实际开发什么场景⽤到线程池_线程池的具体业务场景分析如今，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~
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corePoolSize和maxPoolSize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。
