面试题：Java CompletableFuture性能调优及线程池配置

分析过程

核心线程数：处理大量用户请求且需并行调用远程服务，核心线程数应根据CPU核心数及远程服务响应时间波动情况调整。若远程服务响应快且机器CPU资源充足，核心线程数可设为接近CPU核心数，以充分利用CPU多核能力；若远程服务响应慢且波动大，核心线程数需适当增加，保证有足够线程处理请求，避免线程频繁创建销毁带来的开销。
最大线程数：受限于系统资源（如内存）。当请求量剧增，超过核心线程数处理能力时，若最大线程数过小，会导致部分请求排队等待时间过长；若过大，会消耗过多系统资源甚至导致系统崩溃。需通过压测确定系统能承受的最大并发线程数。
队列容量：用于缓冲超出核心线程数的请求。若队列容量过小，请求容易被拒绝；若过大，会导致请求在队列中等待时间过长，增加整体响应时间。若远程服务响应时间波动大，队列容量不宜过大，防止大量请求堆积。

配置建议

核心线程数：可先按公式 N = CPU核心数 * (1 + 平均远程服务等待时间 / 平均远程服务计算时间) 估算，然后通过压测调整。例如，CPU为8核，平均远程服务等待时间为100ms，平均计算时间为50ms，则 N = 8 * (1 + 100 / 50) = 24。
最大线程数：在核心线程数基础上，根据系统资源情况逐步增加并进行压测，找到系统性能最佳且资源利用率合理的数值。如在上述例子基础上，先设为核心线程数的1.5倍即36，然后压测调整。
队列容量：结合核心线程数和最大线程数，初始设为核心线程数的2 - 3倍，如设为48 - 72，再通过压测调整。

代码实现

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CompletableFutureThreadPoolExample {
    private static final AtomicInteger COUNTER = new AtomicInteger(1);

    public static void main(String[] args) {
        // 自定义线程池
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                24, // 核心线程数
                36, // 最大线程数
                10, // 线程存活时间
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(60), // 队列容量
                r -> new Thread(r, "MyThread-" + COUNTER.getAndIncrement()),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        // 将自定义线程池应用到CompletableFuture
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 模拟远程服务调用
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "Result from remote service";
        }, executor)
       .thenAccept(System.out::println)
       .join();

        executor.shutdown();
    }
}

在上述代码中，通过 ThreadPoolExecutor 创建自定义线程池，并将其作为参数传递给 CompletableFuture.supplyAsync 方法，从而将自定义线程池应用到CompletableFuture中。

面试题：Java CompletableFuture性能调优及线程池配置

知识考点

面试题答案

分析过程

配置建议

代码实现