面试题：Java线程池复杂场景下内存管理与性能调优

线程池方案设计

选择合适的线程池类型：
- 考虑使用ThreadPoolExecutor，因为它提供了更灵活的参数配置。对于这种混合任务场景，CachedThreadPool不太合适，因为它会不断创建新线程，可能导致内存资源耗尽。FixedThreadPool固定线程数，对于长生命周期任务可能会导致其他短生命周期任务长时间等待。所以ThreadPoolExecutor是较好选择。
- 示例代码：
```
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
int maximumPoolSize = corePoolSize * 2;
long keepAliveTime = 10L;
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    maximumPoolSize,
    keepAliveTime,
    unit,
    workQueue
);
```
合理配置参数：
- corePoolSize：设置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()，这样能充分利用CPU核心数处理任务，避免线程创建过多导致上下文切换开销过大。
- maximumPoolSize：设置为corePoolSize * 2，在高并发时能适当增加线程数处理任务，但又不会过度创建线程。
- keepAliveTime：设置为10秒，当线程空闲超过这个时间，会被回收，释放资源。
- workQueue：使用ArrayBlockingQueue，并设置合理的容量，比如100。当任务数超过队列容量且线程数达到maximumPoolSize时，新任务会根据饱和策略处理。

任务处理策略：

可以自定义饱和策略，比如实现RejectedExecutionHandler接口。例如，当任务被拒绝时，将任务放入一个持久化队列（如基于文件的队列），后续再进行处理。
示例代码：

class CustomRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler {
    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        // 将任务放入持久化队列
        // 这里只是示例，实际需实现具体的持久化逻辑
        System.out.println("Task " + r + " rejected. Adding to persistent queue.");
    }
}
executor.setRejectedExecutionHandler(new CustomRejectedExecutionHandler());

结合内存管理机制进行性能调优

垃圾回收策略：
- 选择合适的垃圾回收器。在高并发场景下，G1垃圾回收器通常是一个不错的选择。它将堆内存划分为多个Region，采用并发标记 - 整理算法，能有效减少停顿时间。
- 可以通过设置JVM参数来启用G1垃圾回收器：-XX:+UseG1GC。同时，可以根据应用场景调整G1的一些关键参数，如-XX:G1HeapRegionSize设置Region大小，-XX:MaxGCPauseMillis设置最大停顿时间。
内存分配：
- 对象池：对于短生命周期任务中频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池技术。例如，使用Apache Commons Pool库来管理对象池。对于数据库连接等资源，可以复用对象，减少频繁创建和销毁带来的内存开销。
- 直接内存：对于一些长生命周期任务，如果涉及到大量I/O操作，可以考虑使用直接内存（ByteBuffer.allocateDirect()）。直接内存不受JVM堆内存大小限制，能减少数据在堆内存和直接内存之间拷贝的开销，但要注意直接内存的释放，避免内存泄漏。
避免内存溢出：
- 监控内存使用：使用JMX（Java Management Extensions）或VisualVM等工具监控内存使用情况，实时了解堆内存、非堆内存的使用量，及时发现潜在的内存泄漏或内存增长过快问题。
- 调整堆内存大小：根据应用的实际需求，通过-Xmx和-Xms参数合理调整JVM堆内存大小。比如，如果发现应用在运行过程中频繁进行垃圾回收且内存使用率较高，可以适当增大堆内存。但也不能无限增大，要考虑物理内存的限制。
保证系统高可用性：
- 任务隔离：将长生命周期任务和短生命周期任务进行隔离处理。可以使用不同的线程池分别处理这两类任务，避免长生命周期任务阻塞短生命周期任务的处理。例如，创建两个ThreadPoolExecutor，一个专门处理短生命周期任务，另一个处理长生命周期任务。
- 故障恢复：在任务执行过程中，对可能出现的异常进行捕获和处理。如果某个任务执行失败，记录相关日志，并提供重试机制。对于资源获取失败（如数据库连接获取失败），可以设置合理的重试次数和重试间隔，保证任务最终能够成功执行，提高系统的可用性。

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面试题：Java线程池复杂场景下内存管理与性能调优

知识考点

面试题答案

线程池方案设计

结合内存管理机制进行性能调优