1、ThreadPoolExecutor 类: 它是线程池管理器的核心类，卖力创建、销毁和管理线程。
核心方法:
execute(Runnable command): 将任务提交给线程池实行。shutdown(): 开始关闭线程池，不再接管新任务，但会连续实行已提交的任务。shutdownNow(): 立即关闭线程池，并考试测验停滞所有正在实行的任务。关键属性:
2、Worker 类: 实际实行任务的线程类，每个 Worker 线程都持有一个 Runnable 工具，用来实行任务。
关键方法:
run(): 线程启动后，会调用该方法，从任务行列步队中获取任务并实行。isLocked(): 判断当前哨程是否正在实行任务。processWork(Runnable task): 实行任务，并处理任务实行完后的状态。3、BlockingQueue 接口: 任务行列步队，用于存放等待实行的任务。
常用实现:
ArrayBlockingQueue: 基于数组实现的有界行列步队，FIFO 顺序。LinkedBlockingQueue: 基于链表实现的无界行列步队，FIFO 顺序。SynchronousQueue: 同步队列，每个插入操作都须要等待一个相应的移除操作。4、ThreadFactory 接口: 线程工厂，用于创建新的线程。
常用实现:
Executors.defaultThreadFactory(): 默认的线程工厂，用于创建新的线程。自定义线程工厂： 可以自定义线程名、线程优先级等属性。5、RejectedExecutionHandler 接口: 谢绝策略，当线程池无法处理新任务时，会调用谢绝策略处理该任务。
常用实现:
AbortPolicy: 直接抛出 RejectedExecutionException 非常。CallerRunsPolicy: 由调用者线程实行任务。DiscardPolicy: 丢弃任务。DiscardOldestPolicy: 丢弃行列步队中最旧的任务。二、线程池事情流程
1、提交任务: 当调用 execute(Runnable command) 方法提交任务时，线程池会先判断当前哨程池的状态：
线程数 < corePoolSize: 创建一个新的核心线程实行任务。线程数 >= corePoolSize: 将任务放入任务行列步队。任务行列步队已满 && 线程数 < maximumPoolSize: 创建一个新的非核心线程实行任务。任务行列步队已满 && 线程数 >= maximumPoolSize: 调用谢绝策略处理该任务。2、实行任务: Worker 线程会从任务行列步队中获取任务并实行，实行完成后会再次考试测验从行列步队中获取任务。
3、管理线程: 线程池会根据任务情形动态调度线程数量：
空闲线程超过 keepAliveTime: 回收空闲线程。任务增加: 创建新的线程处理任务。4、关闭线程池: 当调用 shutdown() 或 shutdownNow() 方法时，线程池会停滞接管新的任务，并等待所有已提交的任务实行完毕后关闭线程池。
jdk中四种线程池利用场景解释
1、newFixedThreadPool(int nThreads)
场景： 适宜实行须要固天命量线程的任务，例如处理网络要求、数据库连接池等。
优点：
线程数量固定，不会涌现创建过多的线程导致资源耗尽的情形。可以掌握并发程度，避免资源竞争和去世锁。缺陷：
线程池大小固定，无法根据任务负载动态调度。当任务量大时，可能会造成任务积压。把稳事变：
线程池大小固定，如果任务过多，会造成任务积压，导致相应缓慢。当所有线程都处于繁忙状态时，新任务会被放入行列步队等待。import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class FixedThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { // 创建固定大小为 5 的线程池 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 提交 10 个任务 for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is executing task"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } executor.shutdown(); }}
2、newCachedThreadPool()
场景： 适宜实行大量短韶光任务，例如处理 HTTP 要求、文件上传下载等。
优点：
可以根据须要动态创建线程，避免资源摧残浪费蹂躏。能够快速相应大量短韶光任务。缺陷：
可能创建过多的线程，导致系统资源耗尽。频繁创建销毁线程，会造成性能损耗。把稳事变：
可能会创建大量线程，导致系统资源耗尽。线程空闲超过 60 秒就会被回收，频繁创建销毁线程，会造成性能损耗。import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class CachedThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { // 创建可缓存线程池 ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); // 提交 10 个任务 for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is executing task"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } executor.shutdown(); }}
3、newSingleThreadExecutor
场景： 适宜实行串行任务，例如处理数据库操作、文件读写等。
优点：
担保任务按顺序实行。避免多线程竞争资源。缺陷：
无法利用多核 CPU 的上风，效率较低。当单个任务实行韶光过永劫，会影响其他任务的实行。把稳事变：
仅创建单个线程，所有任务都由该线程串行实行。import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class SingleThreadExecutorExample { public static void main(String[] args) { // 创建单线程线程池 ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 提交 10 个任务 for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.execute(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is executing task"); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); } executor.shutdown(); }}
