在 Java 併發編程中，線程池是我們必須掌握的核心技術。很多開發者只會使用線程池，卻不瞭解其底層工作原理，導致在實際項目中遇到性能問題時無從下手。本文將帶你深入探索線程池的底層實現機制，並通過案例講解如何進行科學的參數調優。

一、線程池核心原理：任務執行流程

ThreadPoolExecutor 是 Java 線程池的核心實現類，其源碼中最關鍵的 execute()方法定義了任務的處理邏輯。下面我們一步步拆解這個過程：

flowchart TD
    A[提交任務] --> B{核心線程池是否已滿?}
    B -->|否| C[創建新線程執行任務]
    B -->|是| D{任務隊列是否已滿?}
    D -->|否| E[將任務放入隊列]
    D -->|是| F{線程池是否已滿?}
    F -->|否| G[創建新線程執行任務]
    F -->|是| H[執行拒絕策略]

這個流程看似簡單，但實際實現中包含了許多細節。讓我們看一個簡化版的源碼分析：

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();

    int c = ctl.get();  // ctl是一個原子整數，高3位存儲線程池狀態，低29位存儲線程數量

    // 如果工作線程數小於corePoolSize，則創建新線程
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }

    // 如果線程池處於RUNNING狀態，嘗試將任務加入隊列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 二次檢查，如果線程池已關閉，移除任務並執行拒絕策略
        if (!isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果線程池還在運行，但沒有工作線程，則創建一個新線程
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false);
    }
    // 如果隊列已滿，嘗試創建新線程；如果線程數達到maximumPoolSize，執行拒絕策略
    else if (!addWorker(command, false))
        reject(command);
}

這段代碼揭示了幾個關鍵點：

1. 線程池優先使用核心線程
2. 核心線程滿後，任務進入隊列等待
3. 隊列滿後，才會創建額外線程（最多到 maximumPoolSize）
4. 超出最大線程數會觸發拒絕策略

二、線程池狀態與生命週期管理

線程池有 5 種狀態，通過 ctl 變量的高 3 位表示：

stateDiagram-v2
    [*] --> RUNNING
    RUNNING --> SHUTDOWN: shutdown()
    RUNNING --> STOP: shutdownNow()
    SHUTDOWN --> STOP: shutdownNow()
    SHUTDOWN --> TIDYING: 隊列和線程池為空
    STOP --> TIDYING: 線程池為空
    TIDYING --> TERMINATED: terminated()執行完畢
    TERMINATED --> [*]

各狀態的含義與轉換條件：

1. RUNNING: 接受新任務，處理隊列中的任務

2. SHUTDOWN: 不接受新任務，繼續處理隊列中的任務

   • 調用shutdown()方法觸發此狀態

3. STOP: 不接受新任務，不處理隊列中的任務，中斷正在執行的任務

   • 調用shutdownNow()方法觸發此狀態

4. TIDYING: 所有任務已終止，workerCount 為 0

   • 過渡狀態，會自動調用terminated()鈎子方法
5. TERMINATED: terminated()方法執行完畢

狀態轉換示例：

// 優雅關閉線程池
executor.shutdown();
try {
    // 等待任務結束，超時時強制關閉
    if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
        executor.shutdownNow(); // 發送中斷信號給線程
        if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
            logger.error("線程池未能完全終止");
        }
    }
} catch (InterruptedException e) {
    executor.shutdownNow();
    Thread.currentThread().interrupt();
}

三、工作線程創建與任務處理機制

線程池中的每個工作線程被封裝在 Worker 類中，它是 ThreadPoolExecutor 的內部類：

private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable {
    final Thread thread;       // 工作線程
    Runnable firstTask;        // 第一個任務，可能為null

    Worker(Runnable firstTask) {
        this.firstTask = firstTask;
        // 創建新線程，使用線程工廠
        this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
    }

    public void run() {
        runWorker(this);
    }

    // 其他代碼...
}

當 Worker 的線程啓動後，會執行 runWorker 方法，這是線程池的核心循環：

final void runWorker(Worker w) {
    Runnable task = w.firstTask;
    w.firstTask = null;
    boolean completedAbruptly = true;
    try {
        // 如果初始任務不為null或從隊列中獲取到任務，就執行
        while (task != null || (task = getTask()) != null) {
            // 執行任務前後的鈎子方法，可以被子類重寫
            beforeExecute(w.thread, task);
            try {
                task.run();  // 實際執行任務
            } finally {
                afterExecute(task, null);
            }
            task = null;
        }
        completedAbruptly = false;
    } finally {
        // 線程退出處理
        processWorkerExit(w, completedAbruptly);
    }
}

這個循環展示了工作線程的生命週期：

1. 執行初始任務（如果有）
2. 不斷從隊列獲取任務執行
3. 如果 getTask()返回 null，意味着線程應該退出
4. 退出後執行清理工作

四、空閒線程回收機制深度解析

線程池如何判斷一個線程是否應該被回收？關鍵在於 getTask()方法：

private Runnable getTask() {
    boolean timedOut = false; // 上次poll()是否超時

    for (;;) {
        int c = ctl.get();

        // 檢查線程池狀態，決定是否應該停止線程
        // SHUTDOWN狀態下如果隊列為空，或者是STOP及以上狀態，則線程應該被回收
        if (runStateAtLeast(c, SHUTDOWN) &&
            (runStateAtLeast(c, STOP) || workQueue.isEmpty())) {
            decrementWorkerCount();
            return null;  // 返回null導致工作線程退出
        }

        int wc = workerCountOf(c);

        // 判斷是否啓用超時機制
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;

        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut)) && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;  // 線程數超限或超時，返回null讓線程退出
            continue;
        }

        try {
            // 根據是否啓用超時機制，選擇不同的獲取任務方式
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;  // 成功獲取任務
            timedOut = true;  // poll()超時
        } catch (InterruptedException retry) {
            timedOut = false;
        }
    }
}

