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ThreadPoolExecutor 深入解析
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Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序 都可以使用线程池。合理地使用线程池能够带来3个好处：
降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源， 还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。
线程池的主要处理流程
ThreadPoolExecutor 类图
java中的线程池都是基于ThreadPoolExecutor 来实现的。
核心属性
// 状态控制属性：高3位表示线程池的运行状态，剩下的29位表示当前有效的线程数量
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
// 线程池的基本大小，当提交一个任务到线程池时，线程池会创建一个线程来执行任务，
// 即使其他空闲的基本线程能够执行新任务也会创建线程，等到需要执行的任务数大于
// 线程池基本大小时就不再创建。如果调用了线程池的prestartAllCoreThreads()方法，
// 线程池会提前创建并启动所有基本线程。
private volatile int corePoolSize;
// 线程池线程最大数量，如果队列满了，并且已创建的线程数小于最大线程数，
// 则线程池会再创建新的线程执行任务。如果使用了无界的任务队列这个参数就没什么效果。
private volatile int maximumPoolSize;
// 用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程设 置更有意义的名字。
private volatile ThreadFactory threadFactory;
// 饱和策略，默认情况下是AbortPolicy。
private volatile RejectedExecutionHandler handler;
// 线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。如果任务很多，并且每个任务执行的时间比较短，
// 可以调大时间，提高线程的利用率。
private volatile long keepAliveTime;
// 用于保存等待执行的任务的阻塞队列，具体可以参考[JAVA并发容器-阻塞队列](https://www.jianshu.com/p/5646fb5faee1)
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
// 存放工作线程的容器，必须获取到锁才能访问
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>();
// ctl的拆包和包装
private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }
private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }
private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }
阻塞队列可以参考JAVA并发容器-阻塞队列。 ctl状态控制属性，高3位表示线程池的运行状态（runState），剩下的29位表示当前有效的线程数量（workerCount）线程池最大线程数是 (1 << COUNT_BITS) - 1 = 536 870 911
线程池的运行状态runState
| 状态 | 解释 |
|---|---|
| RUNNING | 运行态，可处理新任务并执行队列中的任务 |
| SHUTDOW | 关闭态，不接受新任务，但处理队列中的任务 |
| STOP | 停止态，不接受新任务，不处理队列中任务，且打断运行中任务 |
| TIDYING | 整理态，所有任务已经结束，workerCount = 0 ，将执行terminated()方法 |
| TERMINATED | 结束态，terminated() 方法已完成 |
RejectedExecutionHandler（拒绝策略）
AbortPolicy：直接抛出异常。 CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。 DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。 DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
核心内部类 Worker
private final class Worker extends AbstractQueuedSynchronizer implements Runnable {
// 正在执行任务的线程
final Thread thread;
// 线程创建时初始化的任务
Runnable firstTask;
// 完成任务计数器
volatile long completedTasks;
Worker(Runnable firstTask) {
// 在runWorker方法运行之前禁止中断，要中断线程必须先获取worker内部的互斥锁
setState(-1); // inhibit interrupts until runWorker
this.firstTask = firstTask;
this.thread = getThreadFactory().newThread(this);
}
/** delegates main run loop to outer runworker */
// 直接委托给外部runworker方法
public void run() {
runWorker(this);
}
...
