熟悉java多线程的 朋友一定十分了解java的线程池，jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能 了解到它的原理，甚至看过它的源码；但是就像我一样，大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了，jdk为什么要提供java线程池？使用java线程池 对于每次都创建一个新Thread有什么优势？
对线程池的误解
很长一段时间里我一直以为java线程池是为了提高多线程下创建线程的效率。创建好一些线程并缓存在线程池里，后面来了请求（Runnable）就 从连接池中取出一个线程处理请求；这样就避免了每次创建一个新Thread对象。直到前段时间我看到一篇Neal Gafter（和Joshua Bloch合著了《Java Puzzlers》，现任职于微软，主要从事.NET语言方面的工作）的访谈，里面有这么一段谈话（http://www.infoq.com/cn/articles/neal-gafter-on-java）：
乍一看，大神的思路就是不一样：java线程池是为了防止java线程占用太多资源？
虽然是java大神的访谈，但是也不能什么都信，你说占资源就占资源？还是得写测试用例测一下。
首先验证下我的理解：
java线程池和创建java线程哪个效率高？
直接上测试用例：
- public class ThreadPoolTest extends TestCase {
- private static final int COUNT = 10000;
- public void testThreadPool() throws InterruptedException {
- CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(COUNT);
- ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100);
- long bg = System.currentTimeMillis();
- for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
- Runnable command = new TestRunnable(countDownLatch);
- executorService.execute(command);
- }
- countDownLatch.await();
- System.out.println("testThreadPool:" + (System.currentTimeMillis() - bg));
- }
- public void testNewThread() throws InterruptedException {
- CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(COUNT);
- long bg = System.currentTimeMillis();
- for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
- Runnable command = new TestRunnable(countDownLatch);
- Thread thread = new Thread(command);
- thread.start();
- }
- countDownLatch.await();
- System.out.println("testNewThread:" + (System.currentTimeMillis() - bg));
- }
- private static class TestRunnable implements Runnable {
- private final CountDownLatch countDownLatch;
- TestRunnable(CountDownLatch countDownLatch) {
- this.countDownLatch = countDownLatch;
- }
- @Override
- public void run() {
- countDownLatch.countDown();
- }
- }
- }
这里使用Executors.newFixedThreadPool(100)是为了控制线程池的核心连接数和最大连接数一样大，都为100。
我的机子上的测试结果：
testThreadPool:31
testNewThread:624
可以看到，使用线程池处理10000个请求的处理时间为31ms，而每次启用新线程的处理时间为624ms。
好了，使用线程池确实要比每次都创建新线程要快一些；但是testNewThread一共耗时624ms，算下平均每次请求的耗时为：
624ms/10000=62.4us
每次创建并启动线程的时间为62.4微秒。根据80/20原理，这点儿时间根本可以忽略不计。所以线程池并不是为了效率设计的。
java线程池是为了节约资源？
再上测试用例：
- public class ThreadPoolTest extends TestCase {
- public void testThread() throws InterruptedException {
- int i = 1;
- while (true) {
- Runnable command = new TestRunnable();
- Thread thread = new Thread(command);
- thread.start();
- System.out.println(i++);
- }
- }
- private static class TestRunnable implements Runnable {
- @Override
- public void run() {
- try {
- Thread.sleep(1000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }
- }
以上用例模拟每次请求都创建一个新线程处理请求，然后默认每个请求的处理时间为1000ms。而在我的机子上当请求数达到1096时会内存溢出：
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
为什么会抛OOM Error呢？因为jvm会为每个线程分配一定内存（JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K，也可以通过jvm参数-Xss来设置），所以当线程数达到一定数量时就报了该error。
设想如果不使用java线程池，而为每个请求都创建一个新线程来处理该请求，当请求量达到一定数量时一定会内存溢出的；而我们使用java线程池的话，线程数量一定会<=maximumPoolSize（线程池的最大线程数），所以设置合理的话就不会造成内存溢出。
现在问题明朗了：java线程池是为了防止内存溢出，而不是为了加快效率。
浅谈java线程池
上文介绍了java线程池启动太多会造成OOM，使用java线程池也应该设置合理的线程数数量；否则应用可能十分不稳定。然而该如何设置这个数量呢？我们可以通过这个公式来计算：
(MaxProcessMemory – JVMMemory – ReservedOsMemory) / (ThreadStackSize) = Max number of threads
-
MaxProcessMemory 进程最大的内存
-
JVMMemory JVM内存
-
ReservedOsMemory JVM的本地内存
-
ThreadStackSize 线程栈的大小
MaxProcessMemory
MaxProcessMemory：进程最大的寻址空间，当然也不能超过虚拟内存和物理内存的总和。关于不同系统的进程可寻址的最大空间，可参考下面表格：
| Maximum Address Space Per Process |
|
| Operating System |
Maximum Address Space Per Process |
| Redhat Linux 32 bit |
2 GB |
| Redhat Linux 64 bit |
3 GB |
| Windows 98/2000/NT/Me/XP |
2 GB |
| Solaris x86 (32 bit) |
4 GB |
| Solaris 32 bit |
4 GB |
| Solaris 64 bit |
Terabytes |
JVMMemory
JVMMemory: Heap + PermGen，即堆内存和永久代内存和（注意，不包括本地内存）。
ReservedOsMemory
ReservedOSMemory：Native heap，即JNI调用方法所占用的内存。
ThreadStackSize
ThreadStackSize：线程栈的大小，JDK5.0以后每个线程堆栈大小默认为1M,以前每个线程堆栈大小为256K；可以通过jvm参数-Xss来设置；注意-Xss是jvm的非标准参数，不强制所有平台的jvm都支持。
如何调大线程数？
如果程序需要大量的线程，现有的设置不能达到要求，那么可以通过修改MaxProcessMemory，JVMMemory，ThreadStackSize这三个因素，来增加能创建的线程数：
-
MaxProcessMemory 使用64位操作系统
-
JVMMemory 减少JVMMemory的分配
-
ThreadStackSize 减小单个线程的栈大小
