线程池 分类

1. 高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？

2. 并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？

3. 并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？

线程池本质上是生产者和消费者模型，包括三要素：

• 往线程池队列中投递任务的生产者；

• 任务池队列；

• 从任务池队列取出任务执行的 worker 线程（消费者）。

要想合理的配置线程池的大小，得分析线程池任务的特性，可以从以下几个方面来分析：

根据任务的性质来分：

• CPU 密集型任务；

• IO 密集型任务；

• 混合型任务。

根据任务的优先级：

• 高

• 中

• 低

根据任务的执行时间：

• 长

• 中

• 短

不同性质的任务可以交给不同配置的线程池执行。

对于不同性质的任务来说，CPU 密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置 CPU 个数 + 1的线程数；IO 密集型任务应配置尽可能多的线程，因为 IO 操作不占用 CPU，不要让 CPU 闲下来，应加大线程数量，如配置两倍 CPU 个数 + 1；而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成 IO 密集型和 CPU 密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。

如果任务执行时间长，在 worker 线程数量有限的情况下，worker 很快就很被任务占完，导致后续任务不能及时被处理，此时应适当增加 worker 线程数量；反过来，如果任务执行时间短，那么 worker 线程数量不用太多，太多的 worker 线程会导致过多的时间浪费在线程上下文切换上。

回到这个问题本身来，这里的“高并发”应该是生产者生产任务的速度比较快，此时需要适当增大任务队列上限。

但是对于第三个问题并发高、业务执行时间长这种情形单纯靠线程池解决方案是不合适的，即使服务器有再高的资源配置，每个任务长周期地占用着资源，最终服务器资源也会很快被耗尽，因此对于这种情况，应该配合业务解耦，做些模块拆分优化整个系统结构