這段代碼揭示了空閒線程回收的關鍵機制：

1. 默認情況下，只有超出 corePoolSize 的線程會啓用超時機制
2. 當這些非核心線程在 keepAliveTime 時間內沒有任務，線程會被回收
3. 如果設置 allowCoreThreadTimeOut 為 true，核心線程也會被回收
4. 線程池狀態變為 SHUTDOWN 且隊列為空時，或處於 STOP 狀態時，所有線程都會退出

空閒線程回收配置示例：

// 允許回收核心線程
threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);

// 設置空閒線程存活時間（注意單位一致性）
threadPoolExecutor.setKeepAliveTime(30, TimeUnit.SECONDS);

需要注意：允許回收核心線程特別適用於負載波動極大且任務執行時間短暫的場景，如突發性流量處理。但在持續高負載下啓用此配置，可能導致頻繁創建銷燬線程，反而降低性能。推薦在確實需要資源動態伸縮時使用。

五、隊列類型選擇與影響分析

線程池的隊列類型直接影響任務處理策略和線程創建邏輯：

1. 隊列類型對比

2. 隊列選擇的影響

flowchart TD
    A[提交任務] --> B{核心線程是否已滿?}
    B -->|否| C[創建核心線程]
    B -->|是| D{隊列類型?}

    D -->|無界隊列| E[任務進入隊列\n非核心線程不會被創建]
    D -->|有界隊列| F{隊列是否已滿?}
    D -->|SynchronousQueue| G[嘗試創建非核心線程\n否則拒絕]

    F -->|否| H[任務進入隊列]
    F -->|是| I{是否達到最大線程數?}
    I -->|否| J[創建非核心線程]
    I -->|是| K[執行拒絕策略]

3. 實際應用建議

// 有界隊列 - 推薦配置
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(500), // 有界隊列，防止內存溢出
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Task").build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

// 快速處理場景 - 適合IO密集任務
ThreadPoolExecutor fastExecutor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 200, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new SynchronousQueue<>(), // 任務直接交付給線程
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("FastTask").build(),
    new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
);

// 優先級任務 - 適合區分緊急程度的任務
ThreadPoolExecutor priorityExecutor = new ThreadPoolExecutor(
    5, 10, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new PriorityBlockingQueue<>(), // 需要任務實現Comparable接口
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("PriorityTask").build(),
    new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
);

六、拒絕策略詳解與應用場景

當線程池無法接受新任務時（線程池已關閉或達到飽和狀態），會觸發拒絕策略：

1. 四種標準拒絕策略

2. 自定義拒絕策略示例

在實際應用中，常常需要自定義拒絕策略來滿足特定需求：

// 帶有日誌和監控的拒絕策略
public class LoggingRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler {
    private final Counter rejectedCounter = new Counter();
    private final RejectedExecutionHandler fallbackHandler;

    public LoggingRejectedExecutionHandler(RejectedExecutionHandler fallbackHandler) {
        this.fallbackHandler = fallbackHandler;
    }

    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        // 記錄指標
        rejectedCounter.increment();

        // 記錄日誌，包含任務和線程池狀態
        log.warn("任務被拒絕: 活動線程數={}, 隊列大小={}, 已完成任務={}, 任務類型={}",
                executor.getActiveCount(),
                executor.getQueue().size(),
                executor.getCompletedTaskCount(),
                r.getClass().getName());

        // 委託給實際的處理策略
        fallbackHandler.rejectedExecution(r, executor);
    }

    // 獲取被拒絕任務計數
    public long getRejectedCount() {
        return rejectedCounter.get();
    }
}

// 使用方式
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(100),
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("OrderProcess").build(),
    new LoggingRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy())
);

3. 場景化拒絕策略

針對不同業務場景的自定義拒絕策略：

// 延遲重試策略 - 適用於可重試的業務操作
public class DelayedRetryPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    private final ScheduledExecutorService scheduler;
    private final int maxRetries;

    public DelayedRetryPolicy(ScheduledExecutorService scheduler, int maxRetries) {
        this.scheduler = scheduler;
        this.maxRetries = maxRetries;
    }

    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        if (r instanceof RetryableTask) {
            RetryableTask task = (RetryableTask) r;
            if (task.getRetryCount() < maxRetries) {
                task.incrementRetryCount();
                // 延遲重試，採用指數退避策略
                long delay = (long) Math.pow(2, task.getRetryCount()) * 100;
                scheduler.schedule(() -> {
                    try {
                        executor.execute(task);
                    } catch (RejectedExecutionException e) {
                        // 如果仍被拒絕，繼續嘗試
                        rejectedExecution(task, executor);
                    }
                }, delay, TimeUnit.MILLISECONDS);
                return;
            }
        }
        // 達到最大重試次數或非可重試任務，執行降級邏輯
        log.warn("任務被最終拒絕: {}", r);
        // 可以執行業務降級操作，如持久化到數據庫等
    }
}

七、線程工廠：定製化線程創建

線程工廠是線程池中一個常被忽視但非常實用的組件，它負責創建線程池中的所有線程：

public interface ThreadFactory {
    Thread newThread(Runnable r);
}

在實際項目中，自定義線程工廠能解決很多問題：

public class CustomThreadFactory implements ThreadFactory {
    private final String namePrefix;
    private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
    private final ThreadGroup group;
    private final Boolean isDaemon;
    private final Integer priority;

    public static class Builder {
        private String namePrefix = "pool";
        private Boolean isDaemon = false;
        private Integer priority = Thread.NORM_PRIORITY;

        public Builder namePrefix(String namePrefix) {
            this.namePrefix = namePrefix;
            return this;
        }

        public Builder daemon(boolean daemon) {
            this.isDaemon = daemon;
            return this;
        }

        public Builder priority(int priority) {
            this.priority = priority;
            return this;
        }

        public CustomThreadFactory build() {
            return new CustomThreadFactory(this);
        }
    }

    private CustomThreadFactory(Builder builder) {
        this.namePrefix = builder.namePrefix;
        this.isDaemon = builder.isDaemon;
        this.priority = builder.priority;

