什么是线程池，如何使用，为什么要用

线程池，thread pool，是一种线程使用模式，线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。

功能：应用程序可以有多个线程，这些线程在休眠状态中需要耗费大量时间来等待事件发生。其他线程可能进入睡眠状态，并且仅定期被唤醒以轮循更改或更新状态信息，然后再次进入休眠状态。

为了简化对这些线程的管理，.NET框架为每个进程提供了一个线程池，一个线程池有若干个等待操作状态，当一个等待操作完成时，线程池中的辅助线程会执行回调函数。线程池中的线程由系统管理，程序员不需要费力于线程管理，可以集中精力处理应用程序任务。

扩展资料：

应用范围

1、需要大量的线程来完成任务，且完成任务的时间比较短。 WEB服务器完成网页请求这样的任务，使用线程池技术是非常合适的。因为单个任务小，而任务数量巨大，你可以想象一个热门网站的点击次数。 但对于长时间的任务，比如一个Telnet连接请求，线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。

2、对性能要求苛刻的应用，比如要求服务器迅速响应客户请求。

3、接受突发性的大量请求，但不至于使服务器因此产生大量线程的应用。突发性大量客户请求，在没有线程池情况下，将产生大量线程，虽然理论上大部分操作系统线程数目***值不是问题，短时间内产生大量线程可能使内存到达极限，并出现"OutOfMemory"的错误。

参考资料来源：百度百科—线程池

SpringBoot使用线程池

线程池是一种线程使用模式。线程过多会带来额外的开销，其中包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等等，同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程，等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法，一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。

使用线程池，有几点好处：

Java开发，我们使用JDK环境，开发框架基本都是Spring全家桶。线程池的基础原理都在JDK中，JDK1.5新增线程池相关类，在核心jar包 rt.jar 中， java.util.concurrent 下面。

看一下jdk中线程池继承关系类图：

JDK中，使用 ThreadPoolExecutor 给创建了几个不同功能种类的线程池，可以调出来看看：

看一下都有什么特点：

从上面可以看出他们各有各的特点，但是阿里巴巴开发守则却不推荐使用以上线程池，因为它们可能会对服务资源的浪费，所以推荐使用通过ThreadPoolExecutor自定线程池。

Spring中将Java中的线程池进行了封装，而且提供了默认实现，也能自定义线程池，我一般都用Spring中的线程池包。

Spring中的线程池和JDK中的基本一样，在 org.springframework.scheduling.concurrent 包下面。

和JDK中对应的，Spring的顶层接口是 TaskExecutor ，它实现了JDK中的 Executor 接口。

Spring中常用的线程池是 ThreadPoolTaskExecutor ，它是是借助于JDK并发包中的 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 来实现的。

要想使用线程池，先了解一下线程池中的一些参数：

因为我们常用的是 ThreadPoolExecutor 线程池，所以去这个类中找。

上面配置了线程池，并生成了线程池bean，交给了Spring容器管理，使用时注入即可使用。

SpringBoot线程池自动装配在 spring-boot-***toconfigure 这个jar中，在 org.springframework.boot.***toconfigure.task.TaskExecutionAutoConfiguration 类中。

自动装配条件：

当往线程池中提交新任务时，线程池主要流程如下：

核心线程数 - 线程队列 - ***线程数 - 拒绝策略

所以使用线程池，需要注意：

合理使用线程池以及线程变量

背景

随着计算技术的不断发展，3纳米制程芯片已进入试产阶段，摩尔定律在现有工艺下逐渐面临巨大的物理瓶颈，通过多核处理器技术来提升服务器的性能成为提升算力的主要方向。

在服务器领域，基于java构建的后端服务器占据着领先地位，因此，掌握java并发编程技术，充分利用CPU的并发处理能力是一个开发人员必修的基本功，本文结合线程池源码和实践，简要介绍了线程池和线程变量的使用。

