为什么需要限制线程数?
- 资源消耗:每个线程占用内存(默认1MB栈空间)和CPU时间片,线程过多导致内存溢出(
OutOfMemoryError
)。 - 性能下降:频繁线程切换增加系统开销,降低吞吐量。
- 稳定性风险:未受控的线程可能引发死锁或系统崩溃。
核心方法:使用线程池(推荐)
Java通过java.util.concurrent
包提供线程池管理,这是最标准的解决方案。
固定大小线程池(FixedThreadPool)
import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ThreadLimitExample { public static void main(String[] args) { // 限制最大线程数为5 int maxThreads = 5; ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(maxThreads); // 提交10个任务(实际只有5个线程并发执行) for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(() -> { System.out.println("Task running by " + Thread.currentThread().getName()); try { Thread.sleep(1000); // 模拟任务耗时 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } executor.shutdown(); // 关闭线程池 } }
- 原理:线程池维护固定数量的工作线程,多余任务进入队列等待。
- 优点:自动管理线程生命周期,避免资源泄漏。
自定义线程池(ThreadPoolExecutor)
更灵活地控制队列和拒绝策略:
import java.util.concurrent.*; public class CustomThreadPool { public static void main(String[] args) { int coreThreads = 2; // 核心线程数 int maxThreads = 4; // 最大线程数 int queueCapacity = 10; // 任务队列容量 ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor( coreThreads, maxThreads, 60, TimeUnit.SECONDS, // 空闲线程超时时间 new ArrayBlockingQueue<>(queueCapacity), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 队列满时由提交线程执行任务 ); // 提交20个任务(最大并发4线程 + 队列存储10个 + 剩余由主线程执行) for (int i = 0; i < 20; i++) { executor.execute(/* 任务逻辑 */); } executor.shutdown(); } }
- 关键参数:
corePoolSize
:常驻核心线程数。maximumPoolSize
:线程池最大容量。workQueue
:任务队列(推荐有界队列如ArrayBlockingQueue
)。RejectedExecutionHandler
:拒绝策略(如CallerRunsPolicy
防止任务丢失)。
其他辅助方法
信号量(Semaphore)
限制同时访问资源的线程数:
import java.util.concurrent.Semaphore; public class SemaphoreExample { private static final int MAX_CONCURRENT_THREADS = 3; private static final Semaphore semaphore = new Semaphore(MAX_CONCURRENT_THREADS); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(() -> { try { semaphore.acquire(); // 获取许可 System.out.println("Thread started: " + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { semaphore.release(); // 释放许可 } }).start(); } } }
- 适用场景:控制特定资源的并发访问(如数据库连接)。
计数器(CountDownLatch/CyclicBarrier)
通过同步工具间接控制线程并发:
// 使用CountDownLatch等待线程完成 ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(MAX_THREADS); for (Task task : tasks) { executor.execute(() -> { try { task.execute(); } finally { latch.countDown(); // 任务完成计数减1 } }); if (latch.getCount() == 0) break; // 达到上限停止提交 } latch.await(); // 等待所有任务完成
- 注意:需手动控制任务提交逻辑。
最佳实践与注意事项
-
线程数设置公式:
- CPU密集型:
线程数 = CPU核心数 + 1
- I/O密集型:
线程数 = CPU核心数 * (1 + 平均等待时间/平均计算时间)
- 可通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
获取CPU核心数。
- CPU密集型:
-
避免无界队列:
- 使用
LinkedBlockingQueue
需指定容量,否则任务堆积导致内存溢出。
- 使用
-
防止线程泄漏:
- 确保调用
shutdown()
或shutdownNow()
关闭线程池。
- 确保调用
-
监控线程状态:
- 利用
ThreadMXBean
或APM工具(如Arthas)监控线程数量。
- 利用
- 首选线程池:
FixedThreadPool
或ThreadPoolExecutor
是工业级解决方案。 - 场景适配:高并发用线程池,资源控制用信号量。
- 参数调优:根据任务类型(CPU/I/O密集型)动态调整线程数。
引用说明:
- Oracle官方文档:ThreadPoolExecutor
- Java并发编程实践(Brian Goetz)
- 阿里开发手册:线程池资源隔离规范
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