大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
线程池的参数应该怎样设置呢?相信对于很多的人来说这也是一个比较难的问题，下面就让我们一起来解决一下，究竟应该如何设置线程池的参数才是最合理的吧!
首先在设置参数的时候，有以下的几点是我们需要考虑到的!
1、下游系统抗并发的能力
多线程给下游系统造成的并发等于你设置的线程数
例：
假如，是多线程访问数据库，那么就得考虑数据库的连接池大小设置，数据库并发太多影响其qps，会将数据库打挂等问题。
假如，是访问下游系统的接口，那么就得考虑下游系统是否可以抗得住这么多的并发量，不可以将下游系统打挂了。
2、CPU使用率
在线程数设置的比较大的时候，那么就会出现以下的几个问题：
(1)线程的初始化，切换，销毁等操作会消耗比较多的cpu资源，从而使得cpu利用率一直维持在比较高的水平。
(2)线程数比较大的时候，任务会短时间迅速执行，任务的集中执行会给cpu造成比较大的压力。
(3)任务的集中支持，会使得cpu的使用率呈现锯齿状，也就是说在短时间内cpu升高，之后，迅速下降到闲置状态。
cpu使用的不合理，应该减小线程数，让任务在队列等待，使得cpu的使用率应该持续稳定在一个合理，平均的数值范围。
所以，在cpu在够用的时候，不应该过大，注意，并不是越大越好。
这个时候，可以通过上线之后，观察机器的cpu使用率和cpu负载，观察这两个参数来判断线程数是否合理。
能够通过命令查看cpu使用率是不是主要花在线程切换上。
cpu负载是正在执行的线程和等待执行的线程之和。
注意了，这里的等待指的是线程处在running状态，可是，还没有被cpu调度的等待，负载较高，也就意味着cpu竞争激烈，进而的说明，线程设置的比较大，在抢cpu资源。
负载的值通常约等于cpu核数是比较合理的数值。
3、线程池中执行的任务性质
计算密集型的任务比较占cpu，所以说，通常线程数设置的大小等于或者是略微大于cpu的核数。
可是，IO型任务主要时间消耗在IO等待上，cpu压力不是很大，所以，线程数一般设置的比较的大。
例：
多线程访问数据库，数据库有128个表，这样的话，就直接考虑使用128个线程。
4、内存使用率
线程数过多以及队列的大小对于这个数据都会造成影响。
队列的大小应该通过前期计算线程池任务的条数，来合理的设置队列的大小，不适合太小，让它不会溢出，因为，溢出会走拒绝策略，多多少少对于它的性能会造成一定的影响，与此同时，复杂度也会被增加，所以，这里需要我们好好的考量拒绝策略的选择。
拒绝策略包括了AbortPolicy(抛异常)， CallerRunsPolicy(主线程执行) 和
DiscardPolicy(丢弃)，也不适合过大，过大的话也用不上，还会消耗比较大的内存。
以上的四点是我们一定要去考虑的，之后给大家介绍一个很多人都会容易犯的错误。
如下：
线程池的配置
这里的话，发现任务执行的比较慢，机器的cpu，内存等也比较的低，所以，做出了加大线程的决定。
大约还需要100个线程，所以修改配置：
问题：
线程池是不是要创建新的线程，要做以下考虑：
1、假如，线程数小于corePoolSize,那么就直接添加新的线程。
2、假如，线程数大于等于corePoolSize，那么就放进队列进行等待，假如，放进队列成功了，那么就不添加新的线程。
3、假如对列满了，线程数小于maxPoolSize，那么就会新建线程，假如，大于maxpoolSize，那么就会走到拒绝策略。
所以，队列设置较大，一般来说是不会满，所以线程数其实是一直达不到maxPoolSize的，所以，其实一致用的是50个线程。
解决：
将核心线程和最大线程设置成一个值，都为100就可以了。
以上就是对于线程池参数设置的一个简单介绍了，你都了解了吗?更多内容，请继续关注奇Q工具网的常见问题栏目了解吧。
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