线程池概述

线程池是一种“池化”的线程使用模式，通过创建一定数量的线程，让这些线程处于就绪状态来提高系统响应速度，在线程使用完成后归还到线程池来达到重复利用的目标，从而降低系统资源的消耗。

总体来说，线程池有如下的优势：

线程池的使用

在java中，线程池的实现类是ThreadPoolExecutor，构造函数如下：

可以通过 new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory,handler)来创建一个线程池。

在构造函数中，corePoolSize为线程池核心线程数。默认情况下，核心线程会一直存活，但是当将allowCoreThreadTimeout设置为true时，核心线程超时也会回收。

在构造函数中，maximumPoolSize为线程池所能容纳的***线程数。

在构造函数中，keepAliveTime表示线程闲置超时时长。如果线程闲置时间超过该时长，非核心线程就会被回收。如果将allowCoreThreadTimeout设置为true时，核心线程也会超时回收。

在构造函数中，timeUnit表示线程闲置超时时长的时间单位。常用的有：TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒）、TimeUnit.SECONDS（秒）、TimeUnit.MINUTES（分）。

在构造函数中，blockingQueue表示任务队列，线程池任务队列的常用实现类有：

在构造函数中，threadFactory表示线程工厂。用于指定为线程池创建新线程的方式，threadFactory可以设置线程名称、线程组、优先级等参数。如通过Google工具包可以设置线程池里的线程名：

在构造函数中，rejectedExecutionHandler表示拒绝策略。当达到***线程数且队列任务已满时需要执行的拒绝策略，常见的拒绝策略如下：

ThreadPoolExecutor线程池有如下几种状态：

线程池提交一个任务时任务调度的主要步骤如下：

核心代码如下：

Tomcat 的整体架构包含连接器和容器两大部分，其中连接器负责与外部通信，容器负责内部逻辑处理。在连接器中：

Tomcat为了实现请求的快速响应，使用线程池来提高请求的处理能力。下面我们以HTTP非阻塞I/O为例对Tomcat线程池进行简要的分析。

在Tomcat中，通过AbstractEndpoint类提供底层的网络I/O的处理，若用户没有配置自定义公共线程池，则AbstractEndpoint通过createExecutor方法来创建Tomcat默认线程池。

核心部分代码如下：

其中，TaskQueue、ThreadPoolExecutor分别为Tomcat自定义任务队列、线程池实现。

Tomcat自定义线程池继承于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor，并新增了一些成员变量来更高效地统计已经提交但尚未完成的任务数量（submittedCount），包括已经在队列中的任务和已经交给工作线程但还未开始执行的任务。

Tomcat在自定义线程池ThreadPoolExecutor中重写了execute()方法，并实现对提交执行的任务进行submittedCount加一。Tomcat在自定义ThreadPoolExecutor中，当线程池抛出RejectedExecutionException异常后，会调用force()方法再次向TaskQueue中进行添加任务的尝试。如果添加失败，则submittedCount减一后，再抛出RejectedExecutionException。

在Tomcat中重新定义了一个阻塞队列TaskQueue，它继承于linkedBlockingQueue。在Tomcat中，核心线程数默认值为10，***线程数默认为200， 为了避免线程到达核心线程数后后续任务放入队列等待，Tomcat通过自定义任务队列TaskQueue重写offer方法实现了核心线程池数达到配置数后线程的创建。

具体地，从线程池任务调度机制实现可知，当offer方法返回false时，线程池将尝试创建新新线程，从而实现任务的快速响应。TaskQueue核心实现代码如下：

Tomcat中通过自定义任务线程TaskThread实现对每个线程创建时间的记录；使用静态内部类WrappingRunnable对Runnable进行包装，用于对StopPooledThreadException异常类型的处理。

Executors常用方法有以下几个：

Executors类看起来功能比较强大、用起来还比较方便，但存在如下弊端 ：

使用线程时，可以直接调用 ThreadPoolExecutor 的构造函数来创建线程池，并根据业务实际场景来设置corePoolSize、blockingQueue、RejectedExecuteHandler等参数。

