Executor是一个接口,它定义执行异步任务的标准方法。Java中提供一个默认的实现类,即ThreadPoolExecutor。这个类负责创建和管理线程池,开发者可以通过配置各种参数来控制线程池的行为。常见的配置项包括:
- corePoolSize: 线程池中的核心线程数量,即保持一直存在的线程数。
- maximumPoolSize: 线程池中允许的最大线程数量。
- keepAliveTime: 非核心线程的最大空闲时间,超过这个时间就会被回收。
- workQueue: 用于保存待执行任务的阻塞队列。
- threadFactory: 用于创建新线程的工厂,可以自定义线程的名称、优先级等属性。
- rejectedExecutionHandler: 当任务无法被添加到工作队列时的处理策略,比如抛出异常或者直接拒绝任务。
对于批量查询的场景,我们需要合理地配置Executor的各个参数,以达到最佳的性能。一般来说,我们应该遵循以下原则:
- 确定合理的线程数量: 通常来说,corePoolSize和maximumPoolSize的数量应该略大于CPU的核心数量,以充分利用系统资源。线程数量太少,会导致任务排队,影响查询效率;线程数量过多,会导致频繁的上下文切换,也会降低性能。
- 选择合适的工作队列: 对于批量查询这种"瞬时"的任务,我们通常可以选择使用有界队列,如ArrayBlockingQueue。这样可以限制待执行任务的数量,避免内存溢出。使用无界队列,如LinkedBlockingQueue,可能会导致任务无限积压,也可能会耗尽系统资源。
- 合理设置keepAliveTime: 对于批量查询这种短时任务,keepAliveTime可以设置得较小,比如1-2秒。这样可以快速回收空闲的非核心线程,减少资源浪费。
- 配置合适的拒绝策略: 任务无法被添加到工作队列,我们可以选择抛出异常或者直接拒绝任务。对于批量查询,我们通常希望能够及时响应用户,所以可以选择CallerRunsPolicy这种策略,将任务直接在调用线程中执行。
合理配置Executor的各项参数,可以大幅提高批量查询的并发处理能力,从而提升整体的系统性能。当然,具体的配置值还需要根据实际的业务场景和系统环境进行测试和调优。
