线程池RejectedExecutionException异常

1、报错

检索项目日志时，发现一个异常堆栈信息，核心报错：

java.util.concurrent.RejectedExecutionException: 
Task java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncSupply@480a10c7 
rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@51313448
[Running, pool size = 32, active threads = 32, queued tasks = 200, completed tasks = 2487]
// ...

关键字：RejectedExecutionException，从这个异常可以看出，这是因为往线程池提交的任务数量超过了最大线程数 + 阻塞队列长度，然后任务再提交过来，线程池无法再接收新的任务，走了默认的拒绝策略 AbortPoligy：直接抛出RejectedExecutionExption异常阻止系统正常运行

2、定位

查看堆栈信息里的信息，定位到异常代码出自：

@Service
public class InspectionService {private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(InspectionService.class);private final ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(16,		// 常驻线程数量32,		// 最大线程数量10,		// 线程存活时间，线程多长时间没被使用就关闭TimeUnit.SECONDS,	// 上一个参数的单位new LinkedBlockingQueue<>(200),		// 阻塞队列new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("InspectionService-%d").build(),	// 线程工厂对象new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()		// 拒绝策略);
// ....

再下面CompleteableFuture再提交任务到线程池：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> service.queryGroupInfo(), pool)
//....

提交速度 >> 线程池处理速度

3、修复

调大了阻塞队列的长度：

private final ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(16,32,10,TimeUnit.SECONDS,// groupInfos.size < 500, 这里取length * 1.5new LinkedBlockingQueue<>(700),new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("InspectionService-%d").build(),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);

4、线程池使用的一点思考

• 线程池自己定义，JDK中静态方法创建的阻塞队列长度为Long.MAX_VALUE，风险很高

参数	设置要点	示例
corePoolSize	CPU密集型：N+1（N=CPU核数）IO密集型：2N	8核服务器：CPU密集型设9，IO密集型设16
maximumPoolSize	不超过系统最大线程数（cat /proc/sys/kernel/threads-max）	通常设置 coreSize 的 2-4 倍
blockQueue	有界队列！无界队列=内存炸弹	new LinkedBlockingQueue<>(200)
keepAliveTime	线程空闲回收时间（建议30-60秒）	TimeUnit.SECONDS + 10

• 线程池中的线程带名字，不要用默认的pool-xxx，出现问题不好定位是哪儿的任务
• 可以加必要监控，采集日志分析，到达阈值时告警处理

// 定时采集关键指标（每30秒）
// 单例调度线程池ScheduledExecutorService monitor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();monitor.scheduleAtFixedRate(() -> {if (pool instanceof ThreadPoolExecutor executor) {int activeCount = executor.getActiveCount();int queueSize = executor.getQueue().size();long completedTaskCount = executor.getCompletedTaskCount();log.info("线程池状态：活跃线程:{} 队列堆积:{} 完成数:{}", activeCount, queueSize, completedTaskCount);if (queueSize > 500) {log.warn("线程池队列堆积过多，队列堆积:{} 完成数:{}", queueSize, completedTaskCount);}}}, 0, 30, TimeUnit.SECONDS);}

• 核心业务与非核心业务使用独立线程池，做到资源隔离