面试题：Java CompletableFuture handle处理异常并返回新结果的性能优化与设计考量

Question

在高并发场景下，大量使用CompletableFuture并通过handle方法处理异常返回新结果。请分析可能出现的性能瓶颈，提出至少两种性能优化方案，并阐述在设计时如何权衡资源利用、代码复杂度以及系统的可维护性。同时编写一段示例代码，体现你提出的优化策略。

Answer 1

可能出现的性能瓶颈

1. 线程开销：每个 CompletableFuture 可能涉及线程的创建与切换，高并发时线程上下文切换开销大。
2. 异常处理开销：handle 方法处理异常时，频繁的异常对象创建和栈回溯带来性能损耗。
3. 资源竞争：如果共享资源（如数据库连接等）被多个 CompletableFuture 访问，可能产生资源竞争，导致等待。

性能优化方案

1. 线程池优化：
   • 方案：使用自定义线程池，合理配置线程池大小。通过 Executors.newFixedThreadPool(int nThreads) 创建固定大小线程池，避免系统默认线程池创建过多线程。
   • 权衡：资源利用上，合理的线程数可避免线程过多消耗资源；代码复杂度稍有增加，需手动管理线程池；可维护性方面，线程池配置有文档说明则便于维护。
2. 批量处理异常：
   • 方案：使用 CompletableFuture.allOf 方法收集所有 CompletableFuture，在最后统一处理异常，减少每个 CompletableFuture 的 handle 调用。
   • 权衡：资源利用上，减少异常处理开销；代码复杂度增加，需重新组织代码逻辑；可维护性上，集中处理异常使异常处理逻辑更清晰。

示例代码

import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class CompletableFutureOptimization {
    private static final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟多个任务
        var futures = IntStream.range(0, 100)
               .mapToObj(i -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                    if (Math.random() < 0.1) {
                        throw new RuntimeException("模拟异常");
                    }
                    return "任务 " + i + " 正常完成";
                }, executorService))
               .collect(Collectors.toList());

        // 批量处理异常
        CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]));
        allFutures.join();

        futures.forEach(future -> {
            future.exceptionally(ex -> {
                System.out.println("捕获异常: " + ex.getMessage());
                return "处理异常后返回的结果";
            }).thenAccept(System.out::println);
        });

        executorService.shutdown();
    }
}