面试题：Java CompletableFuture 在高并发场景下的性能优化与资源管理

调整线程池配置

线程池类型选择：
- FixedThreadPool：适用于任务数量较为稳定且处理时间相对一致的场景。例如在一个定期批量处理数据的任务中，由于任务量可预估，使用FixedThreadPool能控制线程数量，避免过多线程创建销毁开销。
- CachedThreadPool：适合任务突发性强、处理时间短的情况。如在一个接收大量短连接请求的服务中，CachedThreadPool可以灵活创建和回收线程，提高响应速度。
- ScheduledThreadPool：用于执行定时任务和周期性任务。比如在系统中需要定时清理缓存、定时备份数据等场景。
核心线程数与最大线程数：
- 核心线程数：应根据CPU核心数、任务类型（CPU密集型或I/O密集型）来设置。对于CPU密集型任务，核心线程数一般设置为CPU核心数 + 1，以充分利用CPU资源同时避免因线程切换带来的开销。例如在进行复杂数据计算的项目中，假设服务器是8核CPU，核心线程数可设为9。对于I/O密集型任务，由于任务执行过程中I/O操作等待时间长，核心线程数可适当增大，比如设置为CPU核心数的2倍，以保证在I/O等待时仍有线程可执行其他任务。
- 最大线程数：要综合考虑系统资源（如内存）和任务突发量。如果设置过小，可能在高并发时任务无法及时处理；设置过大则可能导致系统资源耗尽。比如在一个电商秒杀系统中，要预估秒杀瞬间的最大请求量，结合服务器内存等资源来设置合适的最大线程数。
队列容量：
- 无界队列：如LinkedBlockingQueue默认是无界的，使用无界队列可能会导致任务堆积，占用大量内存。在实际项目中，若使用不当，可能会引发OOM（OutOfMemory）错误。所以一般不建议使用无界队列，除非能保证任务不会大量堆积。
- 有界队列：如ArrayBlockingQueue，可以控制任务堆积数量。在高并发且任务处理速度相对稳定的场景中，设置合适的有界队列容量能防止任务过度堆积，同时配合拒绝策略，在队列满且线程池达到最大线程数时合理处理新任务。

优化任务调度策略

任务拆分与优先级设置：
- 任务拆分：将复杂任务拆分成多个小任务，利用CompletableFuture并行执行。例如在一个大数据处理项目中，要对海量数据进行分析，可以按数据块将任务拆分成多个小任务并行处理，提高整体处理速度。
- 优先级设置：通过自定义线程池的RejectedExecutionHandler实现任务优先级处理。比如在一个系统中有监控任务、业务核心任务等，将业务核心任务设置高优先级，在资源紧张时优先处理核心任务。可以创建一个优先级队列，重写RejectedExecutionHandler的rejectedExecution方法，在任务被拒绝时，将高优先级任务放入优先级队列，等待合适时机再处理。
异步任务调度：
- 异步提交：在合适的时机将任务异步提交到线程池，避免主线程阻塞。例如在一个Web应用中，处理用户请求时，对于一些非关键且耗时的操作（如记录用户行为日志），可以使用CompletableFuture异步提交到线程池处理，主线程继续处理其他请求，提高系统响应速度。
- 延迟调度：使用ScheduledThreadPool实现延迟调度任务。比如在一个订单处理系统中，订单创建后15分钟若未支付则自动取消订单，就可以使用ScheduledThreadPool在订单创建时设置延迟15分钟执行取消订单任务。

合理使用CompletableFuture的特性

CompletableFuture.allOf：
- 场景：适用于多个任务都完成后再进行下一步操作的场景。例如在一个电商下单流程中，需要同时调用库存服务检查库存、支付服务检查账户余额等多个服务，只有所有服务都返回成功后才能创建订单。
- 实现：创建多个CompletableFuture任务，将它们放入数组，然后使用CompletableFuture.allOf方法等待所有任务完成。例如：

CompletableFuture<Void> allTasks = CompletableFuture.allOf(
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> checkStock()),
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> checkBalance())
);
allTasks.thenRun(() -> createOrder()).join();

CompletableFuture.anyOf：
- 场景：当多个任务中只要有一个完成就可以进行下一步操作时使用。比如在一个分布式系统中，有多个副本服务器提供相同的数据查询服务，只要有一个服务器返回数据就可以满足需求，提高查询响应速度。
- 实现：同样创建多个CompletableFuture任务，使用CompletableFuture.anyOf方法等待其中一个任务完成。例如：

CompletableFuture<Object> anyTask = CompletableFuture.anyOf(
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryFromServer1()),
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> queryFromServer2())
);
anyTask.thenApply(result -> processResult(result)).join();

链式调用与异常处理：
- 链式调用：CompletableFuture支持链式调用，可以方便地进行任务的串行处理。例如在一个文件处理流程中，先读取文件内容，然后对内容进行解析，最后将解析结果存储到数据库。可以通过thenApply等方法链式调用实现：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> readFile())
   .thenApply(content -> parseContent(content))
   .thenAccept(result -> saveToDatabase(result)).join();

- **异常处理**：使用`exceptionally`方法处理任务执行过程中的异常。例如在上述文件处理流程中，若读取文件或解析内容出现异常，可以这样处理：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> readFile())
   .thenApply(content -> parseContent(content))
   .exceptionally(ex -> {
        // 处理异常
        System.err.println("An error occurred: " + ex.getMessage());
        return null;
    })
   .thenAccept(result -> saveToDatabase(result)).join();

星途面试题库

面试题：Java CompletableFuture 在高并发场景下的性能优化与资源管理

知识考点

面试题答案

调整线程池配置

优化任务调度策略

合理使用CompletableFuture的特性