使用局部线程池时，若任务执行完后没有执行shutdown()方法或有其他不当引用，极易造成系统资源耗尽。

在工程实践中，通常使用下述公式来计算核心线程数：

nThreads=(w+c)/c*n*u=(w/c+1)*n*u

其中，w为等待时间，c为计算时间，n为CPU核心数（通常可通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获取），u为CPU目标利用率（取值区间为[0, 1]）；在***化CPU利用率的情况下，当处理的任务为计算密集型任务时，即等待时间w为0，此时核心线程数等于CPU核心数。

上述计算公式是理想情况下的建议核心线程数，而不同系统/应用在运行不同的任务时可能会有一定的差异，因此***线程数参数还需要根据任务的实际运行情况和压测表现进行微调。

为了更好地发现、分析和解决问题，建议在使用多线程时增加对异常的处理，异常处理通常有下述方案：

为了实现优雅停机的目标，我们应当先调用shutdown方法，调用这个方法也就意味着，这个线程池不会再接收任何新的任务，但是已经提交的任务还会继续执行。之后我们还应当调用awaitTermination方法，这个方法可以设定线程池在关闭之前的***超时时间，如果在超时时间结束之前线程池能够正常关闭则会返回true，否则，超时会返回false。通常我们需要根据业务场景预估一个合理的超时时间，然后调用该方法。

如果awaitTermination方法返回false，但又希望尽可能在线程池关闭之后再做其他资源回收工作，可以考虑再调用一下shutdownNow方法，此时队列中所有尚未被处理的任务都会被丢弃，同时会设置线程池中每个线程的中断标志位。shutdownNow并不保证一定可以让正在运行的线程停止工作，除非提交给线程的任务能够正确响应中断。

ThreadLocal线程变量概述

ThreadLocal类提供了线程本地变量（thread-local variables），这些变量不同于普通的变量，访问线程本地变量的每个线程（通过其get或set方法）都有其自己的独立初始化的变量副本，因此ThreadLocal没有多线程竞争的问题，不需要单独进行加锁。

ThreadLocal的原理与实践

对于ThreadLocal而言，常用的方法有get/set/initialValue 3个方法。

众所周知，在java中SimpleDateFormat有线程安全问题，为了安全地使用SimpleDateFormat，除了1）创建SimpleDateFormat局部变量；和2）加同步锁 两种方案外，我们还可以使用3）ThreadLocal的方案：

Thread 内部维护了一个 ThreadLocal.ThreadLocalMap 实例(threadLocals)，ThreadLocal 的操作都是围绕着 threadLocals 来操作的。

从JDK源码可见，ThreadLocalMap中的Entry是弱引用类型的，这就意味着如果这个ThreadLocal只被这个Entry引用，而没有被其他对象强引用时，就会在下一次GC的时候回收掉。

EagleEye（鹰眼）作为全链路监控系统在集团内部被广泛使用，traceId、rpcId、压测标等信息存储在EagleEye的ThreadLocal变量中，并在HSF/Du***o服务调用间进行传递。EagleEye通过Filter将数据初始化到ThreadLocal中，部分相关代码如下：

在EagleEyeFilter中，通过EagleEyeRequestTracer.startTrace方法进行初始化，在前置入参转换后，通过startTrace重载方法将鹰眼上下文参数存入ThreadLocal中，相关代码如下：

EagleEyeFilter在finally代码块中，通过EagleEyeRequestTracer.endTrace方法结束调用链，通过clear方法将ThreadLocal中的数据进行清理，相关代码实现如下：