}
Worker 类他将执行任务的线程封装到了内部，在初始化Worker 的时候，会调用ThreadFactory初始化新线程；Worker 继承了AbstractQueuedSynchronizer，在内部实现了一个互斥锁，主要目的是控制工作线程的中断状态。
线程的中断一般是由其他线程发起的，比如ThreadPoolExecutor#interruptIdleWorkers(boolean)方法，它在调用过程中会去中断worker内部的工作线程，Work的互斥锁可以保证正在执行的任务不被打断。它是怎么保证的呢？在线程真正执行任务的时候，也就是runWorker方法被调用时，它会先获取到Work的锁，当我们在其他线程需要中断当前线程时也需要获取到work的互斥锁，否则不能中断。
构造函数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
通过构造函数我们可以发现，构造函数就是在对线程池核心属性进行赋值，下面我们来介绍一下这些核心属性：
corePoolSize:核心线程数 maximumPoolSize:线程池最大数量 keepAliveTime:线程池的工作线程空闲后，保持存活的时间。 unit：线程活动保持时间的单位。 workQueue:用于保存等待执行的任务的阻塞队列，具体可以参考JAVA并发容器-阻塞队列 threadFactory:用于设置创建线程的工厂 handler:饱和策略，默认情况下是AbortPolicy。
execute() 提交线程
public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// 获取控制的值
int c = ctl.get();
// 判断工作线程数是否小于corePoolSize
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
// 新创建核心线程
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 工作线程数大于或等于corePoolSize
// 判断线程池是否处于运行状态，如果是将任务command入队
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再次检查线程池的运行状态，如果不在运行中，那么将任务从队列里面删除，并尝试结束线程池
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
// 调用驱逐策略
reject(command);
// 检查活跃线程总数是否为0
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
// 新创建非核心线程
addWorker(null, false);
}
// 队列满了，新创建非核心线程
else if (!addWorker(command, false))
// 调用驱逐策略
reject(command);
}
该方法是没有返回值的
addWorker() 新创建线程
private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
retry:
for (;;) {
int c = ctl.get();
int rs = runStateOf(c);
// 仅在必要的时候检查队列是否为NULL
// 检查队列是否处于非运行状态
if (rs >= SHUTDOWN &&
! (rs == SHUTDOWN &&
firstTask == null &&
! workQueue.isEmpty()))
return false;
for (;;) {
// 获取活跃线程数
int wc = workerCountOf(c);
// 判断线程是否超过最大值，当队列满了则验证线程数是否大于maximumPoolSize，
// 没有满则验证corePoolSize
if (wc >= CAPACITY ||
wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
return false;
// 增加活跃线程总数，否则重试
if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
// 如果成功跳出外层循环
break retry;
c = ctl.get(); // Re-read ctl
// 再次校验一下线程池运行状态
if (runStateOf(c) != rs)
continue retry;
// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
}
}
// 工作线程是否启动
boolean workerStarted = false;
// 工作线程是否创建
boolean workerAdded = false;
Worker w = null;
try {
// 新创建线程
w = new Worker(firstTask);
// 获取新创建的线程
final Thread t = w.thread;
if (t != null) {
// 创建线程要获得全局锁
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// Recheck while holding lock.
// Back out on ThreadFactory failure or if
// shut down before lock acquired.
int rs = runStateOf(ctl.get());
// 检查线程池的运行状态
if (rs < SHUTDOWN ||
(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
// 检查线程的状态
if (t.isAlive()) // precheck that t is startable
throw new IllegalThreadStateException();
// 将新建工作线程存放到容器
workers.add(w);
int s = workers.size();
if (s > largestPoolSize) {
// 跟踪线程池最大的工作线程总数
largestPoolSize = s;
}
workerAdded = true;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 启动工作线程
if (workerAdded) {
t.start();
workerStarted = true;
}
}
} finally {
if (! workerStarted)
// 启动新的工作线程失败，
// 1. 将工作线程移除workers容器
// 2. 还原工作线程总数（workerCount）
// 3. 尝试结束线程
addWorkerFailed(w);
}
return workerStarted;
}