        SecurityManager s = System.getSecurityManager();
        this.group = (s != null) ? s.getThreadGroup() : Thread.currentThread().getThreadGroup();
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        // 創建帶有特定前綴名稱的線程
        Thread t = new Thread(group, r, namePrefix + "-thread-" + threadNumber.getAndIncrement(), 0);

        // 應用配置
        t.setDaemon(isDaemon);
        t.setPriority(priority);

        // 添加未捕獲異常處理器
        t.setUncaughtExceptionHandler((thread, throwable) -> {
            log.error("線程 {} 發生異常: {}", thread.getName(), throwable.getMessage(), throwable);
            // 可以添加監控報警邏輯
        });

        return t;
    }
}

使用示例：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    5, 10, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(100),
    new CustomThreadFactory.Builder()
        .namePrefix("訂單處理")
        .priority(Thread.MAX_PRIORITY)
        .build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

// 守護線程池 - 適合後台任務
ThreadPoolExecutor daemonExecutor = new ThreadPoolExecutor(
    2, 5, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(100),
    new CustomThreadFactory.Builder()
        .namePrefix("後台清理")
        .daemon(true) // 設置為守護線程
        .build(),
    new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
);

這個自定義線程工廠有幾個優勢：

1. 有意義的線程名稱（方便問題排查）
2. 統一的異常處理機制
3. 可自定義線程優先級和是否為守護線程
4. 使用構建器模式提供靈活配置

八、線程池默認參數風險與常見錯誤

很多開發者直接使用 Executors 工廠方法創建線程池，但這些方法隱藏了重要參數細節，可能導致嚴重問題：

1. Executors 工廠方法的潛在風險

2. ThreadPoolExecutor 默認參數説明

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    // 所有參數均無默認值，必須顯式指定
}

// 但工廠方法內部有默認配置，如：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                 60L, TimeUnit.SECONDS,
                                 new SynchronousQueue<Runnable>());
    // 默認使用Executors.defaultThreadFactory()
    // 默認使用ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
}

3. 常見錯誤與修正

// 錯誤示例1：使用無界隊列
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 等同於：
// new ThreadPoolExecutor(10, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>());

// 修正：使用有界隊列
ThreadPoolExecutor safeExecutor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 10, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(1000), // 有界隊列
    Executors.defaultThreadFactory(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

// 錯誤示例2：線程池參數不匹配任務特性
// IO密集型任務用了很小的線程池
ExecutorService ioExecutor = Executors.newFixedThreadPool(4);

// 修正：根據任務特性設置參數
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ThreadPoolExecutor ioExecutor = new ThreadPoolExecutor(
    processors * 2, // IO密集型任務適合更多線程
    processors * 4,
    60, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(1000),
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("io-task").build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

九、線程池參數調優：科學方法與實操

線程池調優是一門"藝術"，需要根據實際場景來確定參數。我們可以從兩種典型任務類型入手：

1. CPU 密集型任務調優

對於計算密集型任務（如複雜計算、數據分析等），合理的線程數通常接近 CPU 核心數：

線程數 = CPU核心數 + 1

這個公式源於經驗，適用於大多數場景，但最終仍需通過壓測確定。"+1"的原因是為了在某個線程因為缺頁中斷等原因阻塞時，保持 CPU 的充分利用。

注意事項：

• 現代 CPU 可能有超線程技術，一個物理核心對應多個邏輯核心
• 通過Runtime.getRuntime().availableProcessors()獲取的是邏輯核心數，而非物理核心數
• 在開啓超線程的 CPU 上，線程數不應超過邏輯核心數，避免偽並行帶來的上下文切換開銷

// 獲取可用處理器數（邏輯核心數）
int logicalProcessors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// 獲取物理核心數（需特定實現，以下為示例）
int physicalProcessors = getPhysicalProcessorCount();

// 獲取物理核心的示例方法（Linux系統）
private int getPhysicalProcessorCount() {
    try {
        Process process = Runtime.getRuntime().exec(
            "lscpu | grep 'Core(s) per socket' | awk '{print $4}'"
        );
        BufferedReader reader = new BufferedReader(
            new InputStreamReader(process.getInputStream())
        );
        String line = reader.readLine();
        int coresPerSocket = Integer.parseInt(line.trim());

        process = Runtime.getRuntime().exec(
            "lscpu | grep 'Socket(s)' | awk '{print $2}'"
        );
        reader = new BufferedReader(
            new InputStreamReader(process.getInputStream())
        );
        line = reader.readLine();
        int sockets = Integer.parseInt(line.trim());

        return coresPerSocket * sockets;
    } catch (Exception e) {
        log.warn("無法獲取物理核心數，使用邏輯核心數代替", e);
        return Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    }
}

// CPU密集型任務線程池配置
ThreadPoolExecutor cpuIntensivePool = new ThreadPoolExecutor(
    physicalProcessors,
    physicalProcessors + 1,
    60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(1000), // 有界隊列
    new CustomThreadFactory.Builder()
        .namePrefix("CPU-Task")
        .priority(Thread.MAX_PRIORITY) // CPU計算任務通常需要高優先級
        .build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

2. IO 密集型任務調優

對於 IO 密集型任務（如文件讀寫、網絡請求、數據庫操作等），線程數可以設置得更高：

線程數 = CPU核心數 * (1 + 平均等待時間/平均工作時間)

簡化版：

線程數 = CPU核心數 * 2 ~ CPU核心數 * 4

IO 密集型任務線程大部分時間處於等待狀態，提高線程數可以更充分地利用 CPU 資源。具體倍數應通過監控工具（如 Arthas、VisualVM）收集實際等待比例來確定。

// IO密集型任務線程池配置
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// 如果已知IO等待時間與CPU時間的比例
double waitRatio = 4.0; // 假設IO等待時間是CPU時間的4倍
int optimalThreads = (int) (processors * (1 + waitRatio));

