阿里巴巴为什么要禁用 Executors 创建线程池？
作者：何甜甜在嗎
www.juejin.im/post/5dc41c165188257bad4d9e69
看阿里巴巴開發手冊并發編程這塊有一條：線程池不允許使用 Executors 去創建，而是通過ThreadPoolExecutor的方式，通過源碼分析禁用的原因。
寫在前面
首先感謝大家在蓋樓的間隙閱讀本篇文章，通過閱讀本篇文章你將了解到：
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線程池的定義
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Executors創建線程池的幾種方式
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ThreadPoolExecutor對象
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線程池執行任務邏輯和線程池參數的關系
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Executors創建返回ThreadPoolExecutor對象
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OOM異常測試
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如何定義線程池參數
如果只想知道原因可以直接拉到總結那。
線程池的定義
管理一組工作線程。通過線程池復用線程有以下幾點優點：
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減少資源創建 => 減少內存開銷，創建線程占用內存
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降低系統開銷 => 創建線程需要時間，會延遲處理的請求
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提高穩定穩定性 => 避免無限創建線程引起的OutOfMemoryError【簡稱OOM】
Executors創建線程池的方式
根據返回的對象類型創建線程池可以分為三類：
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創建返回ThreadPoolExecutor對象
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創建返回ScheduleThreadPoolExecutor對象
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創建返回ForkJoinPool對象
本文只討論創建返回ThreadPoolExecutor對象
ThreadPoolExecutor對象
在介紹Executors創建線程池方法前先介紹一下ThreadPoolExecutor，因為這些創建線程池的靜態方法都是返回ThreadPoolExecutor對象，和我們手動創建ThreadPoolExecutor對象的區別就是我們不需要自己傳構造函數的參數。
ThreadPoolExecutor的構造函數共有四個，但最終調用的都是同一個：
public?ThreadPoolExecutor(int?corePoolSize,int?maximumPoolSize,long?keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler)構造函數參數說明：
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corePoolSize => 線程池核心線程數量
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maximumPoolSize => 線程池最大數量
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keepAliveTime => 空閑線程存活時間
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unit => 時間單位
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workQueue => 線程池所使用的緩沖隊列
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threadFactory => 線程池創建線程使用的工廠
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handler => 線程池對拒絕任務的處理策略
線程池執行任務邏輯和線程池參數的關系
執行邏輯說明：
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判斷核心線程數是否已滿，核心線程數大小和corePoolSize參數有關，未滿則創建線程執行任務
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若核心線程池已滿，判斷隊列是否滿，隊列是否滿和workQueue參數有關，若未滿則加入隊列中
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若隊列已滿，判斷線程池是否已滿，線程池是否已滿和maximumPoolSize參數有關，若未滿創建線程執行任務
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若線程池已滿，則采用拒絕策略處理無法執執行的任務，拒絕策略和handler參數有關
Executors創建返回ThreadPoolExecutor對象
Executors創建返回ThreadPoolExecutor對象的方法共有三種：
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Executors#newCachedThreadPool => 創建可緩存的線程池
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Executors#newSingleThreadExecutor => 創建單線程的線程池
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Executors#newFixedThreadPool => 創建固定長度的線程池
Executors#newCachedThreadPool方法
public?static?ExecutorService?newCachedThreadPool()?{return?new?ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,60L, TimeUnit.SECONDS,new?SynchronousQueue<Runnable>()); }CachedThreadPool是一個根據需要創建新線程的線程池
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corePoolSize => 0，核心線程池的數量為0
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maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE，可以認為最大線程數是無限的
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keepAliveTime => 60L
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unit => 秒
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workQueue => SynchronousQueue
當一個任務提交時，corePoolSize為0不創建核心線程，SynchronousQueue是一個不存儲元素的隊列，可以理解為隊里永遠是滿的，因此最終會創建非核心線程來執行任務。對于非核心線程空閑60s時將被回收。
因為Integer.MAX_VALUE非常大，可以認為是可以無限創建線程的，在資源有限的情況下容易引起OOM異常
Executors#newSingleThreadExecutor方法
public?static?ExecutorService?newSingleThreadExecutor()?{return?new?FinalizableDelegatedExecutorService(new?ThreadPoolExecutor(1,?1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new?LinkedBlockingQueue<Runnable>())); }SingleThreadExecutor是單線程線程池，只有一個核心線程
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corePoolSize => 1，核心線程池的數量為1
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maximumPoolSize => 1，只可以創建一個非核心線程
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keepAliveTime => 0L
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unit => 毫秒
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workQueue => LinkedBlockingQueue
當一個任務提交時，首先會創建一個核心線程來執行任務，如果超過核心線程的數量，將會放入隊列中，因為LinkedBlockingQueue是長度為Integer.MAX_VALUE的隊列，可以認為是無界隊列，因此往隊列中可以插入無限多的任務，在資源有限的時候容易引起OOM異常，同時因為無界隊列，maximumPoolSize和keepAliveTime參數將無效，壓根就不會創建非核心線程。
Executors#newFixedThreadPool方法
public?static?ExecutorService?newFixedThreadPool(int?nThreads)?{return?new?ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new?LinkedBlockingQueue<Runnable>()); }FixedThreadPool是固定核心線程的線程池，固定核心線程數由用戶傳入
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corePoolSize => 1，核心線程池的數量為1
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maximumPoolSize => 1，只可以創建一個非核心線程
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keepAliveTime => 0L
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unit => 毫秒
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workQueue => LinkedBlockingQueue
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它和SingleThreadExecutor類似，唯一的區別就是核心線程數不同，并且由于使用的是LinkedBlockingQueue，在資源有限的時候容易引起OOM異常
?