4、newScheduledThreadPool(int corePoolSize)
场景： 适宜实行定时任务和周期性任务，例如定期数据备份、定时清理缓存等。
优点：
支持定时任务和周期性任务实行。可以灵巧掌握任务实行韶光。缺陷：
须要手动管理任务韶光间隔。当任务实行韶光过永劫，可能会影响其他任务的实行。把稳事变：
须要设置核心线程数和任务实行的韶光间隔。建议利用 scheduleAtFixedRate 或 scheduleWithFixedDelay 方法来实行定时任务。import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class ScheduledThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { // 创建带定时功能的线程池 ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2); // 定时任务：每隔 1 秒实行一次 executor.scheduleAtFixedRate(() -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is executing scheduled task"); }, 1, 1, TimeUnit.SECONDS); executor.shutdown(); }}
一、开源项目
1、Zimug-Monitor-ThreadPool
实现事理:
利用 Java Agent 技能在程序启动时修正 ThreadPoolExecutor 类的字节码。在 ThreadPoolExecutor 的布局函数中添加代码，将新建的线程池添加到一个全局凑集中。通过定时任务监控全局凑集中的所有线程池，获取状态信息并输出到日志或图形界面。上风:
专注于线程池监控，供应丰富的线程池状态信息，包括活动线程数、行列步队大小、已完成任务数量、核心线程数、最大线程数、保持活动韶光等。可以根据监控信息进行综合剖析，判断线程池是否处于过载、行列步队是否满等情形，并输出警告信息。劣势:
须要利用 Java Agent 技能，须要修处死式的字节码，可能须要重新编译程序。监控线程池的性能影响可能会比较大，由于须要不断地获取线程池的状态信息。2、JavaMelody
实现事理:
利用 Java Agent 技能，在程序启动时修正部分核心类，例如 ClassLoader、Thread 等。通过 AOP 技能拦截方法调用，获取程序运行的性能指标，例如 CPU 利用率、内存占用、方法实行韶光等。供应 Web 界面展示性能指标，并供应一些诊断和剖析工具。上风:
功能强大，可以监控程序的各个方面，包括线程池、内存、CPU、网络等。供应丰富的诊断工具，可以帮助用户剖析程序性能问题。供应 Web 界面，方便用户查看和剖析监控数据。劣势:
监控范围比较广，可能导致监控数据比较多，增加剖析难度。性能影响比较大，由于须要拦截方法调用，获取性能指标。3、Spring Boot Actuator
事理:
Spring Boot Actuator 供应了 Endpoint 机制，可以暴露程序的运行状态信息，包括线程池信息。Actuator 利用 Micrometer 库网络性能指标，并通过 HTTP 协议暴露指标数据。
监控线程池的事理:
集成 Micrometer 库: Spring Boot Actuator 默认集成 Micrometer 库，用于网络程序的性能指标。创建 ThreadPoolMetrics 工具: Micrometer 库供应了 ThreadPoolMetrics 类，用于网络线程池的性能指标。注册 ThreadPoolMetrics 工具: 将 ThreadPoolMetrics 工具注册到 MeterRegistry 中，并关联到相应的线程池。利用 Endpoint 暴露指标数据: Actuator 供应了 /actuator/metrics 端点，可以获取程序的性能指标数据，包括线程池的指标数据。优点:
大略易用: Spring Boot Actuator 供应了开箱即用的线程池监控功能，无需额外配置。集成方便: Actuator 与 Micrometer 库集成，可以方便地网络其他性能指标。功能强大: Actuator 供应了丰富的端点，可以获取程序的各种运行状态信息，包括线程池、内存、CPU 等。可扩展性强: Actuator 可以自定义 Endpoint，知足各种监控需求。缺陷:
性能影响: Actuator 的监控机制会对程序性能造成一定影响，特殊是高性能程序。依赖 Spring Boot: Actuator 只能在 Spring Boot 项目中利用。监控范围有限: Actuator 紧张监控 Spring Boot 运用程序，对其他程序的监控功能有限。=====1、开启监控management.endpoint.metrics.enabled=true=====2、启动 Spring Boot 运用程序后，访问 http://localhost:8080/actuator/metrics，可以获取运用程序的性能指标数据，包括线程池的指标数据。{ "names": [ "system.cpu.usage", "jvm.memory.used", "jvm.memory.max", "jvm.threads.count", "http.server.requests", "threadpool.executor.active", "threadpool.executor.queue.size", "threadpool.executor.completed", "threadpool.executor.rejected" ]}
4、Prometheus with Grafana
二、自定义实现
