面试题：深入分析Java线程池重复利用机制在高并发且任务执行时间差异大场景下的优化策略

Question

假设存在一个高并发场景，任务执行时间长短差异显著，基于Java线程池的重复利用机制，从线程池参数配置（如核心线程数、最大线程数、队列容量等）、任务调度算法等方面阐述如何进行优化以提高整体性能和资源利用率。

Answer 1

线程池参数配置

1. 核心线程数：应根据任务的平均并发度以及任务执行时间长短进行设置。对于执行时间长的任务，核心线程数不宜设置过大，避免长时间占用资源；对于执行时间短但并发度高的任务，可适当增加核心线程数。可以通过前期性能测试或根据经验公式（如 CPU 核心数 * （1 + 平均等待时间 / 平均工作时间））来估算。
2. 最大线程数：需考虑系统资源，如 CPU、内存等。若任务执行时间差异大，最大线程数可设置得比核心线程数大一些，以应对短时间内高并发的情况，但不能过大，防止资源耗尽。例如，若系统主要瓶颈是 CPU，最大线程数可根据 CPU 核心数适当增加，如 CPU 核心数的 2 - 3 倍。
3. 队列容量：如果任务执行时间长且并发度高，队列容量应设置较大，以缓冲请求，避免过多任务直接创建新线程。但过大的队列容量可能导致任务等待时间过长，需综合权衡。对于执行时间短的任务，队列容量可相对小些。可先设置一个适中的值，如 100 - 500，再根据实际性能进行调整。

任务调度算法

1. 优先级调度：为任务分配优先级，线程池优先执行高优先级任务。可根据任务的紧急程度、对系统整体性能的影响等因素来确定优先级。例如，对于实时性要求高的任务设置高优先级。在 Java 中，可以通过自定义实现 Comparable 接口或 PriorityQueue 来实现任务优先级调度。
2. 公平调度：保证每个任务都有机会执行，避免某些任务长时间得不到执行。可使用公平调度算法，如 FairSync 机制（在 ReentrantLock 中有体现），它会按照任务提交的顺序依次执行，减少饥饿现象。
3. 自适应调度：根据系统当前的负载情况动态调整任务调度策略。例如，当系统负载较低时，采用优先级调度，充分利用资源；当系统负载较高时，采用公平调度，保证所有任务都能逐步推进。可以通过监控系统的 CPU 使用率、线程池队列长度等指标来触发调度策略的切换。