3.2 线程池选择
线程池作为压测引擎的核心执行器，是构建整个方案的重中之重。第 1 章我们已经讲过了线程池的常见类型以及适用场景，这里不多赘述。因为我们选择的是线程模型，为了更好的管理线程及任务，我们选择自定义线程池。设计线程池参数考虑以下几点：
保障足够线程资源执行测试用例。
保障测试任务提交后快速被执行。
保障线程复用，避免测试过程中频繁创建和销毁线程。
保障不会创建远超需求的线程。
这些条件对应到线程池参数上，可以参考 java.util.concurrent.Executors#newFixedThreadPool(int) 方法的内容：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>());}
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这里做几点修改：
将线程 keepAliveTime 调整为 60 秒，这样可以提升线程复用机会。
我们增加 threadFactory 参数，方便我们打印日志和排查故障。
workQueue 我们限制最大长度，设置为 1，或者使用 java.util.concurrent.SynchronousQueue 代替 java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue。
演示代码如下：
package org.funtester.performance.books.chapter03.section2;
import java.util.concurrent.*;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/** * ThreadFactory 演示类 */public class ThreadFactoryDemo {
public static void main(String[] args) { ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {// 创建一个线程工厂
AtomicInteger index = new AtomicInteger();// 线程安全的线程编号
@Override public Thread newThread(Runnable r) {// 重写创建线程方法 Thread thread = new Thread(r);// 创建线程 thread.setName("线程-" + index.incrementAndGet());// 设置线程名称 return thread;// 返回创建的线程 } }; ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 3, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10), threadFactory);// 创建线程池 for (int i = 0; i < 8; i++) {// 向线程池提交8个任务 threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {// 提交任务 @Override public void run() {// 任务执行逻辑 System.out.println(System.currentTimeMillis() + " 线程池中的线程名称: " + Thread.currentThread().getName());// 输出线程名称 try { Thread.sleep(100);// 模拟任务执行时间 } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e);// 抛出运行时异常 } } }); } threadPoolExecutor.shutdown();// 关闭线程池 }}
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控制台输出：
1699978852559 线程池中的线程名称: 线程-11699978852559 线程池中的线程名称: 线程-21699978852559 线程池中的线程名称: 线程-31699978852663 线程池中的线程名称: 线程-31699978852664 线程池中的线程名称: 线程-21699978852664 线程池中的线程名称: 线程-11699978852768 线程池中的线程名称: 线程-31699978852769 线程池中的线程名称: 线程-2
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为了让每一个线程的名字都不一样，笔者在 ThreadFactory 实现中增加了 AtomicInteger 对象，用于对创建线程进行线程安全的计数。我们创建了最大线程数为 3 的线程池，然后利用线程工厂设置了每个线程的名字，且具有唯一性。为了展示线程复用效果，增加了 workQueue 的容量，避免提交任务时被拒绝。根据打印信息可以得出实际效果符合预期的结论。
在使用的过程中，如果线程在执行任务遭遇中断情况，会重新创建新的线程补充到线程池中，相应的线程工厂中的计数器就会增加，大于线程池最大线程数。
以上线程池的选择基于线程模型，若是选择 TPS 模型，一般我们会尽量选择最大线程数远大于核心线程数，workQueue 容量非常小或者使用 java.util.concurrent.SynchronousQueue，下面是一个简单的例子。
package org.funtester.performance.books.chapter03.section2;
import java.util.concurrent.*;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class TheadPoolForTpsModel {
public static void main(String[] args) { ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {// 创建一个线程工厂
AtomicInteger index = new AtomicInteger();// 线程安全的线程编号
@Override public Thread newThread(Runnable r) {// 重写创建线程方法 Thread thread = new Thread(r);// 创建线程 thread.setName("线程-" + index.incrementAndGet());// 设置线程名称 return thread;// 返回创建的线程 } }; ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(10, 200, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>(), threadFactory);// 创建线程池
for (int i = 0; i < 8; i++) {// 向线程池提交8个任务 threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {// 提交任务 @Override public void run() {// 任务执行逻辑 System.out.println(System.currentTimeMillis() + " 线程池中的线程名称: " + Thread.currentThread().getName());// 输出线程名称 try { Thread.sleep(100);// 模拟任务执行时间 } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e);// 抛出运行时异常 } } }); } threadPoolExecutor.shutdown();// 关闭线程池 }}
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控制台输出：
1700012277892 线程池中的线程名称: 线程-11700012277893 线程池中的线程名称: 线程-41700012277892 线程池中的线程名称: 线程-31700012277892 线程池中的线程名称: 线程-21700012277893 线程池中的线程名称: 线程-61700012277893 线程池中的线程名称: 线程-51700012277893 线程池中的线程名称: 线程-71700012277893 线程池中的线程名称: 线程-8
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可以线程池创建了 8 个线程去执行任务。在实际工作中，最大线程数会比例子中设置的 200 还要大，在预估最大线程数时要悲观一些，尽量取较大的线程数。虽然遭遇线程数达到最大线程数时依旧不够用的时候，可以通过线程池的 API 动态调整线程池配置，但是非常不优雅，而且操作难度比较高，不建议新手使用。
书的名字：从 Java 开始做性能测试 。
如果本书内容对你有所帮助，希望各位不吝赞赏，让我可以贴补家用。赞赏两位数可以提前阅读未公开章节。我也会尝试制作本书的视频教程，包括必要的答疑。
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