1. 线程池的使用场景有哪些
   线程池适合单系统的大量的异步任务处理，比如发送短信、保存日志。

2. 说说创建线程池的重要参数

   • corePoolSize：线程池的大小。线程池创建之后不会立即去创建线程，而是等待线程的到来。当前执行的线程数大于该值时，线程会加入到缓冲队列。
   • maximumPoolSize：线程池中创建的最大线程数。
   • keepAliveTime：空闲的线程多久时间后被销毁。默认情况下，该值在线程数大于corePoolSize时，对超出corePoolSize值的这些线程起作用。
   • unit：TimeUnit枚举类型的值，代表keepAliveTime时间单位。
   • handler:线程拒绝策略。

3. 这些参数怎么设置，线程池调优怎么做

   • 基本思想：
     1. 高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换。
     2. 并发不高、任务执行时间长的业务要区分开：
     3. IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，可以加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务
     4. CPU密集型任务，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换。
     5. 并发高、业务执行时间长，在于整体架构的设计，能否使用中间件对任务进行拆分和解耦。

• 具体设置：
  1. corePoolSize = 每秒需要多少个线程处理
     threadcount = tasks/(1/taskcost) =taskstaskcout =  (500~1000)0.1 = 50~100 个线程。corePoolSize设置应该大于50。根据8020原则，如果80%的每秒任务数小于800，那么corePoolSize设置为80即可。
  2. queueCapacity = (coreSizePool/taskcost) responsetime
     计算可得 queueCapacity = 80/0.11 = 80，意思是队列里的线程可以等待1s，超过了的需要新开线程来执行。切记不能设置为Integer.MAX_VALUE，这样队列会很大，线程数只会保持在corePoolSize大小，当任务陡增时，不能新开线程来执行，响应时间会随之陡增。
  3. maxPoolSize = (max(tasks)- queueCapacity)/(1/taskcost)（最大任务数-队列容量）/每个线程每秒处理能力 = 最大线程数。计算可得 maxPoolSize = (1000-80)/10 = 92。
  4. rejectedExecutionHandler：根据具体情况来决定，任务不重要可丢弃，任务重要则要利用一些缓冲机制来处理。
  5. keepAliveTime和allowCoreThreadTimeout：采用默认能满足。

参考(摘抄的文字版权属于原作者)：

https://blog.csdn.net/qq_17045385/article/details/79820847
https://www.cnblogs.com/owenma/p/8557074.html
https://www.jianshu.com/p/71b5e40f94e0

本文链接：https://www.codingbrick.com/archives/244.html
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