面试题：Java线程池工作队列与OOM的关联及优化策略

Question

详细说明Java线程池工作队列（如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等）的特性，以及这些特性如何与OOM问题产生关联。针对不同类型的工作队列，提出避免OOM的具体优化策略。

Answer 1

ArrayBlockingQueue特性

1. 有界性：它是一个有界队列，在创建时需要指定容量大小。例如ArrayBlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10);，这就创建了一个容量为10的队列。
2. 数组实现：内部使用数组来存储元素，这使得在遍历和查找元素时具有较好的性能，但是插入和删除操作可能需要移动元素，在高并发场景下性能可能不如链表实现的队列。
3. 公平性：可以通过构造函数设置是否公平，默认是非公平的。公平性指等待时间最长的线程会优先获取锁。如果设置为公平，会降低吞吐量，但能保证线程等待时间的公平性。

LinkedBlockingQueue特性

1. 可选有界性：既可以创建有界队列，如LinkedBlockingQueue<Integer> boundedQueue = new LinkedBlockingQueue<>(10);，也可以创建无界队列，如LinkedBlockingQueue<Integer> unboundedQueue = new LinkedBlockingQueue<>();，无界队列理论上可以容纳无限个元素。
2. 链表实现：基于链表结构存储元素，插入和删除操作不需要移动大量元素，性能较好，但遍历操作相对较慢。
3. 线程安全：内部使用ReentrantLock和Condition来保证线程安全。

与OOM问题的关联

1. ArrayBlockingQueue：如果设置的容量过小，可能导致任务不能及时入队，线程池会创建更多线程来处理任务，最终可能导致线程过多耗尽系统资源引发OOM。如果容量设置过大，可能会占用过多内存，当队列长时间处于满状态且任务不断产生时，也可能导致OOM。
2. LinkedBlockingQueue：无界的LinkedBlockingQueue在任务不断产生且处理速度较慢时，队列会不断增长，最终耗尽内存导致OOM。有界的LinkedBlockingQueue与ArrayBlockingQueue类似，容量设置不合理也可能引发OOM。

避免OOM的优化策略

1. ArrayBlockingQueue
   • 合理设置容量：通过对系统负载和任务处理速度的分析，设置合适的队列容量。可以进行性能测试，逐步调整容量大小，找到一个平衡点，既能保证任务的缓冲，又不会占用过多内存。
   • 监控与动态调整：可以定期监控队列的使用情况，如当前队列大小、任务入队和出队的频率等。当发现队列使用率过高时，可以考虑动态调整线程池的线程数量，以加快任务处理速度。
2. LinkedBlockingQueue
   • 尽量使用有界队列：避免使用无界队列，除非明确知道系统不会产生过多任务。对于有界队列，同样要合理设置容量，参考ArrayBlockingQueue容量设置的方法。
   • 任务拒绝策略：当队列满时，合理设置任务拒绝策略，如AbortPolicy（直接抛出异常）、DiscardPolicy（丢弃任务）、DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）、CallerRunsPolicy（让调用者线程处理任务）。根据业务需求选择合适的拒绝策略，避免任务无限制堆积。