在某权益领取原有链路中，通过app打开一级页面后才能发起权益领取请求，请求经过淘系无线网关(Mtop)后到达服务端，服务端通过mtop sdk获取当前会话信息。

在XX项目中，对权益领取链路进行了升级改造，在一级页面请求时，通过服务端同时发起权益领取请求。具体地，服务端在处理一级页面请求时，同时通过调用hsf/du***o接口来进行权益领取，因此在发起rpc调用时需要携带用户当前会话信息，在服务提供端将会话信息进行提取并注入到mtop上下文，从而才能通过mtop sdk获取到会话id等信息。某开发同学在实现时，因ThreadLocal使用不当造成下述问题：

【问题1：权益领取失败分析】

在权益领取服务中，该应用构建了一套高效和线程安全的依赖注入框架，基于该框架的业务逻辑模块通常抽象为xxxModule形式，Module间为网状依赖关系，框架会按依赖关系自动调用init方法（其中，被依赖的module 的init方法先执行）。

在应用中，权益领取接口的主入口为CommonXXApplyModule类，CommonXXApplyModule依赖XXSessionModule。当请求来临时，会按依赖关系依次调用init方法，因此XXSessionModule的init方法会优先执行；而开发同学在CommonXXApplyModule类中的init方法中通过调用recoverMtopContext()方法来期望恢复mtop上下文，因recoverMtopContext()方法的调用时机过晚，从而导致XXSessionModule模块获取不到正确的会话id等信息而导致权益领取失败。

【问题2：脏数据分析】

权益领取服务在处理请求时，若当前线程曾经处理过权益领取请求，因ThreadLocal变量值未被清理，此时XXSessionModule通过mtop SDK获取会话信息时得到的是前一次请求的会话信息，从而造成脏数据。

【解决方案】

在依赖注入框架入口处AbstractGate#visit（或在XXSessionModule中）通过recoverMtopContext方法注入mtop上下文信息，并在入口方法的finally代码块清理当前请求的threadlocal变量值。

若使用强引用类型，则threadlocal的引用链为：Thread - ThreadLocal.ThreadLocalMap - Entry[] - Entry - key（threadLocal对象）和value；在这种场景下，只要这个线程还在运行（如线程池场景），若不调用remove方法，则该对象及关联的所有强引用对象都不会被垃圾回收器回收。

若使用static关键字进行修饰，则一个线程仅对应一个线程变量；否则，threadlocal语义变为perThread-perInstance，容易引发内存泄漏，如下述示例：

在上述main方法第22行debug，可见线程的threadLocals变量中有3个threadlocal实例。在工程实践中，使用threadlocal时通常期望一个线程只有一个threadlocal实例，因此，若不使用static修饰，期望的语义发生了变化，同时易引起内存泄漏。

如果不执行清理操作，则可能会出现：

建议使用try...finally 进行清理。

我们在使用ThreadLocal时，通常期望的语义是perThread，若不使用static进行修饰，则语义变为perThread-perInstance；在线程池场景下，若不用static进行修饰，创建的线程相关实例可能会达到 M * N个（其中M为线程数，N为对应类的实例数），易造成内存泄漏()。

在应用中，谨慎使用ThreadLocal.withInitial(Supplier? extends S supplier)这个工厂方法创建ThreadLocal对象，一旦不同线程的ThreadLocal使用了同一个Supplier对象，那么隔离也就无从谈起了，如：

总结

在java工程实践中，线程池和线程变量被广泛使用，因线程池和线程变量的不当使用经常造成安全生产事故，因此，正确使用线程池和线程变量是每一位开发人员必须修炼的基本功。本文从线程池和线程变量的使用出发，简要介绍了线程池和线程变量的原理和使用实践，各开发人员可结合***实践和实际应用场景，正确地使用线程和线程变量，构建出稳定、高效的java应用服务。

线程池的作用

线程池顾名思义就是事先创建若干个可执行的线程放入一个池（容器）中，需要的时候从池中获取线程不用自行创建，使用完毕不需要销毁线程而是放回池中，从而减少创建和销毁线程对象的开销。

假设一个服务器完成一项任务所需时间为：T1 创建线程时间，T2 在线程中执行任务的时间，T3 销毁线程时间。如果：T1 + T3 远大于 T2，则可以采用线程池，以提高服务器性能。

