原创 线程池的具体业务场景分析

发布时间:2020-04-15 18:19:02 浏览 2819 来源:博学谷 作者:照照

    如今,通过线程池最大程度利用CPU的多核性能是十分常见的基础操作。与此同时线程池的优势是显而易见的,它可以降低系统资源消耗,提高系统响应速度,方便线程并发数的管控等等。那么线程池的实现是怎么样的呢?本文将带大家分析线程池的具体业务场景,现在让我们开始吧~

     

    线程池业务场景

     

    一、业务场景

     

    快速响应用户请求是线程池十分常见的业务场景。具体来讲就是用户发起的实时请求,服务追求响应时间。比如说用户要查看一个商品的信息,那么我们需要将商品维度的一系列信息如商品的价格、优惠、库存、图片等等聚合起来,展示给用户。

     

    除此之外,快速处理批量任务也是我们会遇到的业务场景。离线的大量计算任务,需要快速执行。比如说,统计某个报表,需要计算出全国各个门店中有哪些商品有某种属性,用于后续营销策略的分析,那么我们需要查询全国所有门店中的所有商品,并且记录具有某属性的商品,然后快速生成报表。

     

    二、使用分析

     

    针对快速响应用户请求的业务场景,我们应该从用户体验角度看,这个结果响应的越快越好,如果一个页面半天都刷不出,用户可能就放弃查看这个商品了。而面向用户的功能聚合通常非常复杂,伴随着调用与调用之间的级联、多级级联等情况,业务开发同学往往会选择使用线程池这种简单的方式,将调用封装成任务并行的执行,缩短总体响应时间。另外,使用线程池也是有考量的,这种场景最重要的就是获取最大的响应速度去满足用户,所以应该不设置队列去缓冲并发任务,调高corePoolSizemaxPoolSize去尽可能创造多的线程快速执行任务。

     

    至于快速处理批量任务,这种场景需要执行大量的任务,我们也会希望任务执行的越快越好。这种情况下,也应该使用多线程策略,并行计算。但与响应速度优先的场景区别在于,这类场景任务量巨大,并不需要瞬时的完成,而是关注如何使用有限的资源,尽可能在单位时间内处理更多的任务,也就是吞吐量优先的问题。所以应该设置队列去缓冲并发任务,调整合适的corePoolSize去设置处理任务的线程数。在这里,设置的线程数过多可能还会引发线程上下文切换频繁的问题,也会降低处理任务的速度,降低吞吐量。

     

    三、结论与反思

     

    线程池使用面临的核心的问题在于线程池的参数并不好配置。一方面线程池的运行机制不是很好理解,配置合理需要强依赖开发人员的个人经验和知识;另一方面,线程池执行的情况和任务类型相关性较大,IO密集型和CPU密集型的任务运行起来的情况差异非常大,这导致业界并没有一些成熟的经验策略帮助开发人员参考。

     

    以上就是线程池的具体业务场景分析,大家都理解了吗?如果大家想要继续深入学习并发编程的相关知识点,可以在博学谷学习课程Java并发编程高阶技术实践》,课程进入链接:https://www.boxuegu.com/course/detail-1515.html

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