1、背景

在我们的项目中有这么一个场景，需要消费kafka中的消息，并生成对应的工单数据。早些时候程序运行的好好的，但是有一天，我们升级了容器的配置，结果导致部分消息无法消费。而消费者的代码是使用CompletableFuture.runAsync(() -> {while (true){ ..... }}) 来实现的。
即：

1. 需要消费Kafka topic的个数： 7个，每个线程消费一个topic
2. 消费方式：使用线程池异步消费
3. 消费池：默认的 ForkJoin 线程池???，并且没有做任何配置
4. 是否会释放线程池中的核心线程： 不会释放
5. 没出问题时容器配置： 2核4G
6. 出问题时容器配置：4核8G，影响的结果：只有3个topic的数据可以消费。

2、容器2核4G可以正常消费

即：此时程序会启动7个线程来进行消费。

3、容器4核8G只有部分可以消费

即：此时程序会启动3个线程来进行消费。

4、问题原因分析

1、通过上面的背景我们可以知道，是因为升级了容器的配置，才导致我们消费kafka中的消息失败了。
2、针对kafka中的每个topic，我们都会使用一个单独的线程来消费，并且不会释放这个线程。
3、而线程的启动方式是通过CompletableFuture.runAsync()方法来启动的，那么通过这种方式启动的线程，是每个任务一个启动一个线程，还是只启动固定的线程呢？.

通过以上分析，那么问题肯定是出现在线程池身上，那么我们默认使用的是什么线程池呢？查看CompletableFuture.runAsync()的源码可知，有一定的几率是ForkJoinPool。那么我们一起看下源码。

5、源码分析

1、确认使用什么线程池

public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
}
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();

通过上述源码可知，我们可能使用的ForkJoin线程池，也可能使用的是ThreadPerTaskExecutor线程池。

1. ThreadPerTaskExecutor 这个是每个任务，一个线程。
2. ForkJoinPool 那么就需要确定启动了多少个线程。

2、确认是否使用 ForkJoin 线程池

需要确定 useCommonPool 字段是如何赋值的。

private static final boolean useCommonPool =(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);

通过上面代码可知，是否使用ForkJoin线程池，是由 ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()的值确定的。（即并行度是否大于1，大于则使用ForkJoin线程池）

public static int getCommonPoolParallelism() {return commonParallelism;
}

3、commonParallelism 的赋值

1、从上图中可知parallelism的设置有2种方式

• 通过Jvm的启动参数java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism进行设置，且这个值最大为 MAX_CAP即32727。
• 若没有通过Jvm的参数配置，则有2种情况，若cpu的核数<=1，则返回1，否则返回cpu的核数-1

2、commonParallelism的取值

common = java.security.AccessController.doPrivileged(new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {public ForkJoinPool run() { return makeCommonPool(); }});
int par = common.config & SMASK; // report 1 even if threads disabled
commonParallelism = par > 0 ? par : 1;

SMASK 的值是 65535。
common.config 的值就是 (parallelism & SMASK) | 0的值，即最大为65535，若parallelism的值为0，则返回0。
int par = common.config & SMASK ，即最大为 65535
commonParallelism = par > 0 ? par : 1 的值就为 parallelism的值或1

6、结论

结论：
由上面的知识点，我们可以得出，当我们的容器是2核4G时，程序选择的线程池是ThreadPerTaskExecutor，当我们的容器是4核8G时，程序选择的线程池是ForkJoinPool。