockingQueue这个类本身，而在于很多人用了默认构造方法，导致队列变成了无界队列。

SynchronousQueue

SynchronousQueue不存储任务，它更像是任务的直接交接。

提交任务时，如果有空闲线程接收，就交给线程执行；如果没有空闲线程，就看线程池是否还能创建新线程；如果不能创建，就触发拒绝策略。

它适合任务执行时间较短、希望任务不要在队列里堆积的场景。

但使用它时一定要控制好maximumPoolSize，否则就可能变成线程数暴涨。

ThreadFactory

线程工厂经常被忽略，但线上排查问题时它很重要。

比如我们可以给线程设置业务名称：

java

public class NamedThreadFactory implements ThreadFactory { private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(); private final String name; public NamedThreadFactory(String name) { this.name = name; } @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread thread = new Thread(r); thread.setName(name + "-" + count.getAndIncrement()); thread.setDaemon(false); return thread; } }

这样当线上出现 CPU 飙高、线程阻塞、死锁等问题时，通过线程名就能知道是哪个业务线程池出了问题。

如果线程名都是默认的pool-1-thread-1，排查起来就很难受。

RejectedExecutionHandler

当线程池达到最大线程数，并且队列也满了，再提交任务就会触发拒绝策略。

JDK 默认提供了几种策略：

这几个策略没有绝对好坏，要看业务能不能接受任务丢失、能不能接受调用方被阻塞。

如果任务不能丢，通常不能直接用DiscardPolicy。

如果希望问题尽快暴露，可以使用AbortPolicy，但调用方要处理好异常。

如果使用CallerRunsPolicy，任务不会被丢，但提交任务的线程会被拖住。比如一个 HTTP 请求线程提交异步任务，结果线程池满了，这个异步任务就由请求线程自己执行。如果任务很慢，就会拖慢主链路，严重时还可能把 Tomcat 线程池也拖住。

所以拒绝策略最少要做两件事：

1. 记录日志
2. 打监控或报警

任务被拒绝说明线程池已经饱和了，这不是普通异常，而是系统处理能力不足的信号。

线程池参数怎么定

线程池参数没有一个通用答案。

比如同样是 8 核机器，一个线程池是做本地计算，另一个线程池是调用下游接口，这两个线程池的参数就不应该一样。

通常可以先按下面这个思路来定初始值：

1. 先区分任务类型，是 CPU 密集型还是 IO 密集型
2. 估算单个任务耗时，以及任务中等待 IO 的比例
3. 根据机器资源给一个初始线程数
4. 队列一定要有容量限制
5. 拒绝策略要结合业务语义选择
6. 上线后通过监控观察，再调整参数

比如一个调用外部接口的异步任务，耗时主要在网络等待上，可以适当把线程数调大一些；但如果任务里有大量计算，就不能盲目加线程，因为线程太多反而会让 CPU 花更多时间做上下文切换。

另外还要注意一点：队列容量不是越大越好。

队列大，只是能放更多任务，不代表处理能力变强。如果队列一直在涨，本质上说明消费能力已经跟不上了。队列越大，任务等待时间可能越长，用户感知到的延迟也可能越明显。

所以线程池要看的不是“能不能放得下”，而是“能不能及时处理完”。

项目里一般怎么封装线程池

参数理解清楚以后，落到项目里还要解决另一个问题：不能让每个业务方都按自己的习惯创建线程池。否则线程名、队列容量、拒绝策略和监控方式都会变得不统一。

比较稳妥的做法是提供统一入口，让业务只关心线程池名称和必要参数，底层统一补齐有界队列、命名线程工厂、拒绝策略、监控采集和动态配置。

在项目中，最好不要让业务代码到处自己 newThreadPoolExecutor。

因为每个人写法不一样，有的人不设置线程名，有的人用无界队列，有的人没有拒绝策略，有的人没有监控。最后项目里线程池越来越多，出了问题也不好查。

比较常见的做法是封装一个统一的工具类或者组件，业务方通过统一入口创建线程池。

比如我们可以提供一个方法：

java

DynamicExecutorHelper.getExecutor(name, size, queueSize)

这里至少要做到几件事：

1. 线程池名字由业务传入
2. 队列容量必须显式传入
3. 线程工厂统一设置线程名
4. 拒绝策略统一打日志和监控
5. 定时采集线程池指标
6. 支持从配置中心动态调整线程数
7. 包装任务，传递 MDC 或 trace 上下文

下面看一个简化后的实现思路。

统一创建线程池

核心创建逻辑可以写成这样：

java

public static ExecutorService getExecutor(String name, int size, int queueSize) { ExecutorWrapper executorWrapper = executorWrapperCache.getIfPresent(name); if (executorWrapper == null) { synchronized (DynamicExecutorHelper.class) { executorWrapper = executorWrapperCache.getIfPresent(name); if (executorWrapper == null) { ensureMonitorInitialized(); ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor( size, size, 1, TimeUnit.MINUTES, queueSize <= 0 ? new SynchronousQueue<>() : new LinkedBlockingDeque<>(queueSize), new NamedThreadFactory(name), new ExecutorRejectedExecutionHandler(name) ); executorWrapper = new ExecutorWrapper(name, threadPoolExecutor); executorWrapperCache.put(name, executorWrapper); rejectCounters.put(name, new AtomicInteger(0)); } } } return executorWrapper.getWrapperExecutorService(); }

这里有几个点比较关键。

第一，线程池按名称缓存，同一个业务线程池不会重复创建。

第二，队列没有使用默认无界队列：

java

queueSize <= 0 ? new SynchronousQueue<>() : new LinkedBlockingDeque<>(queueSize)

如果queueSize > 0，就使用有界队列；如果queueSize <= 0，就使用SynchronousQueue，表示任务不排队。

第三，线程工厂和拒绝策略都是统一的，这样线程名、日志、监控都能统一起来。

线程池要有监控

线程池创建出来以后，不能只管提交任务，还要定时采集指标。

比如：

java

private static void recordMetrics(String name, ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor) { SMonitor.recordOne("dynamic_executor_core_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getCorePoolSize()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_max_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getMaximumPoolSize()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_active_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getActiveCount()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_pool_size_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getPoolSize()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_queue_size_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getQueue().size()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_queue_remain_cap_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getQueue().remainingCapacity()); SMonitor.recordOne("dynamic_executor_completed_task_" + name + "_" + threadPoolExecutor.getCompletedTaskCount()); }

这些指标里，最常看的有两个：

java

threadPoolExecutor.getActiveCount(); threadPoolExecutor.getQueue().size();

getActiveCount()能看到当前有多少线程正在执行任务。

getQueue().size()能看到有多少任务正在排队。

如果活跃线程数长期接近线程池大小，说明线程基本都在忙。

如果队列长度持续上涨，说明任务已经开始堆积。

这两个指标要结合起来看。只有活跃线程高，不一定有问题，可能只是高峰期；但如果活跃线程高，同时队列也一直涨，那就要关注了。

拒绝任务要能看到

拒绝策略里不要静默处理。

可以类似这样：

java

public static class ExecutorRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler { private final String name; public ExecutorRejectedExecutionHandler(String name) { this.name = name; } @Override public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { if (!executor.isShutdown()) { SMonitor.recordOne("dynamic_executor_task_reject_" + name);