CPU密集型任务线程池参数设置

在设置 CPU 密集型任务的线程池参数时，需要综合考虑多个因素，以充分利用 CPU 资源，提高系统性能。以下是线程池几个主要参数的设置建议：

核心线程数（corePoolSize）

设置原则：核心线程数通常设置为 CPU 核心数 + 1。这是因为 CPU 密集型任务主要消耗 CPU 资源进行计算，让核心线程数接近 CPU 核心数可以充分利用 CPU 的计算能力。多出来的一个线程是为了防止线程偶尔发生的缺页中断或者其他原因导致的任务暂停而带来的影响，确保 CPU 的时钟周期不会被浪费。
获取 CPU 核心数：可以使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 方法获取系统的 CPU 核心数。例如，在 Java 代码中可以这样实现：

int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors()  + 1; 

最大线程数（maximumPoolSize）
设置原则：最大线程数可以设置为与核心线程数相同，即 CPU 核心数 + 1。因为 CPU 密集型任务的瓶颈在于 CPU 资源，过多的线程会导致线程上下文切换频繁，增加系统开销，降低性能。所以一般不需要额外创建过多的线程。

示例代码：

int maximumPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors()  + 1; 

工作队列（workQueue）

设置原则：由于 CPU 密集型任务的计算量较大，任务执行时间相对较长，为了减少任务排队的等待时间，提高任务的响应速度，可以选择一个较小的工作队列，或者使用 SynchronousQueue。SynchronousQueue 没有容量，每个插入操作必须等待另一个线程的移除操作，反之亦然，这样可以避免任务在队列中长时间等待，使任务尽快得到执行。

示例代码：

import java.util.concurrent.SynchronousQueue;  
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
 
// 获取 CPU 核心数 
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors()  + 1; 
int maximumPoolSize = corePoolSize; 
// 使用 SynchronousQueue 作为工作队列 
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 
    corePoolSize, 
    maximumPoolSize, 
    0L, 
    TimeUnit.MILLISECONDS, 
    new SynchronousQueue<Runnable>() 
); 

线程存活时间（keepAliveTime）

设置原则：对于 CPU 密集型任务，一般不需要设置线程存活时间，因为线程会一直被利用来执行任务。可以将 keepAliveTime 设置为 0，即线程不会因为空闲而被销毁。

示例代码：

long keepAliveTime = 0L; 
TimeUnit unit = TimeUnit.MILLISECONDS; 

拒绝策略（handler）

设置原则：当线程池的工作队列已满且线程数达到最大线程数时，新提交的任务会触发拒绝策略。常见的拒绝策略有 AbortPolicy（直接抛出异常）、CallerRunsPolicy（由调用线程处理该任务）、DiscardPolicy（直接丢弃该任务）和 DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务，然后尝试提交新任务）。对于 CPU 密集型任务，可以根据具体业务需求选择合适的拒绝策略。一般情况下，AbortPolicy 是比较常用的，它可以让调用者及时知道任务提交失败，便于进行后续处理。

示例代码：

import java.util.concurrent.AbortPolicy;  
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;  
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
 
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors()  + 1; 
int maximumPoolSize = corePoolSize; 
long keepAliveTime = 0L; 
TimeUnit unit = TimeUnit.MILLISECONDS; 
 
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 
    corePoolSize, 
    maximumPoolSize, 
    keepAliveTime, 
    unit, 
    new SynchronousQueue<Runnable>(), 
    new AbortPolicy() 
); 

在实际应用中，还需要根据具体的业务场景和系统特性对线程池参数进行调整和优化，同时监控线程池的状态和性能指标，以确保系统的稳定性和高效性。