线程池监控

线程池监控：面试必问的生产环境优化关键

最近面试高级Java岗位时，线程池监控几乎成了必考题。面试官最爱问："线上环境线程池爆了怎么排查？"今天我就结合实战经验，从监控角度拆解这个高频面试题。

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一、线程池监控为什么重要？

当被问到"线程池监控的价值"时，别只背八股文！结合场景回答：

"上周我们线上订单服务卡顿，最终定位到线程池任务队列堆积了3万任务，核心线程数配置过小。如果没有监控线程池的活动线程数和队列长度，这种问题可能要等到用户投诉才能发现。"

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二、必须监控的4个核心指标

1. 活动线程数 vs 最大线程数
   • 如果活动线程长期=最大线程数，说明线程资源吃紧
   • 监控方案：ThreadPoolExecutor#getActiveCount()
2. 任务队列堆积量
   • 队列长度突然飙升？可能有慢SQL或外部服务超时
   • 关键API：getQueue().size()
3. 拒绝策略触发次数
   • 拒绝任务数>0时立即告警！
   • 通过自定义RejectedExecutionHandler计数
4. 任务执行耗时分布
   • 用ThreadPoolExecutor包装任务，统计90/99分位耗时

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三、4种主流监控方案

方案1：Spring Actuator端点

配置management.endpoints.web.exposure.include=threadpool后，直接访问/actuator/threadpool获取JSON数据：

{"activeThreads": 12, "queueSize": 8, "rejectedCount": 0}

方案2：Prometheus + Grafana

在Grafana配置线程池监控看板：

关键指标：

• thread_pool_active_threads
• thread_pool_queue_remaining_capacity

方案3：阿里Arthas实时诊断

生产环境禁用jstack时，用Arthas更安全：

thread --state BLOCKED  # 查看阻塞线程
thread-pool --id 1      # 查看指定线程池

方案4：自定义监控组件

面试加分回答：

"我们自研了线程池动态调节组件，当队列堆积超过阈值时，自动扩容最大线程数，并推送企业微信告警"

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四、典型故障排查思路

当线上出现线程池问题时，按这个顺序排查：

1. 检查监控看板：活动线程数是否触顶？
2. 分析线程栈：jstack pid | grep pool-1-thread
3. 确认队列堆积任务的类型（日志中标记任务来源）
4. 检查拒绝策略是否合理（记录日志还是抛异常？）

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五、配置优化经验

这些参数常被问"为什么这么设"：

new ThreadPoolExecutor(
  10, // corePoolSize：按业务高峰的50%设置 
  50, // maxPoolSize：coreSize的3-5倍
  30, // keepAliveTime：根据任务波动频率调整
  TimeUnit.SECONDS,
  new LinkedBlockingQueue(200) // 不宜过大！建议100-500
);

避坑指南：

• 禁止使用Executors.newFixedThreadPool()（队列无界导致OOM）
• CPU密集型任务：线程数=CPU核数+1
• IO密集型任务：线程数=CPU核数*2

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掌握线程池监控，不仅能搞定面试，更能有效预防线上事故。建议大家动手搭建监控环境，毕竟面试官最爱追问："你具体是怎么实现的？"

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