ThreadPoolExecutor ioIntensivePool = new ThreadPoolExecutor(
    processors * 2,
    optimalThreads,
    60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(2000),
    new CustomThreadFactory.Builder()
        .namePrefix("IO-Task")
        .priority(Thread.NORM_PRIORITY) // IO任務通常使用默認優先級
        .build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

3. 混合型任務調優

對於既有 CPU 計算又有 IO 操作的混合型任務，有幾種優化思路：

方案 1：任務分解

// 計算部分使用CPU密集型線程池
ThreadPoolExecutor computePool = new ThreadPoolExecutor(
    processors,
    processors,
    0, TimeUnit.MILLISECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(500),
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Compute").build()
);

// IO部分使用IO密集型線程池
ThreadPoolExecutor ioPool = new ThreadPoolExecutor(
    processors * 2,
    processors * 8,
    60, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(500),
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("IO").build()
);

// 業務方法
public Result processData(Data data) {
    // 1. 先執行IO操作
    CompletableFuture<DataInfo> ioFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        return queryDatabase(data);
    }, ioPool);

    // 2. 獲取IO結果後執行計算
    CompletableFuture<Result> computeFuture = ioFuture.thenApplyAsync(info -> {
        return complexCalculation(info);
    }, computePool);

    // 3. 計算完成後保存結果
    CompletableFuture<Result> saveFuture = computeFuture.thenApplyAsync(result -> {
        return saveResult(result);
    }, ioPool);

    // 等待最終結果並處理異常
    return saveFuture.exceptionally(ex -> {
        log.error("處理數據失敗", ex);
        return new Result(ResultStatus.FAILED);
    }).join();  // 使用join而非get避免檢查異常
}

方案 2：使用 ForkJoinPool 處理 CPU 密集型任務

// 創建ForkJoinPool
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(
    processors, // 並行度
    ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
    null,
    false
);

// 計算任務
public class CalculationTask extends RecursiveTask<Result> {
    private final Data data;
    private final int threshold;

    @Override
    protected Result compute() {
        if (data.size() <= threshold) {
            return processDirectly(data);
        }

        // 任務分割
        Data leftData = data.leftHalf();
        Data rightData = data.rightHalf();

        CalculationTask leftTask = new CalculationTask(leftData, threshold);
        leftTask.fork(); // 異步執行

        CalculationTask rightTask = new CalculationTask(rightData, threshold);
        Result rightResult = rightTask.compute(); // 當前線程執行
        Result leftResult = leftTask.join(); // 等待結果

        return mergeResults(leftResult, rightResult);
    }
}

// 使用示例
Result result = forkJoinPool.submit(new CalculationTask(data, 100)).join();

方案 3：IO 任務異步化改造

對於混合型任務，除了調整線程池參數外，更高效的方式是從源頭對 IO 部分進行異步化改造：

// 傳統方式：阻塞IO
public Result processTraditional(Data data) {
    // 阻塞調用
    DatabaseResult dbResult = jdbcTemplate.queryForObject(...);
    return computeResult(dbResult);
}

// 改進方式：使用異步API
public CompletableFuture<Result> processAsync(Data data) {
    // 使用Reactive客户端或異步驅動
    return reactiveJdbcClient.query(...)
        .thenApply(this::computeResult);
}

// 相關技術棧：
// - 數據庫：R2DBC代替JDBC
// - HTTP：WebClient代替RestTemplate
// - 文件IO：異步文件通道(AsynchronousFileChannel)

4. 微服務環境的線程池隔離

在微服務架構中，為不同服務配置獨立的線程池可以有效防止級聯故障：

// 微服務線程池工廠
public class ThreadPoolFactory {
    private static final Map<String, ThreadPoolExecutor> SERVICE_POOLS = new ConcurrentHashMap<>();

    // 獲取特定服務的線程池
    public static ThreadPoolExecutor getServicePool(String serviceName) {
        return SERVICE_POOLS.computeIfAbsent(serviceName, name -> {
            int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
            // 根據服務特性配置線程池
            switch (name) {
                case "order":
                    // 訂單服務 - 混合型，偏IO
                    return new ThreadPoolExecutor(
                        processors * 2, processors * 3, 60, TimeUnit.SECONDS,
                        new ArrayBlockingQueue<>(1000),
                        new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Order-Service").build(),
                        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                    );
                case "inventory":
                    // 庫存服務 - 數據庫IO密集
                    return new ThreadPoolExecutor(
                        processors * 3, processors * 5, 60, TimeUnit.SECONDS,
                        new ArrayBlockingQueue<>(2000),
                        new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Inventory-Service").build(),
                        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                    );
                case "recommendation":
                    // 推薦服務 - CPU密集計算
                    return new ThreadPoolExecutor(
                        processors, processors + 1, 30, TimeUnit.SECONDS,
                        new ArrayBlockingQueue<>(500),
                        new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Recommendation-Service").build(),
                        new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
                    );
                default:
                    // 默認配置
                    return new ThreadPoolExecutor(
                        processors, processors * 2, 60, TimeUnit.SECONDS,
                        new ArrayBlockingQueue<>(500),
                        new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix(name).build(),
                        new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                    );
            }
        });
    }

    // 獲取容器環境的處理器數量
    private static int getContainerAwareProcessorCount() {
        // 在K8s等容器環境中，通過專用API獲取實際分配的CPU資源
        // 簡化示例，實際可通過讀取cgroup配置文件獲取
        String cpuLimit = System.getenv("CPU_LIMIT");
        if (cpuLimit != null && !cpuLimit.isEmpty()) {
            try {
                return Math.max(1, Integer.parseInt(cpuLimit));
            } catch (NumberFormatException e) {
                // 解析失敗使用默認值
            }
        }
        return Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    }
}

5. 參數動態調整

在實際運行中，可以根據監控情況動態調整線程池參數，通過滑動窗口算法更精確地計算負載：

// 動態調整線程池核心線程數
public void adjustPoolSize(ThreadPoolExecutor executor, int monitorIntervalSeconds) {
    ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
    AtomicInteger initialCorePoolSize = new AtomicInteger(executor.getCorePoolSize());