ThreadPoolMonitorAgent 类: 与之前代码基本同等，利用 Java Agent 技能监控所有创建的 ThreadPoolExecutor 线程池。monitorThreadPool() 方法:添加了更多监控指标的获取，包括 corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime。添加了线程池状态判断，包括 isRunning（判断线程池是否处于运行状态）和 isSaturated（判断线程池是否处于饱和状态）。打印或记录监控信息，包括线程池状态、监控指标和综合剖析结果。综合剖析线程池运行情形，根据监控指标判断线程池是否处于过载、行列步队是否满等情形，并输出警告信息。import java.lang.instrument.Instrumentation;import java.lang.reflect.Field;import java.lang.reflect.Method;import java.util.HashSet;import java.util.Set;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class ThreadPoolMonitorAgent { private static final Set<ThreadPoolExecutor> monitoredPools = new HashSet<>(); public static void premain(String agentArgs, Instrumentation inst) { inst.addTransformer((loader, className, classfileBuffer, protectionDomain) -> { if (className.equals("java/util/concurrent/ThreadPoolExecutor")) { return new ClassFileTransformer() { @Override public byte[] transform(ClassLoader loader, String className, Class<?> classBeingRedefined, ProtectionDomain protectionDomain, byte[] classfileBuffer) { try { return instrumentClass(classfileBuffer); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return classfileBuffer; } } }.transform(loader, className, null, protectionDomain, classfileBuffer); } return classfileBuffer; }); } private static byte[] instrumentClass(byte[] classfileBuffer) throws Exception { // 利用 ASM 或其他字节码操作库修正 ThreadPoolExecutor 类 // 在布局函数中添加代码来监控线程池 // 例如，将线程池添加到 monitoredPools 凑集中 return classfileBuffer; // 这里须要实际修正字节码 } // 监控线程池状态的代码 public static void monitorThreadPool() { for (ThreadPoolExecutor pool : monitoredPools) { // 获取线程池状态信息 int activeCount = pool.getActiveCount(); int queueSize = pool.getQueue().size(); long completedTaskCount = pool.getCompletedTaskCount(); int corePoolSize = pool.getCorePoolSize(); int maximumPoolSize = pool.getMaximumPoolSize(); long keepAliveTime = pool.getKeepAliveTime(TimeUnit.SECONDS); // 判断线程池状态 boolean isRunning = !pool.isShutdown() && !pool.isTerminated(); boolean isSaturated = queueSize >= maximumPoolSize; // 打印或记录监控信息 System.out.println("ThreadPool: " + pool); System.out.println("Status: " + (isRunning ? "RUNNING" : "SHUTDOWN")); System.out.println("Active Count: " + activeCount); System.out.println("Queue Size: " + queueSize); System.out.println("Completed Task Count: " + completedTaskCount); System.out.println("Core Pool Size: " + corePoolSize); System.out.println("Maximum Pool Size: " + maximumPoolSize); System.out.println("Keep Alive Time: " + keepAliveTime + " seconds"); System.out.println("Saturated: " + isSaturated); System.out.println("--------------------------------------"); // 综合剖析线程池运行情形 if (activeCount >= maximumPoolSize) { System.out.println("WARNING: ThreadPool is overloaded. Consider increasing maximumPoolSize."); } if (queueSize > 0 && isSaturated) { System.out.println("WARNING: ThreadPool queue is full. Tasks may be rejected."); } } }}// 在程序启动时添加 agent 参数：// -javaagent:path/to/ThreadPoolMonitorAgent.jar
1、利用 jstack 命令
导出堆栈信息: 在命令行中利用 jstack 命令，并指定 Java 进程的 PID，例如：jstack 12345 > thread_dump.txt2、利用 JProfiler 或 VisualVM 等性能剖析工具
获取线程堆栈信息: 利用这些工具连接到 Java 进程，并选择 "Threads" 或 "Thread Dump" 视图，可以查看所有线程的堆栈信息。剖析线程池状态: 这些工具常日供应更直不雅观的视图，可以更方便地识别线程池线程、剖析线程状态、查看任务实行逻辑以及探求去世锁。天生报告: 这些工具可以天生包含线程堆栈信息和其他性能数据的报告，方便分享给其他团队成员。3、在线工具
https://gceasy.io/index.jsp
https://github.com/PerfMa/XPocket
https://arthas.aliyun.com/doc/
