我正在使用需要从Rest API请求数据的客户端应用程序。这些请求中有许多是独立的，因此可以异步调用。我正在使用ThreadPoolExecutor来执行此操作，并且我已经看到可以使用以下参数对其进行配置：
corePoolSize
maxPoolSize
队列容量
我读了this article并且了解以下内容：
corePoolSize是执行程序在其下方添加一个新线程而不是将其排队的值
maxPoolSize是一个值，在该值之上，执行者将请求排队
如果实际线程数在corePoolSize和maxPoolSize之间，则将请求排队。
但是我有一些问题：
我一直在测试，corePoolSize越高，得到的效果越好。在生产环境中，有很多客户向此Rest API提出请求（每天可能数百万），corePoolSize应该有多高？
如何采取行动以获得“最佳”参数？仅通过测试？
（每个参数的）高/低值会导致哪些问题？
先感谢您
更新
我当前的值是：
corePoolSize = 5
maxPoolSize = 20
queueCapacity = 100
最佳答案
corePoolSize是保持在池中的线程数，即使它们处于空闲状态，除非设置了{@code allowCoreThreadTimeOut}maximumPoolSize是池中允许的最大线程数
corePoolSize是您想要一直等待的线程数，即使没有人请求它们。 maximumPoolSize是要启动的Rest API的最大线程数，因此是并发请求数。
您每秒有多少个请求？ （每秒的平均值/最大值）。
一个请求需要多长时间？
用户的最大可接受等待时间多长时间？corePoolSize >= requests per second * seconds per requestmaximumPoolSize >= maximum requests per second * seconds per requestqueueCapacity <= maximumPoolSize * maxWaitTime / timePerRequest（您应该对此进行监视，以便知道何时必须采取行动。）
您必须记住，Rest API或您自己的应用程序/服务器/带宽可能会对并发连接数施加一些限制，并且许多并发请求可能会增加每个请求的时间。
我宁愿将corePoolSize保持在较低水平，将keepAliveTime保持在较高水平。
您必须记住，每个线程仅为并行HTTP请求增加了相当多的开销，应该有一个NIO变体来执行此操作，而无需大量线程。也许您可以尝试Apache MINA。