线程池拒绝策略开发中常用什么策略_面试官：说说你知道多少种线程池拒绝策略...

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前言

线程池，相信很多人都有用过，没用过相信的也有学习过。但是，线程池的拒绝策略，相信知道的人会少许多。

四种线程池拒绝策略

当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize时，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略，通常有以下四种策略：

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：丢弃任务，但是不抛出异常。ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新提交被拒绝的任务ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程(提交任务的线程)处理该任务

线程池默认的拒绝策略

既然有四种拒绝策略可以选择，那么线程池的默认拒绝策略是什么呢？查看java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor类的源码，我们可以看到：

/** * The default rejected execution handler */private static final RejectedExecutionHandler defaultHandler = new AbortPolicy();

线程池的默认拒绝策略为AbortPolicy，即丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。我们可以通过代码来验证这一点，现有如下代码：

public class ThreadPoolTest { public static void main(String[] args) { BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue<>(100); ThreadFactory factory = r -> new Thread(r, "test-thread-pool"); ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS, queue, factory); while (true) { executor.submit(() -> { try { System.out.println(queue.size()); Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } }}

这里是一个默认的线程池，没有设置拒绝策略，设置了最大线程队列是100。运行代码：

结果是符合预期的，这也证明了线程池的默认拒绝策略是ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

设置线程池拒绝策略

如果我们想要根据实际业务场景需要，设置其他的线程池拒绝策略，可以通过ThreadPoolExecutor重载的构造方法进行设置：

现在的开发中，相信大家都有使用spring，其实我们也可以通过spring提供的org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor构建线程池。如下：

@Configurationpublic class TaskExecutorConfig implements AsyncConfigurer { /** * Set the ThreadPoolExecutor's core pool size. */ private static final int CORE_POOL_SIZE = 5; /** * Set the ThreadPoolExecutor's maximum pool size. */ private static final int MAX_POOL_SIZE = 5; /** * Set the capacity for the ThreadPoolExecutor's BlockingQueue. */ private static final int QUEUE_CAPACITY = 1000; /** * 通过重写getAsyncExecutor方法，制定默认的任务执行由该方法产生 *

* 配置类实现AsyncConfigurer接口并重写getAsyncExcutor方法，并返回一个ThreadPoolTaskExevutor * 这样我们就获得了一个基于线程池的TaskExecutor */ @Override public Executor getAsyncExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor(); taskExecutor.setCorePoolSize(CORE_POOL_SIZE); taskExecutor.setMaxPoolSize(MAX_POOL_SIZE); taskExecutor.setQueueCapacity(QUEUE_CAPACITY); taskExecutor.initialize(); taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()); return taskExecutor; }}

通过ThreadPoolTaskExecutor的setRejectedExecutionHandler设置拒绝策略即可。

拒绝策略场景分析

AbortPolicy

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。

A handler for rejected tasks that throws a {@code RejectedExecutionException}.

这是线程池默认的拒绝策略，在任务不能再提交的时候，抛出异常，及时反馈程序运行状态。如果是比较关键的业务，推荐使用此拒绝策略，这样子在系统不能承载更大的并发量的时候，能够及时的通过异常发现。

DiscardPolicy

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy：丢弃任务，但是不抛出异常。如果线程队列已满，则后续提交的任务都会被丢弃，且是静默丢弃。

A handler for rejected tasks that silently discards therejected task.

使用此策略，可能会使我们无法发现系统的异常状态。建议是一些无关紧要的业务采用此策略。例如，本人的博客网站统计阅读量就是采用的这种拒绝策略。

DiscardOldestPolicy

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新提交被拒绝的任务。

A handler for rejected tasks that discards the oldest unhandled request and then retries {@code execute}, unless the executor is shut down, in which case the task is discarded.

此拒绝策略，是一种喜新厌旧的拒绝策略。是否要采用此种拒绝策略，还得根据实际业务是否允许丢弃老任务来认真衡量。

CallerRunsPolicy

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy：由调用线程处理该任务

A handler for rejected tasks that runs the rejected task directly in the calling thread of the {@code execute} method, unless the executor has been shut down, in which case the task is discarded.

如果任务被拒绝了，则由调用线程(提交任务的线程)直接执行此任务，我们可以通过代码来验证这一点：

把之前的代码修改如下：

public static void main(String[] args) { BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue<>(10); ThreadFactory factory = r -> new Thread(r, "test-thread-pool"); ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS, queue, factory, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); for (int i = 0; i < 1000; i++) { executor.submit(() -> { try { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":执行任务"); Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); }}