    // 滑動窗口記錄最近10分鐘的負載數據
    Queue<LoadSample> loadSamples = new ConcurrentLinkedQueue<>();
    int windowSize = 10; // 10個採樣點

    scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
        // 獲取線程池指標
        int activeCount = executor.getActiveCount();
        int poolSize = executor.getPoolSize();
        int corePoolSize = executor.getCorePoolSize();
        int maximumPoolSize = executor.getMaximumPoolSize();
        int queueSize = executor.getQueue().size();

        // 計算當前負載比例
        double loadRatio = (double) activeCount / poolSize;

        // 添加到滑動窗口
        loadSamples.add(new LoadSample(loadRatio, activeCount, queueSize));
        if (loadSamples.size() > windowSize) {
            loadSamples.poll(); // 移除最舊的樣本
        }

        // 計算平均負載
        double avgLoadRatio = loadSamples.stream()
            .mapToDouble(LoadSample::getLoadRatio)
            .average()
            .orElse(0);

        // 計算隊列增長趨勢
        boolean queueGrowing = isQueueGrowing(loadSamples);

        // 負載持續較高且隊列在增長：擴容
        if (avgLoadRatio > 0.7 && queueGrowing) {
            // 增加核心線程數，但不超過最大線程數
            int newCoreSize = Math.min(corePoolSize + 2, maximumPoolSize);
            log.info("增加核心線程數: {} -> {}", corePoolSize, newCoreSize);
            executor.setCorePoolSize(newCoreSize);
        }
        // 負載持續較低：縮容
        else if (avgLoadRatio < 0.3 && loadSamples.size() >= windowSize) {
            // 減少核心線程數，但不低於初始配置
            int newCoreSize = Math.max(corePoolSize - 1, initialCorePoolSize.get());
            log.info("減少核心線程數: {} -> {}", corePoolSize, newCoreSize);
            executor.setCorePoolSize(newCoreSize);
        }
    }, 0, monitorIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}

// 負載樣本類
private static class LoadSample {
    private final double loadRatio;
    private final int activeCount;
    private final int queueSize;
    private final long timestamp;

    public LoadSample(double loadRatio, int activeCount, int queueSize) {
        this.loadRatio = loadRatio;
        this.activeCount = activeCount;
        this.queueSize = queueSize;
        this.timestamp = System.currentTimeMillis();
    }

    public double getLoadRatio() {
        return loadRatio;
    }

    public int getQueueSize() {
        return queueSize;
    }

    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }
}

// 判斷隊列是否在增長
private boolean isQueueGrowing(Queue<LoadSample> samples) {
    if (samples.size() < 3) return false;

    List<LoadSample> list = new ArrayList<>(samples);
    int lastIdx = list.size() - 1;

    // 簡單線性迴歸計算隊列大小的趨勢
    double sumX = 0, sumY = 0, sumXY = 0, sumXX = 0;
    int n = list.size();

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        double x = list.get(i).getTimestamp() - list.get(0).getTimestamp();
        double y = list.get(i).getQueueSize();

        sumX += x;
        sumY += y;
        sumXY += x * y;
        sumXX += x * x;
    }

    // 計算斜率
    double slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);

    return slope > 0; // 斜率大於0表示隊列在增長
}

十、反應式編程與傳統線程池對比

隨着反應式編程模型的流行，我們有必要了解傳統線程池與反應式模型的區別：

1. 線程模型對比

flowchart LR
    A[請求] --> B{傳統線程池模型}
    A --> C{反應式模型}

    B --> D[為每個請求分配線程\n線程阻塞等待IO完成]
    C --> E[事件循環處理請求\n非阻塞異步IO]

    D --> F[線程數=併發請求數\n高負載需要大量線程]
    E --> G["線程數~CPU核心數\n不隨請求數增加"]

2. 適用場景對比

3. 示例：反應式風格處理請求

// 傳統線程池方式
@GetMapping("/users/{id}")
public User getUserById(@PathVariable Long id) {
    return userRepository.findById(id)
        .orElseThrow(() -> new UserNotFoundException(id));
}

// 反應式方式
@GetMapping("/users/{id}")
public Mono<User> getUserById(@PathVariable Long id) {
    return reactiveUserRepository.findById(id)
        .switchIfEmpty(Mono.error(new UserNotFoundException(id)));
}

4. 何時選擇線程池 vs 反應式編程

• 選擇傳統線程池：

  • 應用以 CPU 密集型計算為主
  • 團隊對命令式編程更熟悉
  • 需要集成現有的同步阻塞 API
  • 併發量中等且可預測

• 選擇反應式編程：

  • 應用以 IO 操作為主（如微服務網關、聚合服務）
  • 需要處理高併發、低延遲場景
  • 系統資源有限，需要高效利用
  • 從頭開始構建系統，可以全面採用非阻塞 API

5. 混合使用策略

在實際項目中，可以混合使用兩種模式，發揮各自優勢：

// 混合使用示例
@Service
public class UserService {
    private final ReactiveUserRepository userRepository;
    private final ThreadPoolExecutor computePool;

    @Autowired
    public UserService(ReactiveUserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
        this.computePool = new ThreadPoolExecutor(
            Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
            Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1,
            60, TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(1000),
            new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("compute").build()
        );
    }

    // 反應式API處理IO，線程池處理CPU密集計算
    public Mono<UserReport> generateUserReport(Long userId) {
        return userRepository.findById(userId)
            .flatMap(user -> userRepository.findAllTransactions(userId)
                // 使用publishOn將CPU密集操作調度到專用線程池
                .publishOn(Schedulers.fromExecutor(computePool))
                .map(this::analyzeTransactions)
                .reduce(new UserReport(user), UserReport::addAnalysis)
            );
    }