如果启动新线程失败那么addWorkerFailed()这个方法将做一下三件事：
将工作线程移除workers容器 还原工作线程总数（workerCount） 尝试结束线程
execute() 执行过程
如果当前运行的线程少于corePoolSize，即使有空闲线程也会创建新线程来执行任务，（注意，执行这一步骤 需要获取全局锁）。如果调用了线程池的 restartAllCoreThreads()方法， 线程池会提前创建并启动所有基本线程。如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。 如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执 行这一步骤需要获取全局锁）。 如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。
线程任务的执行
线程的正在执行是ThreadPoolExecutor.Worker#run()方法，但是这个方法直接委托给了外部的runWorker()方法，源码如下：
// 直接委托给外部runworker方法
public void run() {
runWorker(this);
}
runWorker() 执行任务
final void runWorker(Worker w) {
// 当前Work中的工作线程
Thread wt = Thread.currentThread();
// 获取初始任务
Runnable task = w.firstTask;
// 初始任务置NULL(表示不是建线程)
w.firstTask = null;
// 修改锁的状态，使需发起中断的线程可以获取到锁（使工作线程可以响应中断）
w.unlock(); // allow interrupts
// 工作线程是否是异常结束
boolean completedAbruptly = true;
try {
// 循环的从队列里面获取任务
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
// 每次执行任务时需要获取到内置的互斥锁
w.lock();
// 1. 当前工作线程不是中断状态，且线程池是STOP,TIDYING,TERMINATED状态，我们需要中断当前工作线程
// 2. 当前工作线程是中断状态，且线程池是STOP,TIDYING,TERMINATED状态，我们需要中断当前工作线程
if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) || (Thread.interrupted() && runStateAtLeast(ctl.get(), STOP)))
&& !wt.isInterrupted())
// 中断线程，中断标志位设置成true
wt.interrupt();
try {
// 执行任务前置方法,扩展用
beforeExecute(wt, task);
Throwable thrown = null;
try {
// 执行任务
task.run();
} catch (RuntimeException x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Error x) {
thrown = x; throw x;
} catch (Throwable x) {
thrown = x; throw new Error(x);
} finally {
// 执行任务后置方法,扩展用
afterExecute(task, thrown);
}
} finally {
// 任务NULL表示已经处理了
task = null;
w.completedTasks++;
w.unlock();
}
}
completedAbruptly = false;
} finally {
// 将工作线程从容器中剔除
processWorkerExit(w, completedAbruptly);
}
}
正在执行线程的方法，执行流程：
获取到当前的工作线程 获取初始化的线程任务 修改锁的状态，使工作线程可以响应中断 获取工作线程的锁（保证在任务执行过程中工作线程不被外部线程中断），如果获取到的任务是NULL，则结束当前工作线程 判断先测试状态，看是否需要中断当前工作线程 执行任务前置方法 beforeExecute(wt, task);执行任务(执行提交到线程池的线程) task.run();执行任务后置方法 afterExecute(task, thrown);，处理异常信息修改完成任务的总数 解除当前工作线程的锁 获取队列里面的任务，循环第4步 将工作线程从容器中剔除
wt.isInterrupted()：获取中断状态，无副作用Thread.interrupted()：获取中断状态，并将中断状态恢重置成false(不中断)beforeExecute(wt, task);：执行任务前置方法，扩展用。如果这个方法在执行过程中抛出异常，那么会导致当前工作线程直接死亡而被回收，工作线程异常结束标记位completedAbruptly被设置成true，任务线程不能被执行task.run();：执行任务afterExecute(task, thrown);：执行任务后置方法，扩展用。这个方法可以收集到任务运行的异常信息，这个方法如果有异常抛出，也会导致当前工作线程直接死亡而被回收，工作线程异常结束标记位completedAbruptly被设置成true任务运行过程中的异常信息除了 RuntimeException以外，其他全部封装成Error，然后被afterExecute方法收集terminated()这也是一个扩展方法，在线程池结束的时候调用
getTask() 获取任务
private Runnable getTask() {
// 记录最后一次获取任务是不是超时了
boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 获取线程池状态
int rs = runStateOf(c);
// 线程池是停止状态或者状态是关闭并且队列为空
if (rs >= SHUTDOWN && (rs >= STOP || workQueue.isEmpty())) {
// 扣减工作线程总数
decrementWorkerCount();
return null;
}
// 获取工作线程总数
int wc = workerCountOf(c);
// 工作线程是否需要剔除
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
&& (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
// 扣减工作线程总数
if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
// 剔除工作线程，当返回为NULL的时候，runWorker方法的while循环会结束
return null;
continue;
}
try {
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
