线程池配置经验总结

1. 核心线程数配置(corePoolSize)

1.1 核心线程数的配置影响因素

• CPU核心数
  • CPU密集型任务：核心线程数 ≈ CPU核心数 + 1
  • IO密集型任务：核心线程数 ≈ CPU核心数 × (1 + 平均等待时间/平均计算时间) 一般经验值：2 × CPU核心数
• 内存大小：1个线程大约需要占用1M的栈内存空间，避免内存溢出。
• 系统整体资源协调：一个应用可能会有多个线程池，需要综合考量整个系统的所有线程数。所有线程池的核心线程数总和应小于CPU核心数的2-3倍
• 依赖关系线程池：需考虑上下游系统的线程情况，避免下游成为瓶颈导致上游堆积。比如下游数据库连接资源不够，上游线程再多也会在阻塞状态。
• 业务需求：根据业务的重要性和吞吐量等综合分配系统资源，避免单个线程池占用整个系统资源过多，影响其他业务。

使用Runtime.getRuntime().availableProcessors() 可以获取k8s限制后的CPU数

1.2 CPU利用率与线程设置的深度关系

1.2.1 CPU密集型任务

线程数	CPU利用率	吞吐量	上下文切换
=核心数	~95%	最佳	最低
>核心数	100%	下降	急剧增加
<核心数	<100%	未饱和	低

当上下文切换次数超过核心数×10000/秒时性能下降

1.2.2 I/O密集型任务

线程数	CPU利用率	吞吐量	资源竞争
不足	<70%	未饱和	低
适量	70-90%	最佳	可控
过多	100%	下降	严重

1.2.3 生产环境建议配置参考

场景	CPU目标利用率	线程数公式	示例(8核)
纯计算任务	95-100%	核心数 ±1	7-9
普通Web服务	70-85%	核心数 × (1 + 平均I/O比例)	16-24
高延迟外部调用	60-75%	核心数 × (2 + 平均I/O比例)	32-40
批处理任务	85-95%	核心数 × 1.5	12

2. 最大线程数 (maximumPoolSize)

• 通常为核心线程数的1.5-2倍
• 对于突发流量大的场景可设置更高
• 需考虑系统资源限制（内存、文件句柄等）

当最大线程数超过CPU核心线程数后直接表现就是提高CPU的负载，然后就是线程对内存的占用。

3. 队列容量 (workQueue capacity)

• 根据任务特性和系统容忍度决定
• 计算公式：队列容量 = 期望最大请求数 - (最大线程数 × 单任务平均处理时间)
• 一般经验值：核心线程数的2-3倍

4. 空闲线程存活时间 (keepAliveTime)

• 通常设置为60秒左右

• 突发流量频繁的系统可适当延长

• 资源紧张的系统可缩短时间

没有放之四海皆准的完美配置，最佳参数需要通过监控和调优不断调整。