    // CPU密集型計算
    private TransactionAnalysis analyzeTransactions(Transaction tx) {
        // 複雜計算...
        return new TransactionAnalysis(tx);
    }
}

十一、實戰案例：線程池問題診斷與優化

案例 1：高併發 Web 接口處理

假設我們有一個訂單處理系統，需要同時處理大量請求，每個請求包含數據庫查詢和複雜計算。

public class OrderService {
    private final ThreadPoolExecutor computePool;
    private final ThreadPoolExecutor dbPool;

    public OrderService() {
        int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

        // 計算處理線程池
        computePool = new ThreadPoolExecutor(
            processors, processors,
            0, TimeUnit.MILLISECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(1000),
            new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Order-Compute").build(),
            (r, executor) -> {
                // 自定義拒絕策略：將任務記錄到日誌後，返回繁忙提示
                log.warn("訂單計算線程池已滿，拒絕任務");
                throw new ServiceBusyException("系統繁忙，請稍後再試");
            }
        );

        // 數據庫操作線程池
        dbPool = new ThreadPoolExecutor(
            processors * 2, processors * 4,
            60, TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(2000),
            new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("Order-DB").build(),
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 用調用者線程執行，起到限流作用
        );
    }

    public CompletableFuture<OrderResult> processOrder(Order order) {
        // 1. 數據庫查詢相關信息
        CompletableFuture<OrderInfo> infoFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            return queryOrderInfo(order);
        }, dbPool);

        // 2. 獲取信息後執行訂單計算邏輯
        CompletableFuture<OrderWithPrice> priceFuture = infoFuture.thenApplyAsync(orderInfo -> {
            return calculateOrderPrice(orderInfo);
        }, computePool);

        // 3. 計算完成後保存訂單結果
        return priceFuture.thenApplyAsync(orderWithPrice -> {
            return saveOrder(orderWithPrice);
        }, dbPool).exceptionally(ex -> {
            // 異常處理
            log.error("處理訂單異常", ex);
            return new OrderResult(OrderStatus.FAILED, order.getId());
        });
    }

    // 其他方法...
}

這個案例中，我們優化了幾個方面：

1. 使用不同的線程池處理 IO 操作和 CPU 計算任務
2. 添加了異常處理，避免異常丟失
3. 使用 CompletableFuture 無阻塞鏈式調用，避免使用 get()方法阻塞線程
4. 配置了合理的拒絕策略，保護系統不被過載請求壓垮

案例 2：修復線程池內存泄露問題

某服務使用線程池處理用户上傳的文件，在生產環境中發現內存持續增長，最終導致 OOM。問題代碼：

// 問題代碼
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>() // 無界隊列
);

// 文件處理方法
public void processFiles(List<File> files) {
    for (File file : files) {
        executor.execute(() -> {
            try {
                byte[] content = Files.readAllBytes(file.toPath());
                // 處理文件內容...
                // 問題：大文件內容一直保存在內存中未釋放
            } catch (Exception e) {
                log.error("處理文件失敗", e);
            }
        });
    }
}

問題分析：

1. 無界隊列導致任務無限累積
2. 大文件內容在內存中長時間保留
3. 沒有任何監控機制瞭解線程池狀態

修復方案：

// 修復後的代碼
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(500), // 有界隊列，防止任務無限累積
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("File-Process").build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 隊列滿時讓調用者線程執行，起到反壓作用
);

// 改進的文件處理方法
public void processFiles(List<File> files) {
    for (File file : files) {
        // 先檢查文件大小，超過閾值的文件使用流式處理
        if (file.length() > 10 * 1024 * 1024) { // 10MB
            processLargeFile(file);
        } else {
            executor.execute(() -> {
                try (InputStream is = new FileInputStream(file)) {
                    // 使用流式處理，避免將整個文件加載到內存
                    processFileStream(is);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("處理文件失敗", e);
                }
            });
        }
    }
}

// 處理大文件的方法
private void processLargeFile(File file) {
    try (BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file))) {
        byte[] buffer = new byte[8192]; // 8KB緩衝區
        int bytesRead;
        while ((bytesRead = bis.read(buffer)) != -1) {
            // 處理部分文件內容
            processFileChunk(buffer, bytesRead);
        }
    } catch (Exception e) {
        log.error("處理大文件失敗: {}", file.getName(), e);
    }
}

// 添加監控，定期打印線程池狀態
private void setupMonitoring(ThreadPoolExecutor executor) {
    ScheduledExecutorService monitor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(
        new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("pool-monitor").daemon(true).build()
    );

    monitor.scheduleAtFixedRate(() -> {
        log.info("線程池狀態：活動線程數={}，池大小={}，核心線程數={}，最大線程數={}，" +
                "隊列大小={}，已完成任務數={}",
                executor.getActiveCount(),
                executor.getPoolSize(),
                executor.getCorePoolSize(),
                executor.getMaximumPoolSize(),
                executor.getQueue().size(),
                executor.getCompletedTaskCount());

        // 添加內存監控
        Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
        long usedMemory = (runtime.totalMemory() - runtime.freeMemory()) / 1024 / 1024;
        long maxMemory = runtime.maxMemory() / 1024 / 1024;
        log.info("內存使用: {}MB / {}MB", usedMemory, maxMemory);

    }, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);
}

這個案例展示瞭如何通過設置有界隊列、使用合適的拒絕策略和改進任務處理邏輯來避免內存問題。同時，添加了監控機制，幫助及時發現問題。

注意：使用 try-with-resources 語句確保資源正確釋放，而不是依賴顯式的垃圾回收。

十二、線程池運行狀態監控

監控線程池運行狀態對於性能調優和問題診斷至關重要。下面介紹幾種有效的監控方法：

1. 線程池擴展鈎子

通過繼承 ThreadPoolExecutor 並重寫 beforeExecute、afterExecute 和 terminated 方法，可以實現運行時監控：

public class MonitorableThreadPool extends ThreadPoolExecutor {
    private final AtomicLong totalTaskCount = new AtomicLong(0);
    private final AtomicLong taskErrorCount = new AtomicLong(0);
    private final ConcurrentHashMap<String, TaskMetrics> taskMetricsMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private final ThreadLocal<Long> taskStartTime = new ThreadLocal<>();
    private final ThreadLocal<String> taskIdentifier = new ThreadLocal<>();

