聊聊动态线程池的九个场景

发布时间：2025-11-04 23:34:56 来源：创站工坊 作者：数据库

大家好，聊聊我是动态小马哥。

线程池是线程一种基于 池化思想管理线程 的工具，使用线程池可以减少 创建销毁线程的个场开销，避免线程过多导致 系统资源耗尽。聊聊在 高并发以及大批量 的动态任务处理场景，线程池的线程使用是必不可少的。

如果有在项目中实际使用线程池，个场相信你可能会遇到以下痛点：

基于以上诸多痛点，小马哥着手 hippo4j 的开发，致力于打造标准线程池 动态变更 和 监控 的中间件框架。

什么是 hippo4j

hippo4j 通过对 JDK ThreadPoolExecutor 线程池增强，以及扩展三方框架底层线程池等功能，为业务系统提高线上运行保障能力。

小贴士：hippo4j 不止于 Java ThreadPoolExecutor 的增强，Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Hystrix、Tomcat、Jetty、Undertow 等框架线程池也都有进行监控和动态变更。

什么场景适合用 hippo4j

在系统开发的网站模板过程中，因为涉及到多人协作，难免会出现信息不互通的情况。在同一个系统，对于线程池来说，常见的是线程池随意定义。

随着系统不断开发，相同或不同语义的线程池被定义的越来越多，间接导致服务器资源严重耗损。

而如果系统中使用 hippo4j，能够在控制台查看当前应用已有线程池，是否存在相同语义且业务可复用线程池实例，避免线程资源过度浪费。

业务中使用了线程池，十个程序员可能有九个都在犯嘀咕，这线程池的配置应该如何选择？

我觉得犯纠结的点主要有两个，无外乎设置的数多了或者少了。

预估 200ms 执行完的任务，可能会 2s 执行完，因为任务都在排队。

任务满了后，开始执行拒绝策略，影响正常业务。

线程资源也是占用服务器资源的，开启的多了对服务器有一定压力。

如果过多的创建线程，当和其它线程池一起执行时，服务器 CPU 上下文切换也是个问题。

大家都知道，如果要修改运行中应用线程池参数，需要停止线上应用，调整成功后再发布，而这个过程异常的繁琐，如果能在运行中动态调整线程池的参数多好。

美团技术团队基于这些痛点，推出了动态线程池的概念，催生了一批动态线程池框架，hippo4j 也是其一。

如果应用是集群部署，hippo4j 可以选择修改线程池 某一实例，或者修改 集群全部实例，运行时生效，不需要再重启服务。

再比如，压测时使用 hippo4j 动态调整线程池参数，对于开发测试来说，也是个不错的选择。

从线程池运行时监控的角度出发，hippo4j 内置 4 种报警策略，线程池活跃度、阻塞队列容量、拒绝策略触发以及任务运行超时报警。

hippo4j 支持钉钉、企业微信和飞书软件通知，线程池任务运行超时报警示例：

线程池在服务运行过程中，对开发者来说是一个完全的黑盒。开发者无法得知线程池的参数变化，比如阻塞队列数量或者完成任务数等核心参数，这对于排查问题来说并不友好。

hippo4j 支持线程池运行时状态实时查看，并在核心参数的基础上扩展了 负载、内存以及拒绝次数 等关键指标，每次查询返回线程池当前运行信息。

hippo4j 提供了两种线程池运行时数据监控方式，分别是：

（1）内置数据池数据采集 + 监控，无需依赖任何中间件，由 hippo4j 内部集成的方式运行。

（2）使用三方中间件 Prometheus + Grafana 或 ElasticSearch + Grafana 采集和监控。

Spring ThreadPoolTaskExecutor 对原生线程池扩展了一部分功能，我认为比较实用有两个，并且 hippo4j 也已经支持。

第一个是实际使用中很核心的功能，减少了线程池丢弃任务的可能，这里重点说明下。

我们平时在停止应用时，有没有这样一个考虑，线程池中的任务真的都执行完成了吗？

可能执行完了，可能没有。

Spring 基于以上考虑，注册了线程池销毁方法。在应用关闭时，如果发现线程池存在任务没有执行完，需要等待一个指定时间。指定时间内任务执行如果执行完毕，皆大欢喜；如果还存在没有结束的任务，则丢弃。

为什么会丢弃任务而不是再等等？

因为如果线程池任务长时间执行，会影响整个应用的停止，进行了折中处理。

hippo4j 的目标是兼容所有框架的线程池，并可以提供监控和动态修改的能力。

目前已支持的三方框架线程池列表：

支持上述框架线程池的动态变更参数和监控功能，比如：

未来 hippo4j 会支持更多三方框架线程池，如果你有好的想法也可以和我沟通。

线程池运行中，任务运行停止，怀疑发生死锁或执行耗时操作。大多数程序员会选择使用命令或者 arthas 查看线程池运行中线程的堆栈，看看其中的 Worker 都在哪个方法卡住了。

hippo4j 基于以上痛点，推出了线程池运行堆栈实时查看功能。

这可能是很多开发者担心的一个点，在这里统一回复下。

hippo4j 仅对线程池做部分核心功能增强，没有修改任务执行源代码流程，可以保证绝对的安全。

其次，hippo4j 上述的功能，都是与线程池执行任务主流程外扩展的，不会影响线程池正常的执行性能。

hippo4j 支持的两种运行模式

hippo4j 为用户提供了两种运行模式，分别是轻量级的配置中心接入，和功能更齐全的服务端接入，下面都来说说各自的优缺点。

（1）hippo4j config

依赖配置中心完成线程池的动态变更，已支持的配置中心有：Nacos、Apollo、Zookeeper，未来还会接入 Etcd、Consul 等。

另外，hippo4j 已支持用户自定义配置中心实现，如果使用公司自研或其它配置中心，也可以极小工作量进行引入。

使用 hippo4j config 模式的优点和不足：

优点：轻量级引入，可以根据项目中已有配置中心进行 hippo4j 的集成，无需引入其它服务，即可使用线程池参数动态化、运行时监控、报警等核心功能。

不足：缺少可视化控制台页面，上文中描述的诸多功能不能使用。

（2）hippo4j server

需要部署 hippo4j Jar 包，涵盖上文中描述的所有功能。

因为服务端内部实现了配置中心和注册中心（参考 nacos 和 eureka 实现），所以它不依赖任何三方中间件。

如果最初使用 hippo4j config，想要切换到 server，两者在进行替换的时候，无需修改业务代码。

使用建议：根据公司情况选择，如果基本功能可以满足使用，选择 hippo4j config 使用即可；如果希望更多的功能，可以选择 hippo4j server。

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