總結：
FixedThreadPool和SingleThreadExecutor => 允許的請求隊列長度為Integer.MAX_VALUE，可能會堆積大量的請求，從而引起OOM異常
CachedThreadPool => 允許創建的線程數為Integer.MAX_VALUE，可能會創建大量的線程，從而引起OOM異常
這就是為什么禁止使用Executors去創建線程池，而是推薦自己去創建ThreadPoolExecutor的原因
OOM異常測試
理論上會出現OOM異常，必須測試一波驗證之前的說法：
測試類：TaskTest.java
public?class?TaskTest?{public?static?void?main(String[] args)?{ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();int?i =?0;while?(true) {es.submit(new?Task(i++));}} }使用Executors創建的CachedThreadPool，往線程池中無限添加線程在啟動測試類之前先將JVM內存調整小一點，不然很容易將電腦跑出問題【別問我為什么知道，是鐵憨憨甜沒錯了！！！】，在idea里：Run -> Edit Configurations
JVM參數說明：
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-Xms10M => Java Heap內存初始化值
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-Xmx10M => Java Heap內存最大值
運行結果：
Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown?from?the UncaughtExceptionHandler?in?thread?"main" Disconnected?from?the target VM, address:?'127.0.0.1:60416', transport:?'socket'創建到3w多個線程的時候開始報?OOM?錯誤
另外兩個線程池就不做測試了，測試方法一致，只是創建的線程池不一樣
如何定義線程池參數
CPU密集型?=>?線程池的大小推薦為CPU數量 + 1，CPU數量可以根據Runtime.availableProcessors方法獲取
IO密集型?=> CPU數量 * CPU利用率 * (1 + 線程等待時間/線程CPU時間)，CPU密集型、IO密集型，看下這篇。
混合型?=> 將任務分為CPU密集型和IO密集型，然后分別使用不同的線程池去處理，從而使每個線程池可以根據各自的工作負載來調整
阻塞隊列?=> 推薦使用有界隊列，有界隊列有助于避免資源耗盡的情況發生
拒絕策略?=> 默認采用的是AbortPolicy拒絕策略，直接在程序中拋出RejectedExecutionException異常【因為是運行時異常，不強制catch】，這種處理方式不夠優雅。線程池 8 大拒絕策略，這篇很全。
處理拒絕策略有以下幾種比較推薦：
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在程序中捕獲RejectedExecutionException異常，在捕獲異常中對任務進行處理。針對默認拒絕策略
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使用CallerRunsPolicy拒絕策略，該策略會將任務交給調用execute的線程執行【一般為主線程】，此時主線程將在一段時間內不能提交任何任務，從而使工作線程處理正在執行的任務。此時提交的線程將被保存在TCP隊列中，TCP隊列滿將會影響客戶端，這是一種平緩的性能降低
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自定義拒絕策略，只需要實現RejectedExecutionHandler接口即可
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如果任務不是特別重要，使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒絕策略將任務丟棄也是可以的
如果使用Executors的靜態方法創建ThreadPoolExecutor對象，可以通過使用Semaphore對任務的執行進行限流也可以避免出現OOM異常。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的阿里巴巴为什么要禁用 Executors 创建线程池？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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