线程池组成

一个线程池包括以下四个基本组成部分：

1、线程池管理器（ThreadPool）：用于创建并管理线程池，包括 创建线程池，销毁线程池，添加新任务；

2、工作线程（PoolWorker）：线程池中线程，在没有任务时处于等待状态，可以循环的执行任务；

3、任务接口（Task）：每个任务必须实现的接口，以供工作线程调度任务的执行，它主要规定了任务的入口，任务执行完后的收尾工作，任务的执行状态等；

4、任务队列（taskQueue）：用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。

常见线程池

①newSingleThreadExecutor

单个线程的线程池，即线程池中每次只有一个线程工作，单线程串行执行任务

②newFixedThreadExecutor(n)

固定数量的线程池，没提交一个任务就是一个线程，直到达到线程池的***数量，然后后面进入等待队列直到前面的任务完成才继续执行

③newCacheThreadExecutor（推荐使用）

可缓存线程池，当线程池大小超过了处理任务所需的线程，那么就会回收部分空闲（一般是60秒无执行）的线程，当有任务来时，又智能的添加新线程来执行。

④newScheduleThreadExecutor

大小无限制的线程池，支持定时和周期性的执行线程

线程池作用

线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。

使用线程池有如下作用：

减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务。

可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线程的数目，防止因为消耗过多的内存，而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存，线程开的越多，消耗的内存也就越大，最后死机)。

原文链接：

超详细的线程池使用解析

Java 中线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。合理的使用线程池可以带来多个好处：

（1） 降低资源消耗 。通过重复利用已创建的线程降低线程在创建和销毁时造成的消耗。

（2） 提高响应速度 。当处理执行任务时，任务可以不需要等待线程的创建就能立刻执行。

（3） 提高线程的可管理性 。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。

线程池的处理流程如上图所示

线程池中通过 ctl 字段来表示线程池中的当前状态，主池控制状态 ctl 是 AtomicInteger 类型，包装了两个概念字段：workerCount 和 runState，workerCount 表示有效线程数，runState 表示是否正在运行、正在关闭等状态。使用 ctl 字段表示两个概念，ctl 的前 3 位表示线程池状态，线程池中限制 workerCount 为(2^29 )-1（约 5 亿）个线程，而不是 (2^31)-1（20 亿）个线程。workerCount 是允许启动和不允许停止的工作程序的数量。该值可能与实际的活动线程数暂时不同，例如，当 ThreadFactory 在被询问时未能创建线程时，以及退出线程在终止前仍在执行记时。用户可见的池大小报告为工作集的当前大小。 runState 提供主要的生命周期控制，取值如下表所示：

runState 随着时间的推移而改变，在 awaitTermination() 方法中等待的线程将在状态达到 TERMINATED 时返回。状态的转换为：

RUNNING - SHUTDOWN 在调用 shutdown() 时，可能隐含在 finalize() 中

(RUNNING 或 SHUTDOWN)- STOP 在调用 shutdownNow() 时

SHUTDOWN - TIDYING 当队列和线程池都为空时

STOP - TIDYING 当线程池为空时

TIDYING - TERMINATED 当 terminate() 方法完成时

开发人员如果需要在线程池变为 TIDYING 状态时进行相应的处理，可以通过重载 terminated() 函数来实现。

结合上图说明线程池 ThreadPoolExecutor 执行流程，使用 execute() 方法提交任务到线程池中执行时分为4种场景：

（1）线程池中运行的线程数量小于 corePoolSize，创建新线程来执行任务。

（2）线程池中运行线程数量不小于 corePoolSize，将任务加入到阻塞队列 BlockingQueue。

（3）如果无法将任务加入到阻塞队列（队列已满），创建新的线程来处理任务（这里需要获取全局锁）。

（4）当创建新的线程数量使线程池中当前运行线程数量超过 maximumPoolSize，线程池中拒绝任务，调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution() 方法处理。

