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2.4.4 Worker線程執(zhí)行任務
在Worker類中的run方法調(diào)用了runWorker方法來執(zhí)行任務， runWorker方法的執(zhí)行過程如下：

while循環(huán)不斷地通過getTask()方法獲取任務。
getTask()方法從阻塞隊列中取任務。
如果線程池正在停止，那么要保證當前線程是中斷狀態(tài) ，否則要保證當前線程不是中斷狀態(tài) 。
執(zhí)行任務。
如果getTask結(jié)果為null則跳出循環(huán) ，執(zhí)行processWorkerExit()方法，銷毀線程。

執(zhí)行流程如下圖所示：

圖11 執(zhí)行任務流程
三、線程池在業(yè)務中的實踐3.1 業(yè)務背景
在當今的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界，為了最大程度利用CPU的多核性能，并行運算的能力是不可或缺的。通過線程池管理線程獲取并發(fā)性是一個非常基礎(chǔ)的操作，讓我們來看兩個典型的使用線程池獲取并發(fā)性的場景。
場景1：快速響應用戶請求
描述：用戶發(fā)起的實時請求，服務追求響應時間。比如說用戶要查看一個商品的信息，那么我們需要將商品維度的一系列信息如商品的價格、優(yōu)惠、庫存、圖片等等聚合起來，展示給用戶。
分析：從用戶體驗角度看，這個結(jié)果響應的越快越好，如果一個頁面半天都刷不出，用戶可能就放棄查看這個商品了。而面向用戶的功能聚合通常非常復雜，伴隨著調(diào)用與調(diào)用之間的級聯(lián)、多級級聯(lián)等情況，業(yè)務開發(fā)同學往往會選擇使用線程池這種簡單的方式，將調(diào)用封裝成任務并行的執(zhí)行，縮短總體響應時間。另外，使用線程池也是有考量的，這種場景最重要的就是獲取最大的響應速度去滿足用戶，所以應該不設(shè)置隊列去緩沖并發(fā)任務，調(diào)高corePoolSize和maxPoolSize去盡可能創(chuàng)造多的線程快速執(zhí)行任務。

圖12 并行執(zhí)行任務提升任務響應速度
場景2：快速處理批量任務
描述：離線的大量計算任務，需要快速執(zhí)行。比如說，統(tǒng)計某個報表，需要計算出全國各個門店中有哪些商品有某種屬性，用于后續(xù)營銷策略的分析，那么我們需要查詢?nèi)珖虚T店中的所有商品，并且記錄具有某屬性的商品，然后快速生成報表。
分析：這種場景需要執(zhí)行大量的任務，我們也會希望任務執(zhí)行的越快越好。這種情況下，也應該使用多線程策略，并行計算。但與響應速度優(yōu)先的場景區(qū)別在于，這類場景任務量巨大，并不需要瞬時的完成，而是關(guān)注如何使用有限的資源，盡可能在單位時間內(nèi)處理更多的任務，也就是吞吐量優(yōu)先的問題。所以應該設(shè)置隊列去緩沖并發(fā)任務，調(diào)整合適的corePoolSize去設(shè)置處理任務的線程數(shù) 。在這里，設(shè)置的線程數(shù)過多可能還會引發(fā)線程上下文切換頻繁的問題，也會降低處理任務的速度，降低吞吐量。

圖13 并行執(zhí)行任務提升批量任務執(zhí)行速度
3.2 實際問題及方案思考
線程池使用面臨的核心的問題在于：線程池的參數(shù)并不好配置。一方面線程池的運行機制不是很好理解，配置合理需要強依賴開發(fā)人員的個人經(jīng)驗和知識；另一方面，線程池執(zhí)行的情況和任務類型相關(guān)性較大， IO密集型和CPU密集型的任務運行起來的情況差異非常大，這導致業(yè)界并沒有一些成熟的經(jīng)驗策略幫助開發(fā)人員參考。