[Java并发]线程池拒绝策略的使用场景

Java 线程池中的四种拒绝策略在处理任务过载或资源不足时非常有用。每种策略适用于不同的场景：

1. AbortPolicy (默认策略)

   • 描述: 当线程池无法接受新任务时，该策略会直接抛出 RejectedExecutionException，阻止任务被执行。
   • 使用场景: 适用于希望立即得知线程池无法处理更多任务的场景，例如高可靠性系统，要求开发者显式地处理任务拒绝情况。

2. CallerRunsPolicy

   • 描述: 当线程池无法接受新任务时，该策略不会将任务交给线程池，而是由提交任务的线程自己来执行该任务。
   • 使用场景: 适用于希望降低任务提交速率的场景。通过让提交任务的线程执行任务，可以减缓任务提交的速度，防止线程池过载。

3. DiscardPolicy

   • 描述: 当线程池无法接受新任务时，该策略会直接丢弃任务，不做任何处理且不抛出异常。
   • 使用场景: 适用于允许丢弃任务且不关心任务丢失的场景，如一些实时性要求不高的批处理任务。

4. DiscardOldestPolicy

   • 描述: 当线程池无法接受新任务时，该策略会丢弃队列中最老的未处理任务，并尝试重新提交新的任务。
   • 使用场景: 适用于需要保证最新任务优先处理的场景，特别是当系统对新任务有更高优先级要求时。

选择哪种拒绝策略应根据具体业务需求和系统性能要求来决定。

当然，以下是一些具体场景，展示了 Java 线程池四种拒绝策略的实际应用场景：

1. AbortPolicy (默认策略)

   • 场景: 银行交易系统
     • 应用场景: 在银行交易系统中，每个交易请求都需要保证被处理。如果线程池无法接受更多的交易任务，这可能意味着系统过载或出现问题。在这种情况下，立即抛出异常可以让开发者快速捕捉到问题，并采取相应措施（如扩展线程池、报警等），以确保交易请求不会丢失。

2. CallerRunsPolicy

   • 场景: 日志记录系统
     • 应用场景: 在一个高并发的日志记录系统中，日志数据的产生速度可能超过系统的处理能力。如果使用 CallerRunsPolicy，当线程池满了之后，提交日志的线程将自己执行记录任务。这种方式能够有效降低日志生成的速度，避免线程池过载，并确保日志不会丢失。

3. DiscardPolicy

   • 场景: 网络监控系统
     • 应用场景: 在某些网络监控系统中，监控数据可能是每秒产生的高频率数据，这些数据可能仅在短时间内有用。如果系统过载，且未来数据会覆盖旧数据，可以选择 DiscardPolicy，直接丢弃无法处理的任务。这种情况下丢失部分数据是可以接受的，因为新的数据会迅速覆盖旧的数据。

4. DiscardOldestPolicy

   • 场景: 实时数据处理系统
     • 应用场景: 在一个实时数据处理系统中，最新的数据通常比旧的数据更重要。比如股票行情系统，最新的行情数据最为关键。如果线程池任务满了，可以使用 DiscardOldestPolicy 丢弃最老的未处理数据，从而腾出空间处理最新的任务，确保系统能够尽快处理新产生的数据。

这些场景说明了如何根据系统的业务需求和性能要求，选择适合的拒绝策略来处理线程池的过载情况。