为什么阿里巴巴要禁用 Executors 创建线程池？

一、写在前面

通过阅读本篇文章你将了解到：

线程池的定义
Executors 创建线程池的几种方式
ThreadPoolExecutor 对象
线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系
Executors 创建返回 ThreadPoolExecutor 对象
OOM 异常测试
如何定义线程池参数

二、线程池的定义

管理一组工作线程。通过线程池复用线程有以下几点优点：

减少资源创建 => 减少内存开销，创建线程占用内存
降低系统开销 => 创建线程需要时间，会延迟处理的请求
提高稳定稳定性 => 避免无限创建线程引起的 OOM(OutOfMemoryError)

三、Executors 创建线程池的方式

根据返回的对象类型创建线程池可以分为三类：

创建返回 ThreadPoolExecutor 对象
创建返回 ScheduleThreadPoolExecutor 对象
创建返回 ForkJoinPool 对象

本文只讨论创建返回 ThreadPoolExecutor 对象。

四、ThreadPoolExecutor 对象

在介绍 Executors 创建线程池方法前先介绍一下 ThreadPoolExecutor，因为这些创建线程池的静态方法都是返回ThreadPoolExecutor 对象，和我们手动创建 ThreadPoolExecutor 对象的区别就是我们不需要自己传构造函数的参数。

ThreadPoolExecutor 的构造函数共有四个，但最终调用的都是同一个：

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public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)

corePoolSize => 线程池核心线程数量
maximumPoolSize => 线程池最大数量
keepAliveTime => 空闲线程存活时间
unit => 时间单位
workQueue => 线程池所使用的缓冲队列
threadFactory => 线程池创建线程使用的工厂
handler => 线程池对拒绝任务的处理策略

五、线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系

执行逻辑说明：

判断核心线程数是否已满，核心线程数大小和 corePoolSize 参数有关，未满则创建线程执行任务。
若核心线程池已满，判断队列是否满，队列是否满和 workQueue 参数有关，若未满则加入队列中。
若队列已满，判断线程池是否已满，线程池是否已满和 maximumPoolSize 参数有关，若未满创建线程执行任务。
若线程池已满，则采用拒绝策略处理无法执执行的任务，拒绝策略和 handler 参数有关。

六、Executors 创建返回 ThreadPoolExecutor 对象

Executors 创建返回ThreadPoolExecutor对象的方法共有三种：

Executors#newCachedThreadPool => 创建可缓存的线程池
Executors#newSingleThreadExecutor => 创建单线程的线程池
Executors#newFixedThreadPool => 创建固定长度的线程池

6.1 newCachedThreadPool

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public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>());
}

CachedThreadPool 是一个根据需要创建新线程的线程池

corePoolSize => 0，核心线程池的数量为 0
maximumPoolSize => Integer.MAX_VALUE，可以认为可以无限创建线程
keepAliveTime => 60L
unit => 秒
workQueue => SynchronousQueue

当一个任务提交时，corePoolSize 为 0 不创建核心线程，SynchronousQueue是一个不存储元素的队列，可以理解为队里永远是满的，因此最终会创建非核心线程来执行任务。对于非核心线程空闲60s时将被回收。因为 Integer.MAX_VALUE 非常大，可以认为是可以无限创建线程的，在资源有限的情况下容易引起OOM异常。

6.2 newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService(
        new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

SingleThreadExecutor 是单线程线程池，只有一个核心线程

corePoolSize => 1，核心线程池的数量为 1
maximumPoolSize => 1，线程池最大数量为 1，即最多只可以创建一个线程，唯一的线程就是核心线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue => LinkedBlockingQueue

当一个任务提交时，首先会创建一个核心线程来执行任务，如果超过核心线程的数量，将会放入队列中，因为 LinkedBlockingQueue 是长度为 Integer.MAX_VALUE 的队列，可以认为是无界队列，因此往队列中可以插入无限多的任务，在资源有限的时候容易引起OOM异常，同时因为无界队列，maximumPoolSize 和 keepAliveTime 参数将无效，压根就不会创建非核心线程。

6.3 newFixedThreadPool

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public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

FixedThreadPool 是固定核心线程的线程池，固定核心线程数由用户传入

corePoolSize => nThreads，核心线程池的数量为1
maximumPoolSize => nThreads，线程池最大数量为nThreads，即最多只可以创建nThreads个线程
keepAliveTime => 0L
unit => 毫秒
workQueue => LinkedBlockingQueue 它和 SingleThreadExecutor 类似，唯一的区别就是核心线程数不同，并且由于使用的是 LinkedBlockingQueue，在资源有限的时候容易引起 OOM 异常。

6.4 总结

FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor => 允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而引起 OOM 异常。
CachedThreadPool => 允许创建的线程数为 Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而引起 OOM 异常。

这就是为什么禁止使用 Executors 去创建线程池，而是推荐自己去创建 ThreadPoolExecutor 的原因。

七、OOM 异常测试

理论上会出现OOM异常，下面测试验证下。

public class TaskTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
        int i = 0;
        while (true) {
            es.submit(new Task(i++));
        }
    }
}

使用 Executors 创建的 CachedThreadPool，往线程池中无限添加线程在启动测试类之前先将 JVM 内存调整小一点，不然很容易将电脑跑出问题，在 idea 里：Run -> Edit Configurations。

JVM参数说明：

-Xms10M => Java Heap 内存初始化值
-Xmx10M => Java Heap 内存最大值

运行结果：

1 2	Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main" Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:60416', transport: 'socket'

创建到 3w 多个线程的时候开始报OOM错误，另外两个线程池就不做测试了，测试方法一致，只是创建的线程池不一样。

八、如何定义线程池参数

CPU密集型 => 线程池的大小推荐为 CPU 数量 + 1，CPU 数量可以根据 Runtime.availableProcessors 方法获取。
IO密集型 => CPU 数量 * CPU 利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间)。
混合型 => 将任务分为 CPU密集型和 IO 密集型，然后分别使用不同的线程池去处理，从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整。
阻塞队列 => 推荐使用有界队列，有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生。
拒绝策略 => 默认采用的是 AbortPolicy 拒绝策略，直接在程序中抛出 RejectedExecutionException 异常【因为是运行时异常，不强制 catch】，这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐：
- 在程序中捕获 RejectedExecutionException 异常，在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略。
- 使用 CallerRunsPolicy 拒绝策略，该策略会将任务交给调用 execute 的线程执行【一般为主线程】，此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务，从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在 TCP 队列中，TCP 队列满将会影响客户端，这是一种平缓的性能降低。
- 自定义拒绝策略，只需要实现 RejectedExecutionHandler 接口即可。
- 如果任务不是特别重要，使用 DiscardPolicy 和 DiscardOldestPolicy 拒绝策略将任务丢弃也是可以的。

如果使用 Executors 的静态方法创建 ThreadPoolExecutor 对象，可以通过使用 Semaphore 对任务的执行进行限流也可以避免出现 XOOM X异常。