如何设置线程池大小
一、线程池原理
开始优化之前，我们先来看看线程池的实现原理，有助于你更好地理解后面的内容。在HotSpot VM的线程模型中，Java线程被一对一映射为内核线程。Java在使用线程执行程序时，需要创建一个内核线程；当该Java线程被终止时，这个内核线程也会被回收。因此Java线程的创建与销毁将会消耗一定的计算机资源，从而增加系统的性能开销。除此之外，大量创建线程同样会给系统带来性能问题，因为内存和CPU资源都将被线程抢占，如果处理不当，就会发生内存溢出、CPU使用率超负荷等问题。为了解决上述两类问题，Java提供了线程池概念，对于频繁创建线程的业务场景，线程池可以创建固定的线程数量，并且在操作系统底层，轻量级进程将会把这些线程映射到内核。线程池可以提高线程复用，又可以固定最大线程使用量，防止无限制地创建线程。当程序提交一个任务需要一个线程时，会去线程池中查找是否有空闲的线程，若有，则直接使用线程池中的线程工作，若没有，会去判断当前已创建的线程数量是否超过最大线程数量，如未超过，则创建新线程，如已超过，则进行排队等待或者直接抛出异常。
二、线程池框架Executor
Java最开始提供了ThreadPool实现了线程池，为了更好地实现用户级的线程调度，更有效地帮助开发人员进行多线程开发，Java提供了一套Executor框架。这个框架中包括了ScheduledThreadPoolExecutor和ThreadPoolExecutor两个核心线程池。前者是用来定时执行任务，后者是用来执行被提交的任务。鉴于这两个线程池的核心原理是一样的，下面我们就重点看看ThreadPoolExecutor类是如何实现线程池的。
Executors实现了以下四种类型的ThreadPoolExecutor
Executors利用工厂模式实现的四种线程池，我们在使用的时候需要结合生产环境下的实际场景。不过我不太推荐使用它们，因为选择使用Executors提供的工厂类，将会忽略很多线程池的参数设置，工厂类一旦选择设置默认参数，就很容易导致无法调优参数设置，从而产生性能问题或者资源浪费。这里我建议你使用ThreadPoolExecutor自我定制一套线程池。进入四种工厂类后，我们可以发现除了newScheduledThreadPool类，其它类均使用了ThreadPoolExecutor类进行实现，你可以通过以下代码简单看下该方法
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间TimeUnit unit,//时间单位BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可RejectedExecutionHandler handler) //拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务我们还可以通过下面这张图来了解下线程池中各个参数的相互关系：
通过上图，我们发现线程池有两个线程数的设置，一个为核心线程数，一个为最大线程数。在创建完线程池之后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，等到有任务来才创建线程去执行任务。但有一种情况排除在外，就是调用prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法的话，可以提前创建等于核心线程数的线程数量，这种方式被称为预热，在抢购系统中就经常被用到。当创建的线程数等于 corePoolSize 时，提交的任务会被加入到设置的阻塞队列中。当队列满了，会创建线程执行任务，直到线程池中的数量等于maximumPoolSize。当线程数量已经等于maximumPoolSize时， 新提交的任务无法加入到等待队列，也无法创建非核心线程直接执行，我们又没有为线程池设置拒绝策略，这时线程池就会抛出RejectedExecutionException异常，即线程池拒绝接受这个任务。当线程池中创建的线程数量超过设置的corePoolSize，在某些线程处理完任务后，如果等待keepAliveTime时间后仍然没有新的任务分配给它，那么这个线程将会被回收。线程池回收线程时，会对所谓的“核心线程”和“非核心线程”一视同仁，直到线程池中线程的数量等于设置的corePoolSize参数，回收过程才会停止。即使是corePoolSize线程，在一些非核心业务的线程池中，如果长时间地占用线程数量，也可能会影响到核心业务的线程池，这个时候就需要把没有分配任务的线程回收掉。我们可以通过allowCoreThreadTimeOut设置项要求线程池：将包括“核心线程”在内的，没有任务分配的所有线程，在等待keepAliveTime时间后全部回收掉。
我们可以通过下面这张图来了解下线程池的线程分配流程：
三、计算线程数量
一般多线程执行的任务类型可以分为CPU密集型和I/O密集型，根据不同的任务类型，我们计算线程数的方法也不一样。
CPU密集型任务：这种任务消耗的主要是CPU资源，可以将线程数设置为N（CPU核心数）+1，比CPU核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用CPU的空闲时间。当线程数量太小，同一时间大量请求将被阻塞在线程队列中排队等待执行线程，此时CPU没有得到充分利用；当线程数量太大，被创建的执行线程同时在争取CPU资源，又会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。通过测试可知，4~6个线程数是最合适的。
I/O密集型任务：这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理I/O交互，而线程在处理I/O的时间段内不会占用CPU来处理，这时就可以将CPU交出给其它线程使用。因此在I/O密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是2N。
看完以上两种情况下的线程计算方法，你可能还想说，在平常的应用场景中，我们常常遇不到这两种极端情况，那么碰上一些常规的业务操作，比如，通过一个线程池实现向用户定时推送消息的业务，我们又该如何设置线程池的数量呢？
此时我们可以参考以下公式来计算线程数：
线程数=N（CPU核数）*（1+WT（线程等待时间）/ST（线程时间运行时间））
我们可以通过JDK自带的工具VisualVM来查看WT/ST比例，以下例子是基于运行纯CPU运算的例子，我们可以看到：
WT（线程等待时间）= 36788ms [线程运行总时间] - 36788ms[ST（线程时间运行时间）]= 0
线程数=N（CPU核数）*（1+ 0 [WT（线程等待时间）]/36788ms[ST（线程时间运行时间）]）= N（CPU核数）
这跟我们之前通过CPU密集型的计算公式N+1所得出的结果差不多
综合来看，我们可以根据自己的业务场景，从“N+1”和“2N”两个公式中选出一个适合的，计算出一个大概的线程数量，之后通过实际压测，逐渐往“增大线程数量”和“减小线程数量”这两个方向调整，然后观察整体的处理时间变化，最终确定一个具体的线程数量。