    // 構造函數略

    // 內部指標類
    private static class TaskMetrics {
        final AtomicLong count = new AtomicLong(0);
        final AtomicLong totalTime = new AtomicLong(0);
        final AtomicLong maxTime = new AtomicLong(0);
        final AtomicLong errorCount = new AtomicLong(0);

        void addExecution(long executionTime, boolean hasError) {
            count.incrementAndGet();
            totalTime.addAndGet(executionTime);

            // 更新最大執行時間
            long currentMax;
            do {
                currentMax = maxTime.get();
                if (executionTime <= currentMax) break;
            } while (!maxTime.compareAndSet(currentMax, executionTime));

            if (hasError) {
                errorCount.incrementAndGet();
            }
        }

        Map<String, Object> toMap() {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            long countVal = count.get();
            map.put("count", countVal);
            map.put("errorCount", errorCount.get());
            map.put("totalTime", totalTime.get());
            map.put("maxTime", maxTime.get());
            map.put("avgTime", countVal > 0 ? totalTime.get() / countVal : 0);
            return map;
        }
    }

    @Override
    protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
        super.beforeExecute(t, r);
        taskStartTime.set(System.currentTimeMillis());

        // 獲取任務標識符，優先使用自定義任務包裝器
        String taskId;
        if (r instanceof IdentifiableTask) {
            taskId = ((IdentifiableTask) r).getTaskId();
        } else {
            taskId = r.getClass().getSimpleName();
        }
        taskIdentifier.set(taskId);

        totalTaskCount.incrementAndGet();
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        try {
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            long startTime = taskStartTime.get();
            long taskTime = endTime - startTime;

            String taskId = taskIdentifier.get();
            boolean hasError = t != null;

            // 更新任務指標
            taskMetricsMap.computeIfAbsent(taskId, k -> new TaskMetrics())
                .addExecution(taskTime, hasError);

            if (hasError) {
                taskErrorCount.incrementAndGet();
                log.error("任務執行異常: {}", taskId, t);
            }

            // 記錄任務執行時間超過閾值的任務
            if (taskTime > 1000) { // 1秒
                log.warn("任務 {} 執行時間過長: {}ms", taskId, taskTime);
            }

            // 每1000個任務輸出一次統計信息
            if (totalTaskCount.get() % 1000 == 0) {
                log.info("線程池狀態: 活動線程={}, 池大小={}, 隊列大小={}, 已完成任務={}, 任務統計={}",
                    getActiveCount(), getPoolSize(), getQueue().size(),
                    getCompletedTaskCount(), getMetricsSnapshot());
            }
        } finally {
            super.afterExecute(r, t);
            // 清理ThreadLocal變量，防止內存泄漏
            taskStartTime.remove();
            taskIdentifier.remove();
        }
    }

    // 獲取指標快照
    public Map<String, Object> getMetricsSnapshot() {
        Map<String, Object> metrics = new HashMap<>();
        metrics.put("activeThreads", getActiveCount());
        metrics.put("poolSize", getPoolSize());
        metrics.put("corePoolSize", getCorePoolSize());
        metrics.put("maxPoolSize", getMaximumPoolSize());
        metrics.put("queueSize", getQueue().size());
        metrics.put("queueRemainingCapacity", getQueue().remainingCapacity());
        metrics.put("completedTasks", getCompletedTaskCount());
        metrics.put("totalTasks", totalTaskCount.get());
        metrics.put("errorTasks", taskErrorCount.get());

        // 轉換任務指標
        Map<String, Object> taskStats = new HashMap<>();
        taskMetricsMap.forEach((taskId, metrics) -> {
            taskStats.put(taskId, metrics.toMap());
        });
        metrics.put("taskMetrics", taskStats);

        return metrics;
    }

    // 清空指標數據（可用於週期性重置）
    public void resetMetrics() {
        totalTaskCount.set(0);
        taskErrorCount.set(0);
        taskMetricsMap.clear();
    }
}

// 可識別的任務接口
public interface IdentifiableTask extends Runnable {
    String getTaskId();
}

// 通用任務包裝器（支持Runnable和Callable）
public class TaskWrapper<T> implements IdentifiableTask {
    private final Runnable runnableTask;
    private final Callable<T> callableTask;
    private final String taskId;

    // Runnable構造函數
    public TaskWrapper(Runnable task, String taskId) {
        this.runnableTask = task;
        this.callableTask = null;
        this.taskId = taskId;
    }

    // Callable構造函數
    public TaskWrapper(Callable<T> task, String taskId) {
        this.runnableTask = null;
        this.callableTask = task;
        this.taskId = taskId;
    }

    @Override
    public String getTaskId() {
        return taskId;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            if (runnableTask != null) {
                runnableTask.run();
            } else if (callableTask != null) {
                callableTask.call(); // 結果被忽略
            }
        } catch (Exception e) {
            if (e instanceof RuntimeException) {
                throw (RuntimeException) e;
            } else {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

    // 將Runnable包裝為TaskWrapper
    public static TaskWrapper<Void> wrap(Runnable task, String taskId) {
        return new TaskWrapper<>(task, taskId);
    }

    // 將Callable包裝為TaskWrapper
    public static <V> TaskWrapper<V> wrap(Callable<V> task, String taskId) {
        return new TaskWrapper<>(task, taskId);
    }
}

使用示例：

// 創建可監控的線程池
MonitorableThreadPool pool = new MonitorableThreadPool(
    10, 20, 60, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(1000),
    new CustomThreadFactory.Builder().namePrefix("monitored").build()
);

// 提交Runnable任務
pool.execute(TaskWrapper.wrap(() -> {
    // 任務邏輯
    try {
        Thread.sleep(100);
    } catch (InterruptedException e) {
        Thread.currentThread().interrupt();
    }
}, "DATA_PROCESSING"));

