在jdk7中，我們使用執行緒池可能會使用ExecutorService，預設有四種方式

Executors.newSingleeThreadPool()

Executors.newFixedThreadPool()

Executors.newCacheThreadPool()

Executors.newScheduledThreadPool()

在jdk8中，CompletableFuture騰空出世，它簡化了非同步任務的寫法，提供了很多非同步任務的計算方式。

言歸正傳，現在生產上面出現的問題是，在流量激增的時候，響應很慢，慢慢的所有請求都無妨得到響應結果。

解決方案:

①檢視cpu和記憶體使用率

cpu使用率很低，5%左右，記憶體使用一直不變，基本排除不是他們的問題。

①.檢視gc

看到full gc沒有發生，young gc 雖然增加了一點，但是平均響應時間也就是50ms，也算正常了。

② 分析dump堆

下了一個126M的dump包，有一個類佔了60m。首先懷疑是不是記憶體溢位了，但是通過分析，這部分快取是必需要做的，並且當時dump下來的包確實有點小，資料觀測的不夠準確。

③.檢視棧資訊

發現有很多ForkJoinPool.commonPool-worker-執行緒正在等待，其實使用過CompletableFuture的同學就知道，它裡面用的是ForkJoin池來實現的。有想了解執行緒池原始碼的可以去讀讀這篇文章。

為什麼這裡會有這麼多的執行緒在等待呢？生產上面的伺服器使用的是一個兩核的伺服器，執行緒池裡面只會是1個執行緒可以執行。為什麼是一個，請看原始碼。

@Test
public void test12() throws InterruptedException {  先做一個單元測試
    CompletableFuture.runAsync(()->{  //在此處打斷點
        System.out.println("111");
});
Thread.sleep(400000);
}

一步一步把程式碼貼出來，看官看好。

public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {  //執行執行緒的方法
    return asyncRunStage(asyncPool
 
, runnable);
}

asyncPool是什麼？看一下這個值的設定。

private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?
    ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();

useCommonPool是什麼？

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

public static int getCommonPoolParallelism() {
    return commonParallelism;
}

commonParallelism就是那個併發的執行緒數，它又是怎麼來的呢？

static {
    // initialize field offsets for CAS etc
    。。。。。。
    commonMaxSpares = DEFAULT_COMMON_MAX_SPARES;
defaultForkJoinWorkerThreadFactory =
        new DefaultForkJoinWorkerThreadFactory();
modifyThreadPermission = new RuntimePermission("modifyThread");
common = java.security.AccessController.doPrivileged
(new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {
            public ForkJoinPool run() { return makeCommonPool(); }});  //重點看makeCommonPool方法
    int par = common.config & SMASK; // 獲取到par SMASK的值是 65535 也就是1111111111111111  &操作還是common.config本身，看樣子還是要看看config是怎麼來的
commonParallelism = par > 0 ? par : 1;  想知道par是什麼值，這個值為負數預設是1
}

private static ForkJoinPool makeCommonPool() {
    int parallelism = -1;  //這個併發的執行緒數預設是-1
ForkJoinWorkerThreadFactory factory = null;
  。。。。。。
    if (parallelism < 0 && (parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0)  //看到了吧，執行緒池中的處理執行緒數=電腦核數-1
        parallelism = 1;
    if (parallelism > MAX_CAP)
        parallelism = MAX_CAP;
    return new ForkJoinPool(parallelism, factory, handler, LIFO_QUEUE,
"ForkJoinPool.commonPool-worker-");  //指定執行緒的名字
}

到此分析完畢，使用了逆推法。

由於生產伺服器電腦核數較小，而在CompletableFuture程式碼中又使用了預設的執行緒池，處理的執行緒個數是電腦核數-1。這樣等有大請求量過來，處理邏輯又很複雜，很多執行緒都在等待執行，慢慢拖垮了伺服器。

調整執行緒池的大小

《Java併發程式設計實戰》（http://mng.bz/979c）一書中，Brian Goetz和合著者們為執行緒池大小
的優化提供了不少中肯的建議。這非常重要，如果執行緒池中執行緒的數量過多，最終它們會競爭
稀缺的處理器和記憶體資源，浪費大量的時間在上下文切換上。反之，如果執行緒的數目過少，正
如你的應用所面臨的情況，處理器的一些核可能就無法充分利用。Brian Goetz建議，執行緒池大
小與處理器的利用率之比可以使用下面的公式進行估算：
N threads = N CPU * U CPU * (1 + W/C)
其中：
❑N CPU 是處理器的核的數目，可以通過 Runtime.getRuntime().availableProce-
ssors() 得到
❑U CPU 是期望的CPU利用率（該值應該介於0和1之間）

❑W/C是等待時間與計算時間的比率

這裡太囉嗦了，一般的設定執行緒池的大小規則是

如果服務是cpu密集型的，設定為電腦的核數

如果服務是io密集型的，設定為電腦的核數*2