线程池超过核心线程数的线程会释放吗

线程池超过核心线程数的线程不会立即释放，而是会等待一定的时间（keepAliveTime）后，如果没有新的任务到来，才会被释放。这是因为线程池在执行任务时，如果线程数量过多，会造成系统资源的浪费，而线程数量过少则会影响任务的执行效率。因此，线程池会根据任务的数量自动调整线程数量，以达到最优的执行效率。在Java中，可以通过ThreadPoolExecutor类来创建线程池，并通过设置参数来控制线程的数量和行为。

相关问题

ThreadPoolExecutor线程池的线程使用完后没有释放

### Java ThreadPoolExecutor 线程池中线程的正确回收与释放

为了确保 `ThreadPoolExecutor` 中的线程在使用完毕后能被正确回收和释放，需关注多个方面，包括合理设置构造函数参数、了解饱和策略以及掌握常见的排查方法。

#### 合理配置线程池参数

合理的线程池参数对于资源的有效管理至关重要。通过适当设定核心线程数 (`corePoolSize`) 和最大线程数 (`maximumPoolSize`) 可以控制线程的数量范围；而存活时间 (`keepAliveTime`) 则决定了超出核心数量之外的工作线程闲置后的生存期限[^3]。当任务量减少时，多余的线程会在超过该时间段之后终止并从池中移除。

// 创建一个具有特定参数的线程池实例
int corePoolSize = 10;
int maxPoolSize = 20;
long keepAliveSeconds = 60L;

BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(100);
ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    maxPoolSize,
    keepAliveSeconds,
    TimeUnit.SECONDS,
    workQueue,
    threadFactory,
    handler
);

#### 设置合适的饱和策略

如果不指定 `RejectedExecutionHandler` 饱和策略，默认采用的是 `AbortPolicy`，它会直接抛出异常拒绝新的任务。这对于某些应用场景可能不够友好，因此可以考虑其他更灵活的选择如 `CallerRunsPolicy`，这样即使达到极限也能让调用方执行任务从而保持系统的稳定性[^2]。

#### 常见问题及其解决方案

- **线程泄漏**：如果提交的任务没有正常结束（比如存在死循环），那么这些线程就不会返回给线程池供后续复用，进而造成内存泄露。应确保所有任务都能按时完成，并且在线程内部捕获可能出现的任何异常情况[^1]。

- **长时间占用CPU或IO资源**：部分任务可能会持续消耗大量计算能力或是等待I/O操作的结果，这时应该评估是否有必要调整线程池大小或者优化具体业务逻辑来提高效率。

- **忘记关闭线程池**：应用程序退出前应当显式地调用 `shutdown()` 方法停止接收新请求并将现有任务处理完毕后再彻底销毁线程池对象。此外还可以利用 `awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit)` 来实现优雅停机机制。

executor.shutdown(); // 关闭线程池不再接受新任务
try {
    if (!executor.awaitTermination(800, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
        executor.shutdownNow(); // 如果超时则强制中断正在运行的任务
    }
} catch (InterruptedException e) {
    executor.shutdownNow();
}

java线程池 启动线程和关闭线程

### Java 线程池的启动和安全关闭

#### 启动线程池
为了高效管理线程并处理大量并发任务，推荐使用 `java.util.concurrent.Executors` 工具类来创建预配置好的线程池实例。对于只需要一个工作线程的应用场景，可以采用如下方式初始化单一线程池：

ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

这种方式能够确保所有提交的任务按照顺序在一个单独的工作线程上执行[^1]。

当需要更灵活控制核心/最大线程数、队列长度等参数时，则应考虑直接利用 `ThreadPoolExecutor` 构造函数自定义线程池对象；但是要注意避免每次请求到来时都新建线程池的做法，这会带来不必要的开销并且可能导致资源耗尽问题[^2]。

#### 安全关闭线程池的最佳实践
在线程池不再被需要的情况下，应当采取适当措施释放其所占用的资源。通常有两种方法用于优雅地终止线程池内的活动：

- **shutdown()**: 发送信号给线程池表示它应该停止接受新的任务，并等待已提交的任务完成（包括正在运行中的）。调用此方法之后不能再向该线程池提交新任务。

- **shutdownNow()**: 尝试立即停止所有的活跃任务，并返回尚未开始执行的任务列表。请注意这个操作可能会导致某些未保存的数据丢失或事务中断等问题，在实际应用中需谨慎评估其影响后再决定是否使用。

下面给出一段示范代码展示如何正确地开启与结束一个固定大小为5的核心线程数量级的缓存型线程池:

import java.util.concurrent.*;

public class ThreadPoolExample {
    private static final ExecutorService threadPool;

    static {
        int corePoolSize = 5;
        int maxPoolSize = 10;
        long keepAliveTimeInSeconds = 60L;
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingDeque<>(10);
        
        threadPool = new ThreadPoolExecutor(
            corePoolSize,
            maxPoolSize,
            keepAliveTimeInSeconds, TimeUnit.SECONDS,
            workQueue,
            new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
        );
    }

    public void submitTask(Runnable task){
        try{
            threadPool.submit(task);
        } catch (RejectedExecutionException e){
            System.err.println("Task submission failed due to pool shutdown or rejection policy.");
        }
    }

    public void gracefulShutdown(){
        threadPool.shutdown(); // Initiate orderly shutdown.
        try {
            if (!threadPool.awaitTermination(800, TimeUnit.MILLISECONDS)){
                threadPool.shutdownNow(); // Forceful termination after timeout.
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            threadPool.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt(); // Preserve interrupt status.
        }
    }
}

这段代码展示了如何构建一个具有特定配置选项的线程池，并提供了两种关闭策略——一种是在合理时间内尝试平滑退出(`shutdown()` 和 `awaitTermination`)，另一种则是强制性的快速清理 (`shutdownNow()`)。此外还加入了对拒绝服务异常的支持以应对可能发生的过载状况。

值得注意的是，在多线程环境中处理异常非常重要。由于子线程抛出的异常不会自动传播到主线程，因此应在每个独立任务内部实现合适的错误捕捉机制而不是依赖外部包裹式的 `try...catch` 结构[^3]。

最后提醒一点，针对不同类型的服务需求设计专门定制化的线程池有助于提高整体系统的响应速度和服务质量。例如，I/O 密集型任务适合较大的线程数目而 CPU 密集型则相反[^4]。