源码分析：

线程池创建线程时，会将线程封装成工作线程 Worker，Worker 在执行完任务后，还会循环获取工作队列里的任务来执行。

创建线程池之前，首先要知道创建线程池中的核心参数：

corePoolSize （核心线程数大小）：当提交任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，直到需要执行的任务数大于核心线程数时就不再创建。

runnableTaskQueue （任务队列）：用于保存等待执行任务的阻塞队列。一般选择以下几种：

Arr***BlockingQueue：基于数组的有界阻塞队列，按照 FIFO 原则对元素进行排序。

linkedBlockingQueue：基于链表的阻塞队列，按照 FIFO 原则对元素进行排序。

SynchronousQueue：同步阻塞队列，也是不存储元素的阻塞队列。每一个插入操作必须要等到另一个 线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态。

PriorityBlockingQueue：优先阻塞队列，一个具有优先级的无限阻塞队列。

maximumPoolSize （***线程数大小）：线程池允许创建的***线程数，当队列已满，并且线程池中的线程数小于***线程数，则线程池会创建新的线程执行任务。当使用无界队列时，此参数无用。

RejectedExecutionHandler （拒绝策略）：当任务队列和线程池都满了，说明线程池处于饱和状态，那么必须使用拒绝策略来处理新提交的任务。JDK 内置拒绝策略有以下 4 种：

AbortPolicy：直接抛出异常

CallerRunsPolicy：使用调用者所在的线程来执行任务

DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最近的一个任务来执行当前任务

DiscardPolicy：直接丢弃不处理

可以根据应用场景来实现 RejectedExecutionHandler 接口自定义处理策略。

keepAliveTime （线程存活时间）：线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。

TimeUnit （存活时间单位）：可选单位DAYS（天）、HOURS（小时）、MINUTES（分钟）、MILLISECONDS（毫秒）、MICROSECONDS（微妙）、NANOSECONDS（纳秒）。

ThreadFactory （线程工厂）：可以通过线程工厂给创建出来的线程设置有意义的名字。

创建线程池主要分为两大类，***种是通过 Executors 工厂类创建线程池，第二种是自定义创建线程池。根据《阿里java开发手册》中的规范，线程池不允许使用 Executors 去创建，原因是规避资源耗尽的风险。

创建一个单线程化的线程池

创建固定线程数的线程池

以上两种创建线程池方式使用链表阻塞队列来存放任务，实际场景中可能会堆积大量请求导致 OOM

创建可缓存线程池

允许创建的线程数量***为 Integer.MAX_VALUE，当创建大量线程时会导致 CPU 处于重负载状态和 OOM 的发生

向线程池提交任务可以使用两个方法，分别为 execute() 和 submit()。

execute() 方法用于提交不需要返回值的任务，所以无法判断任务是否被线程池执行成功。execute() 方法中传入的是 Runnable 类的实例。

submit() 方法用于提交需要返回值的任务。线程池会返回一个 Future 类型的对象，通过 future 对象可以判断任务是否执行成功，并且可以通过 future 的 get() 方法来获取返回值。get() 方法会阻塞当前线程直到任务完成，使用 get(long timeout, TimeUnit unit)方法会阻塞当前线程一段时间后立即返回，这时候可能任务没有执行完。

可以通过调用线程池的 shutdown() 或shutdownNow() 方法来关闭线程池。他们的原理是遍历线程池中的工作线程，然后逐个调用 interrupt() 方法来中断线程，所以无法响应中断任务可能永远无法终止。

shutdown() 和 shutdownNow() 方法的区别在于 shutdownNow 方法首先将线程池的状态设置为 STOP，然后尝试停止正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表，而 shutdown 只是将线程池的状态设置成 SHUTDOWN 状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。

