Java 线程池完整讲解

一、线程池的核心作用

线程池的目的是：

• 降低线程创建/销毁开销；

• 统一管理线程资源；

• 提高系统响应速度；

• 提供拒绝策略、队列管理、超时等机制。

二、核心参数详解

参数名	含义说明
corePoolSize	核心线程数，任务少时也会常驻（默认不回收）
maximumPoolSize	最大线程数，线程池可扩展到的上限
keepAliveTime	非核心线程空闲等待任务的最长时间
workQueue	任务队列，用于缓存等待执行的任务
threadFactory	创建线程的工厂，一般自定义命名更易排查问题
handler	拒绝策略，任务无法处理时的应对方式

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三、常用任务队列（BlockingQueue 实现类）

队列类型	是否有界	是否触发线程扩容	拒绝策略是否有效	场景适配	注意事项
ArrayBlockingQueue	✅ 是	✅ 是	✅ 是	高并发/可控任务	容量需合理设置
LinkedBlockingQueue	❌ 否	❌ 否	❌ 否	轻量任务	内存泄漏风险
SynchronousQueue	❌ 实际 0	✅ 是	✅ 是	实时任务	容易拒绝
PriorityBlockingQueue	❌ 否	❌ 否	❌ 否	调度优先级	与 maxPoolSize 不兼容
DelayQueue	❌ 否	❌ 否	❌ 否	定时任务	要配合手动调度逻辑

1️⃣ ArrayBlockingQueue（有界阻塞队列）

✅ 特性：

• 基于数组的有界 FIFO 队列

• 任务按顺序排队，线程安全（ReentrantLock）

执行逻辑：

• 当核心线程用完时任务进队列

• 当队列满时才会触发线程池扩容（创建非核心线程）

• 当最大线程数也用完时，触发拒绝策略

适用场景：

• 高频任务提交，任务执行时间较长

• 需要控制内存、避免任务堆积（限流）

⚠️ 注意：

必须设置一个合理大小（如 100、1000），不能太大或太小

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2️⃣ LinkedBlockingQueue（无界阻塞队列）

✅ 特性：

• 链表结构，理论无界（默认 Integer.MAX_VALUE）

执行逻辑：

• 核心线程用完后，任务直接入队

• 不会扩容到最大线程数！

• maxPoolSize 和拒绝策略几乎失效

适用场景：

• 任务极轻，提交频率适中（如日志异步处理）

⚠️ 注意：

• 容易引起 内存泄漏 / OOM

• 不推荐在生产中使用，除非你做了手动限流或批处理

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3️⃣ SynchronousQueue（同步队列）

✅ 特性：

• 容量为 0，任务不能排队

• 每个任务提交必须“直接交给线程处理”，否则失败

执行逻辑：

• 提交任务 → 必须立即由线程来消费

• 核心线程用完后，直接创建非核心线程（迅速触发扩容）

• 没线程可用时触发拒绝策略

适用场景：

• 每个任务必须“立刻处理”，实时性强

• 高吞吐、短任务，如 Netty 或 Tomcat 默认使用

⚠️ 注意：

• 非常敏感，线程池必须具备高并发处理能力

• 否则容易大量拒绝或失败

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4️⃣ PriorityBlockingQueue（优先级阻塞队列）

✅ 特性：

• 无界，按任务 compareTo() 或 Comparator 决定执行顺序

执行逻辑：

• 按优先级排序出队任务

• 因为是无界队列，不会触发线程池扩容（如同 LinkedBlockingQueue）

适用场景：

• 任务调度中心、爬虫优先级控制、服务降级处理

⚠️ 注意：

• 不支持任务“先入先出”，必须设定优先级规则

• 不推荐与 maximumPoolSize 一起使用（扩容无效）

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5️⃣ DelayQueue（延迟阻塞队列）

✅ 特性：

• 存放实现了 Delayed 接口的任务

• 任务需延迟一段时间后才能被取出执行

适用场景：

• 定时任务调度

• 延迟消息发送、订单超时处理等

⚠️ 注意：

• 和线程池搭配使用时，不能直接配合 ThreadPoolExecutor 处理并发逻辑，需要自己管理任务调度逻辑

✅ 四、设置有界队列容量的参考因素

因素	说明
任务生产速度	任务是用户请求、MQ 消息、还是定时调度？
⏱️ 任务执行时间	是轻量任务（几毫秒）还是重任务（几秒）？
最大线程数	可并发执行多少任务？
内存资源	系统内存能承受多少缓冲任务？
吞吐量和延迟目标	是要求高吞吐还是低延迟？
⏳ 高峰期处理能力是否需要缓冲	队列要不要起“高峰期间的临时缓存”作用？