getTask() 阻塞或定时获取任务。当该方法返回NULL时，当前工作线程会结束，最后被回收，下面是返回NULL的几种情况：
当前工作线程总数 wc大于maximumPoolSize最大工作线程总数。maximumPoolSize可能被setMaximumPoolSize方法改变。当线程池处于停止状态时。 当线程池处于关闭状态且阻塞队列为空。 当前工作线程超时等待任务，并且当前工作线程总数 wc大于corePoolSize或者allowCoreThreadTimeOut=true允许核心线程超时被回收，默认是false。
线程池在运行过程中可以调用
setMaximumPoolSize()方法来修改maximumPoolSize值，新的值必须大于corePoolSize，如果新的maximumPoolSize小于原来的值，那么在该方法会去中断当前的空闲线程(工作线程内置锁的是解锁状态的线程为空闲线程)。
processWorkerExit() 工作线程结束
private void processWorkerExit(Worker w, boolean completedAbruptly) {
// 判断是否是异常情况导致工作线程被回收
if (completedAbruptly) // If abrupt, then workerCount wasn't adjusted
// 如果是扣减工作线程总数，如果不是在getTask()方法就已经扣减了
decrementWorkerCount();
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 将当前工作线程完成任务的总数加到completedTaskCount标志位上
completedTaskCount += w.completedTasks;
// 剔除当前工作线程
workers.remove(w);
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试结束线程池
tryTerminate();
// 判刑是否需要新实例化工程线程
int c = ctl.get();
if (runStateLessThan(c, STOP)) {
if (!completedAbruptly) {
int min = allowCoreThreadTimeOut ? 0 : corePoolSize;
if (min == 0 && ! workQueue.isEmpty())
min = 1;
if (workerCountOf(c) >= min)
return; // replacement not needed
}
addWorker(null, false);
}
}
剔除线程流程：
判断是否是异常情况导致工作线程被回收，如果是 workerCount--获取到全局锁 将当前工作线程完成任务的总数加到 completedTaskCount标志位上剔除工作线程 解锁 尝试结束线程池 tryTerminate()判刑是否需要重新实例化工程线程放到 workers容器
结束线程池
shutdown() 关闭线程池
public void shutdown() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 检查权限
checkShutdownAccess();
// 设置线程池状态为关闭
advanceRunState(SHUTDOWN);
// 中断线程
interruptIdleWorkers();
// 扩展方法
onShutdown(); // hook for ScheduledThreadPoolExecutor
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试结束线池
tryTerminate();
}
通过遍历工作线程容器 workers，然后逐个中断工作线程，如果无法响应中断的任务可能永远无法终止shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线程。
shutdown() 关闭线程池
public List<Runnable> shutdownNow() {
List<Runnable> tasks;
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 检查权限
checkShutdownAccess();
// 设置线程池状态为停止状态
advanceRunState(STOP);
// 中断线程
interruptIdleWorkers();
// 将所有任务移动到list容器
tasks = drainQueue();
} finally {
mainLock.unlock();
}
// 尝试结束线池
tryTerminate();
// 返回所有未执行的任务
return tasks;
}
通过遍历工作线程容器 workers，然后逐个中断工作线程，如果无法响应中断的任务可能永远无法终止shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表
tryTerminate() 尝试结束线程池
final void tryTerminate() {
for (;;) {
int c = ctl.get();
// 判断是否在运行中,如果是直接返回
if (isRunning(c) ||
// 判断是否进入整理状态，如果进入了直接返回
runStateAtLeast(c, TIDYING) ||
// 如果是状态是关闭并且队列非空，也直接返回（关闭状态需要等到队列里面的线程处理完）
(runStateOf(c) == SHUTDOWN && ! workQueue.isEmpty()))
return;
// 判断工作线程是否都关闭了
if (workerCountOf(c) != 0) { // Eligible to terminate
// 中断空闲线程
interruptIdleWorkers(ONLY_ONE);
return;
}
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// 将状态替换成整理状态
if (ctl.compareAndSet(c, ctlOf(TIDYING, 0))) {
try {
// 整理发放执行
terminated();
} finally {
// 状态替换成结束状态
ctl.set(ctlOf(TERMINATED, 0));
termination.signalAll();
}
return;
}
} finally {
mainLock.unlock();
}
// else retry on failed CAS
}
}
结束线程池大致流程为：
判断是否在运行中，如果是则不结束线程 判断是否进入整理状态，如果是也不用执行后面内容了 判断如果线程池是关闭状态并且队列非空，则不结束线程池（关闭状态需要等到队列里面的线程处理完） 判断工作线程是否都关闭了，如果没有就发起中断工作线程的请求 获取全局锁将线程池状态替换成整理状态 调用 terminated();扩展方法（这也是一个扩展方法，在线程池结束的时候调用）将线程池状态替换成结束状态 解除全局锁