线程池使用面临的核心的问题在于： 线程池的参数并不好配置 。一方面线程池的运行机制不是很好理解，配置合理需要强依赖开发人员的个人经验和知识；另一方面，线程池执行的情况和任务类型相关性较大，IO 密集型和 CPU 密集型的任务运行起来的情况差异非常大，这导致业界并没有一些成熟的经验策略帮助开发人员参考。

（1）以任务型为参考的简单评估：

假设线程池大小的设置(N 为 CPU 的个数)

如果纯计算的任务,多线程并不能带来性能提升，因为 CPU 处理能力是稀缺的资源，相反导致较多的线程切换的花销，此时建议线程数为 CPU 数量或+1；----为什么+1？因为可以防止 N 个线程中有一个线程意外中断或者退出，CPU 不会空闲等待。

如果是 IO 密集型应用, 则线程池大小设置为 2N+1. 线程数 = CPU 核数 目标 CPU 利用率 （1 + 平均等待时间 / 平均工作时间)

（2）以任务数为参考的理想状态评估：

1）默认值

2）如何设置 * 需要根据相关值来决定 - tasks ：每秒的任务数，假设为500~1000 - taskCost：每个任务花费时间，假设为0.1s - responsetime：系统允许容忍的***响应时间，假设为1s

以上都为理想值，实际情况下要根据机器性能来决定。如果在未达到***线程数的情况机器 cpu load 已经满了，则需要通过升级硬件和优化代码，降低 taskCost 来处理。

（仅为简单的理想状态的评估，可作为线程池参数设置的一个参考）

与主业务无直接数据依赖的从业务可以使用异步线程池来处理，在项目初始化时创建线程池并交给将从业务中的任务提交给异步线程池执行能够缩短响应时间。

严***在业务代码中起线程！！！

当任务需要按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行时，推荐创建使用单线程化的线程池。

本文章主要说明了线程池的执行原理和创建方式以及推荐线程池参数设置和一般使用场景。在开发中，开发人员需要根据业务来合理的创建和使用线程池达到降低资源消耗，提高响应速度的目的。

原文链接：

python 线程池的使用

最近在做一个爬虫相关的项目，单线程的整站爬虫，耗时真的不是一般的巨大，运行一次也是心累，，，所以，要想实现整站爬虫，多线程是不可避免的，那么python多线程又应该怎样实现呢？这里主要要几个问题（关于python多线程的GIL问题就不再说了，网上太多了）。

一、 既然多线程可以缩短程序运行时间，那么，是不是线程数量越多越好呢？

显然，并不是，每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的，太多的线程会占用过多的系统资源（内存开销，cpu开销），而且生成太多的线程时间也是可观的，很可能会得不偿失，这里给出一个***线程数量的计算方式：

***线程数的获取：

1、通过用户慢慢递增来进行性能压测，观察QPS（即每秒的响应请求数，也即是***吞吐能力。），响应时间

2、根据公式计算:服务器端***线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量

3、单用户压测，查看CPU的消耗，然后直接乘以百分比，再进行压测，一般这个值的附近应该就是***线程数量。

二、为什么要使用线程池？

对于任务数量不断增加的程序，每有一个任务就生成一个线程，最终会导致线程数量的失控，例如，整站爬虫，假设初始只有一个链接a，那么，这个时候只启动一个线程，运行之后，得到这个链接对应页面上的b，c，d，，，等等新的链接，作为新任务，这个时候，就要为这些新的链接生成新的线程，线程数量暴涨。在之后的运行中，线程数量还会不停的增加，完全无法控制。所以，对于任务数量不端增加的程序，固定线程数量的线程池是必要的。

三、如何使用线程池

过去使用threadpool模块，现在一般使用concurrent.futures模块，这个模块是python3中自带的模块，但是，python2.7以上版本也可以安装使用，具体使用方式如下：

注意到：

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，在提交任务的时候，有两种方式，一种是submit（）函数，另一种是map（）函数，两者的主要区别在于：

线程池的使用的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于线程池的使用方法、线程池的使用的信息别忘了在本站进行查找喔。