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（5）ThreadPoolExecutor 和 ThreadPoolTaskExecutor 怎么选
线程池，顾名思义，可以类比一个水池，而每一个线程，都好比水池的水。因此，水池多大，看系统硬件配置，此处不多赘述。
当然，关于线程池大小的设定，也有其他开发者对此做出了建议：
线程池大小的设置
针对这个问题，我们首先要确认的是我们的需求是计算密集型还是IO密集型。
如果是计算密集型，比较理想的方案是：线程数 = CPU核数 + 1，也可以设置成CPU核数*2，一般设置CPU*2
如果是IO密集型，线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数)，这个组赛系数一般为0.8~0.9之间，也可以取0.8或者0.9.
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40386113/article/details/127581333
@EnableAsync // 这注解允许异步
@Async // 这注解的函数会被异步处理线程池的作用，很大程度上是为了并发，高效处理任务。而异步处理任务，可以有效提高处理任务的吞吐量。
Thread同样可以创建线程，但是线程使用完之后需要对线程资源进行销毁回收，这本身对资源的消耗不小，且容易造成线程上下文切换问题，甚至线程管理不当容易造成资源耗尽。因此需要使用线程时，要谨慎选择Thread。
如果有多线程共享数据的方式，要牢记各种使用场景的线程安全数据类型。如：
@Configuration 注解的配置类
@Bean 将实例对象提交给IoC容器这对组合的搭配，让我们可以将实例对象的管理忽略，将更多的心思放在业务开发上。
值得点出来的还有 @Autowired(required = true) 自动装配实例对象；如果你不想自动装配，则 required = false。
首先这两种线程池方式，本质上一样，ThreadPoolTaskExecutor 源码上是在 ThreadPoolExecutor 上再加了一层包装，为了更方便在spring框架中使用。而这里只讲ThreadPoolTaskExecutor。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
@EnableAsync
@Configuration
public class ThreadPoolCfg {
// 获取服务器的cpu个数
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// 核心线程数量
private static final int COUR_SIZE = CPU_COUNT * 2;
// 线程最大数量
private static final int MAX_COUR_SIZE = COUR_SIZE * 4;
// 提交给IoC容器，装配名称为 "threadPoolTaskExecutor"
@Bean("threadPoolTaskExecutor")
public ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor(){
ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
// 核心线程数量
threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(COUR_SIZE);
// 最大线程数
threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(MAX_COUR_SIZE);
// 线程缓冲任务队列
threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(MAX_COUR_SIZE * 2);
// 线程空闲时间
threadPoolTaskExecutor.setKeepAliveSeconds(60);
// 线程名称前缀
threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("taskExecutor-");
// 线程拒绝任务处理策略：没精力处理时，直接拒绝任务；若执行程序已被关闭，则直接丢弃
threadPoolTaskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
return threadPoolTaskExecutor;
}
}
// 这是个测试
public void test() {
for (int i = 0; i < 10; i++){
taskExecutor.execute(this::do_test);
}
System.out.println("main thread:" + Thread.currentThread().getName());
}
@Async("threadPoolTaskExecutor")
public void do_test() {
System.out.println("thread name:" + Thread.currentThread().getName());
}以下则是测试结果，可以很明显看到线程的不同。