注意： 我们可以通过的 shutdown或shutdownNow方法来结束线程池。他们都是通过遍历工作线程容器，然后逐个中断工作线程，所以无法响应中断的任务 可能永远无法终止。shutdown和shutdownNow的区别在于：shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP，然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程，并返回等待执行任务的列表；而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态，然后中断所有没有正在执行任务的线 程。只要调用了 shutdown和shutdownNow那么isShutdown方法就会返回true当所有的任务都已关闭后，才表示线程池关闭成功，这时调用 isTerminaed方法会返回true
线程池的监控
通过扩展线程池进行监控。可以通过继承线程池来自定义线程池，重写线程池的 beforeExecute、afterExecute和terminated方法，也可以在任务执行前、执行后和线程池关闭前执 行一些代码来进行监控。例如，监控任务的平均执行时间、最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。
getTaskCount()
public long getTaskCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
long n = completedTaskCount;
for (Worker w : workers) {
n += w.completedTasks;
if (w.isLocked())
++n;
}
return n + workQueue.size();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
获取线程池需要执行的任务数量。总数=已经结束线工作程完成的任务数(completedTaskCount) + 还未结束线程工作线程完成的任务数(w.completedTasks)+正在执行的任务数(w.isLocked())+还未执行的任务数(workQueue.size())
getCompletedTaskCount()
public long getCompletedTaskCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
long n = completedTaskCount;
for (Worker w : workers)
n += w.completedTasks;
return n;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
获取线程池在运行过程中已完成的任务数量。总数=已经结束线工作程完成的任务数(completedTaskCount) + 还未结束线程工作线程完成的任务数(w.completedTasks)
getLargestPoolSize()
public int getLargestPoolSize() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
return largestPoolSize;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
获取线程池里曾经创建过的最大线程数量。通过这个数据可以知道线程池是 否曾经满过。如该数值等于线程池的最大大小，则表示线程池曾经满过。
getPoolSize()
public int getPoolSize() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
// Remove rare and surprising possibility of
// isTerminated() && getPoolSize() > 0
return runStateAtLeast(ctl.get(), TIDYING) ? 0
: workers.size();
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
获取线程池的线程数量。如果线程池不销毁的话，线程池里的线程不会自动销 毁，所以这个大小只增不减。
getActiveCount()
public int getActiveCount() {
final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
mainLock.lock();
try {
int n = 0;
for (Worker w : workers)
if (w.isLocked())
++n;
return n;
} finally {
mainLock.unlock();
}
}
获取活动的线程数。
合理地配置线程池
要想合理地配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来分析。
任务的性质：CPU密集型任务、IO密集型任务和混合型任务。 任务的优先级：高、中和低。 任务的执行时间：长、中和短。 任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务应配置尽可能小的 线程，如配置Ncpu+1个线程的线程池。由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配 置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，将其拆分成一个CPU密集型任务 和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐量 将高于串行执行的吞吐量。如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高 的任务先执行。
如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能 执行。 可以通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。 建议使用有界队列。有界队列能增加系统的稳定性和预警能力，可以根据需要设大一点 儿，比如几千。无界队列在某些异常情况下可能会撑爆内存。
N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，则工作线程数（线程池线程数）设置为 N*(x+y)/x，能让CPU的利用率最大化，详情可以参考线程数究竟设多少合理
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