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如何选择线程池？

选择线程池时，需要考虑以下几个因素：

任务类型：线程池的选择应根据任务类型来确定。如果任务是CPU密集型的，即任务需要大量的计算而没有阻塞，可以选择固定大小的线程池。如果任务是IO密集型的，即任务需要等待外部资源（如数据库、网络等），可以选择可缓存的线程池。
并发量：线程池的大小应根据并发量来确定。如果并发量较小，可以选择较小的线程池大小，以节省资源。如果并发量较大，可以选择较大的线程池大小，以提高系统的吞吐量。
响应时间：线程池的大小也会影响任务的响应时间。如果线程池过小，任务可能需要等待空闲线程的释放，导致响应时间增加。如果线程池过大，线程的切换开销会增加，也会导致响应时间增加。因此，需要根据任务的响应时间要求来确定线程池的大小。
内存消耗：线程池的大小会影响系统的内存消耗。每个线程都需要一定的内存资源，如果线程池过大，会占用较多的内存。因此，需要根据系统的内存限制来确定线程池的大小。
其他因素：除了以上因素外，还可以考虑线程池的任务队列类型、拒绝策略等。任务队列类型可以选择有界队列或无界队列，有界队列可以控制任务的排队数量，避免资源耗尽。拒绝策略可以选择抛出异常、丢弃任务、阻塞等方式，根据业务需求来确定。

总结起来，选择线程池需要考虑任务类型、并发量、响应时间、内存消耗等因素，并根据具体需求选择合适的线程池大小、任务队列类型和拒绝策略。

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请点击http://www.captainbed.net 1、为什么要用线程池？线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。...这里借用《Java并发编程的艺术》，来说一下使用线程池的好处：降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。...4、如何创建线程池《阿里巴巴Java开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则...若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。 CachedThreadPool：该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。...线程池的线程数量不确定，但若有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。

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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!...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...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。...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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我们在使用线程池的时候，会有两个疑问点：线程池的线程数量设置过多会导致线程竞争激烈如果线程数量设置过少的话，还会导致系统无法充分利用计算机资源那么如何设置才不会影响系统性能呢？...鉴于这两个线程池的核心原理是一样的，下面我们就重点看看 ThreadPoolExecutor 类是如何实现线程池的。...不过我不太推荐使用它们，因为选择使用 Executors 提供的工厂类，将会忽略很多线程池的参数设置，工厂类一旦选择设置默认参数，就很容易导致无法调优参数设置，从而产生性能问题或者资源浪费。...我们可以通过下面这张图来了解下线程池的线程分配流程： ? 计算线程数量了解完线程池的实现原理和框架，我们就可以动手实践优化线程池的设置了。...看完以上两种情况下的线程计算方法，你可能还想说，在平常的应用场景中，我们常常遇不到这两种极端情况，那么碰上一些常规的业务操作，比如，通过一个线程池实现向用户定时推送消息的业务，我们又该如何设置线程池的数量呢

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如何扩展和优化线程池？

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那么在用到并发功能的过程中，就肯定会碰到下面这个问题并发线程池到底设置多大呢？...通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法（其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...那么我们到底该怎么设置线程池大小呢？有没有一些具体实践方法来指导大家落地呢？让我们来深入地了解一下。 Little's Law（利特尔法则） ?...估算公式如下 *线程池大小 = （（线程 IO time + 线程 CPU time ）/线程 CPU time ） CPU数目** 具体实践通过公式，我们了解到需要 3 个具体数值一个请求所消耗的时间...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大

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性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行。...当然具体合理线程池值大小，需要结合系统实际情况，在大量的尝试下比较才能得出，以上只是前人总结的规律。在这篇如何合理地估算线程池大小？...线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。以上公式与之前的CPU和IO密集型任务设置线程数基本吻合。并发编程网上的一个问题高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？...并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？...，至于线程池的设置，设置参考（2）。

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