1、背景
在我们的项目中有这么一个场景，需要消费kafka中的消息，并生成对应的工单数据。早些时候程序运行的好好的，但是有一天，我们升级了容器的配置，结果导致部分消息无法消费。而消费者的代码是使用CompletableFuture.runAsync(() -> {while (true){ ..... }}) 来实现的。
即：
- 需要消费Kafka topic的个数： 7个，每个线程消费一个topic
- 消费方式：使用线程池异步消费
- 消费池：默认的
ForkJoin线程池???，并且没有做任何配置 - 是否会释放线程池中的核心线程： 不会释放
- 没出问题时容器配置：
2核4G - 出问题时容器配置：
4核8G，影响的结果：只有3个topic的数据可以消费。
2、容器2核4G可以正常消费
即：此时程序会启动7个线程来进行消费。
3、容器4核8G只有部分可以消费
即：此时程序会启动3个线程来进行消费。
4、问题原因分析
1、通过上面的背景我们可以知道，是因为升级了容器的配置，才导致我们消费kafka中的消息失败了。
2、针对kafka中的每个topic，我们都会使用一个单独的线程来消费，并且不会释放这个线程。
3、而线程的启动方式是通过CompletableFuture.runAsync()方法来启动的，那么通过这种方式启动的线程，是每个任务一个启动一个线程，还是只启动固定的线程呢？.
通过以上分析，那么问题肯定是出现在线程池身上，那么我们默认使用的是什么线程池呢？查看CompletableFuture.runAsync()的源码可知，有一定的几率是ForkJoinPool。那么我们一起看下源码。
5、源码分析
1、确认使用什么线程池
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable) {
return asyncRunStage(asyncPool, runnable);
}
private static final Executor asyncPool = useCommonPool ?
ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor();
通过上述源码可知，我们可能使用的ForkJoin线程池，也可能使用的是ThreadPerTaskExecutor线程池。
-
ThreadPerTaskExecutor这个是每个任务，一个线程。 -
ForkJoinPool那么就需要确定启动了多少个线程。
2、确认是否使用 ForkJoin 线程池
需要确定 useCommonPool 字段是如何赋值的。
private static final boolean useCommonPool =
(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1);
通过上面代码可知，是否使用ForkJoin线程池，是由 ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()的值确定的。（即并行度是否大于1，大于则使用ForkJoin线程池）
public static int getCommonPoolParallelism() {
return commonParallelism;
}
3、commonParallelism 的赋值
1、从上图中可知parallelism的设置有2种方式
- 通过Jvm的启动参数
java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism进行设置，且这个值最大为MAX_CAP即32727。 - 若没有通过Jvm的参数配置，则有
2种情况，若cpu的核数<=1，则返回1，否则返回cpu的核数-1
2、commonParallelism的取值
common = java.security.AccessController.doPrivileged
(new java.security.PrivilegedAction<ForkJoinPool>() {
public ForkJoinPool run() { return makeCommonPool(); }});
int par = common.config & SMASK; // report 1 even if threads disabled
commonParallelism = par > 0 ? par : 1;
SMASK 的值是 65535。common.config 的值就是 (parallelism & SMASK) | 0的值，即最大为65535，若parallelism的值为0，则返回0。int par = common.config & SMASK ，即最大为 65535commonParallelism = par > 0 ? par : 1 的值就为 parallelism的值或1
6、结论
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-843009.html
结论：
由上面的知识点，我们可以得出，当我们的容器是2核4G时，程序选择的线程池是ThreadPerTaskExecutor，当我们的容器是4核8G时，程序选择的线程池是ForkJoinPool。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843009.html
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