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✅ 4.1、常用经验值

系统类型	推荐队列容量范围
Web 服务请求异步处理	100 ~ 1000
消息消费服务（如 RabbitMQ/Kafka）	1000 ~ 50000
数据清洗或定时计算型任务	2000 ~ 10000
日志、监控、统计类异步任务	5000 ~ 100000（可容忍丢失）
文件上传、视频处理类任务	100 ~ 500
测试环境（防止 OOM）	10 ~ 100

关键提示：不要默认开太大，建议从小到大渐进调优。

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4.2、实战调参建议（适用于生产）

可以用以下公式估算初始值：

队列容量 ≈ (任务平均执行时间 × 任务平均到达速率) × 安全系数

举例：

• 任务平均执行时间：500ms（即每秒 2 个）

• 高峰到达速率：每秒 100 个

• 那么一秒需要缓存的任务数：100 × 0.5 = 50

• 再乘以 2~5 倍安全系数：50 × 4 = 200

• 队列初值可以设为 200~500

✅ 建议搭配线程池运行监控（线程池活跃线程数、队列大小、拒绝次数）动态调优。

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⚠️ 4.3、不要犯的常见错误

错误做法	风险
不设上限使用无界队列	OOM、系统雪崩
队列过小且不监控	容易触发拒绝策略，导致任务丢失
队列太大 + 任务耗时高	任务积压、长尾延迟
线程数和队列容量不成比例	不协调，性能瓶颈

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✅4.4 最佳实践建议

1. 队列设置范围：通常设置为 核心线程数 × 100 ~ 1000；

2. 预估峰值任务速率后，乘以任务执行时长，再乘安全系数；

3. 结合监控（如 Micrometer/Prometheus）动态调参；

4. 高风险任务使用自定义拒绝策略+报警机制；

5. 对延迟敏感场景，宁可触发拒绝策略也不要任务堆积。

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五、四种拒绝策略（RejectedExecutionHandler）

策略名	行为说明
AbortPolicy（默认）	抛出 RejectedExecutionException，让调用者感知异常
DiscardPolicy	直接丢弃任务，不报错（危险）
DiscardOldestPolicy	丢弃队列中最旧的任务，再尝试加入新任务
CallerRunsPolicy	由提交任务的线程执行该任务，起到“背压”作用（缓冲）

✅ 面试答法：CallerRunsPolicy 是“缓冲过载”的策略，不会丢任务，但可能阻塞主线程。

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六、线程池执行流程（关键逻辑）

1. 有任务进来，线程池看当前线程数：

   • 少于 corePoolSize → 创建新线程执行；

   • 多于 corePoolSize → 任务进队列；

   • 如果队列满了 → 尝试创建新线程（不超过 maximumPoolSize）；

   • 若线程已达最大，任务仍无法执行 → 启动拒绝策略。

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七、线程复用机制重点讲解

线程池始终优先复用空闲线程，而不是盲目新建线程

• 哪怕当前线程池中线程数 < corePoolSize，如果有空闲线程，也会优先复用；

• 只有当所有线程都在忙，才会新建线程；

• 这是为了避免线程频繁创建/销毁带来的性能开销。

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八、核心线程 vs 最大线程区别

对比项	核心线程 corePoolSize	最大线程 maximumPoolSize
生命周期	默认永不销毁	空闲超时后自动销毁
创建时机	任务来就会启动	核心线程+队列满后才扩展
适用场景	稳定长期处理任务	应对突发流量

面试总结语：核心线程是常驻兵，最大线程是应急兵。

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九、实战注意事项（项目中很重要）

✅ 合理设置线程数

corePoolSize = CPU核心数 + 1 （IO密集型）

maximumPoolSize = 2 * CPU核心数 + 1

✅ 使用有界队列

避免 LinkedBlockingQueue 默认 Integer.MAX_VALUE，造成 OOM。

✅ 自定义 ThreadFactory

设置线程名前缀，便于日志排查和线程管理。

✅ 线程池不要随意关闭

除非业务中明确生命周期，否则不要使用 shutdownNow() 强行终止线程。

✅ 使用监控工具/埋点

监控线程池活跃线程数、队列长度、拒绝次数等。

✅ 合理选择拒绝策略

推荐：

• Web/任务调度服务：AbortPolicy 或 CallerRunsPolicy

• 日志/告警/异步推送服务：CallerRunsPolicy 或 DiscardOldestPolicy

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十、一句话总结线程池运行流程（适合面试快速答）：

Java 线程池执行任务时，优先使用核心线程，其次是任务队列，再扩展最大线程数，最后使用拒绝策略兜底，并始终优先复用空闲线程资源。