// 提交Callable任務
Future<String> future = pool.submit(TaskWrapper.wrap(() -> {
    // 任務邏輯
    return "處理結果";
}, "DATA_ANALYSIS"));

// 定期輸出指標
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.info("線程池指標: {}", pool.getMetricsSnapshot());
}, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);

2. 使用 JMX 監控

將線程池暴露為 JMX MBean，可以通過 JConsole 或 JVisualVM 等工具進行遠程監控：

// MBean接口定義
public interface ThreadPoolMonitorMBean {
    int getActiveCount();
    int getPoolSize();
    int getCorePoolSize();
    int getMaximumPoolSize();
    int getQueueSize();
    long getCompletedTaskCount();
    Map<String, Object> getMetrics();
    void adjustCorePoolSize(int size);
    void adjustMaxPoolSize(int size);
}

// MBean實現
@MBean
public class ThreadPoolMonitor implements ThreadPoolMonitorMBean {
    private final MonitorableThreadPool executor;

    public ThreadPoolMonitor(MonitorableThreadPool executor) {
        this.executor = executor;
        // 註冊MBean
        registerMBean();
    }

    private void registerMBean() {
        MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
        try {
            ObjectName name = new ObjectName("com.myapp:type=ThreadPool,name=MainExecutor");
            mbs.registerMBean(this, name);
            log.info("ThreadPool MBean已註冊，可通過JMX工具訪問");
        } catch (Exception e) {
            log.error("註冊MBean失敗", e);
        }
    }

    @Override
    public int getActiveCount() {
        return executor.getActiveCount();
    }

    @Override
    public int getPoolSize() {
        return executor.getPoolSize();
    }

    @Override
    public int getCorePoolSize() {
        return executor.getCorePoolSize();
    }

    @Override
    public int getMaximumPoolSize() {
        return executor.getMaximumPoolSize();
    }

    @Override
    public int getQueueSize() {
        return executor.getQueue().size();
    }

    @Override
    public long getCompletedTaskCount() {
        return executor.getCompletedTaskCount();
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getMetrics() {
        return executor.getMetricsSnapshot();
    }

    @Override
    public void adjustCorePoolSize(int size) {
        int oldSize = executor.getCorePoolSize();
        executor.setCorePoolSize(size);
        log.info("核心線程數已調整: {} -> {}", oldSize, size);
    }

    @Override
    public void adjustMaxPoolSize(int size) {
        int oldSize = executor.getMaximumPoolSize();
        executor.setMaximumPoolSize(size);
        log.info("最大線程數已調整: {} -> {}", oldSize, size);
    }
}

通過 JConsole 連接應用後，可以查看線程池的運行時狀態，甚至動態調整線程池參數。

3. 使用 Micrometer 與 Prometheus 監控

在 Spring Boot 應用中，可以結合 Micrometer 和 Prometheus 實現線程池監控：

@Configuration
public class ThreadPoolMetricsConfig {

    @Bean
    public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor() {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
            // 參數略
        );

        // 註冊線程池指標
        registerThreadPoolMetrics(executor, "main-executor");

        return executor;
    }

    private void registerThreadPoolMetrics(ThreadPoolExecutor executor, String name) {
        MeterRegistry registry = Metrics.globalRegistry;

        // 註冊活躍線程數指標
        Gauge.builder("threadpool.active", executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount)
            .tag("name", name)
            .description("線程池活躍線程數")
            .register(registry);

        // 註冊線程池大小指標
        Gauge.builder("threadpool.size", executor, ThreadPoolExecutor::getPoolSize)
            .tag("name", name)
            .description("線程池大小")
            .register(registry);

        // 註冊核心線程數指標
        Gauge.builder("threadpool.core_size", executor, ThreadPoolExecutor::getCorePoolSize)
            .tag("name", name)
            .description("線程池核心線程數")
            .register(registry);

        // 註冊最大線程數指標
        Gauge.builder("threadpool.max_size", executor, ThreadPoolExecutor::getMaximumPoolSize)
            .tag("name", name)
            .description("線程池最大線程數")
            .register(registry);

        // 註冊隊列大小指標
        Gauge.builder("threadpool.queue.size", executor, e -> e.getQueue().size())
            .tag("name", name)
            .description("線程池隊列大小")
            .register(registry);

        // 註冊隊列剩餘容量指標
        Gauge.builder("threadpool.queue.remaining_capacity",
                     executor, e -> e.getQueue().remainingCapacity())
            .tag("name", name)
            .description("線程池隊列剩餘容量")
            .register(registry);

        // 註冊已完成任務數指標
        Gauge.builder("threadpool.completed.tasks", executor, ThreadPoolExecutor::getCompletedTaskCount)
            .tag("name", name)
            .description("線程池已完成任務數")
            .register(registry);

        // 如果是MonitorableThreadPool，還可以註冊更多指標
        if (executor instanceof MonitorableThreadPool) {
            MonitorableThreadPool monitorablePool = (MonitorableThreadPool) executor;
            Gauge.builder("threadpool.error.tasks",
                         monitorablePool, e -> ((MonitorableThreadPool)e).getMetricsSnapshot().get("errorTasks"))
                .tag("name", name)
                .description("線程池任務錯誤數")
                .register(registry);
        }
    }
}

通過 Prometheus 的可視化界面，可以創建線程池監控儀表盤，設置告警規則，實現全方位監控。

十三、總結

線程池是 Java 多線程編程的核心工具，深入理解其底層實現和調優技巧對於構建高性能系統至關重要。

實際使用中，要根據業務特點和系統性能監控結果，不斷調整線程池參數，找到最適合的配置。記住一個原則：線程池參數是動態的，需要根據實際運行數據進行持續優化。

掌握了線程池的底層原理和調優技巧，你就能在高併發場景下構建出性能更卓越、更穩定的 Java 應用。

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