面试题：如何针对 HBase 特定业务场景优化线程池以适配分布式方案

Question

假设 HBase 面临高并发随机读写的业务场景，从线程池的参数调整（如核心线程数、最大线程数、队列容量等）和线程池类型选择角度出发，详细说明如何优化线程池，使其更好地适配该分布式方案，以提升整体性能。

Answer 1

线程池类型选择

1. 使用ThreadPoolExecutor：它是Java中最基础的线程池实现，可灵活配置参数。在HBase高并发随机读写场景下，可根据业务特点精细调整核心线程数、最大线程数等参数。相比于FixedThreadPool（固定线程数，无法应对突发流量）和CachedThreadPool（线程数无上限，可能耗尽资源），ThreadPoolExecutor能更好地控制资源使用。
2. 考虑ScheduledThreadPoolExecutor（可选）：若有定时任务需求，例如定期清理缓存、检查数据一致性等，可使用ScheduledThreadPoolExecutor。它继承自ThreadPoolExecutor，在ThreadPoolExecutor基础上增加了定时任务执行功能。

线程池参数调整

1. 核心线程数：
   • 确定依据：根据HBase集群的硬件资源（如CPU核心数、内存大小）以及预估的并发请求量来确定。一般来说，可以参考CPU核心数，例如对于多核CPU服务器，核心线程数可设置为CPU核心数的1 - 2倍。假设服务器有8个CPU核心，核心线程数可设置在8 - 16之间。这是因为HBase的随机读写操作通常会涉及网络I/O和磁盘I/O，而I/O操作相对CPU计算来说是异步的，更多的核心线程可以在一个线程等待I/O时，让其他线程继续处理请求，充分利用CPU资源。
   • 动态调整：可以使用ThreadPoolExecutor的setCorePoolSize方法根据系统负载动态调整核心线程数。例如，在业务高峰期适当增加核心线程数，在低谷期减少核心线程数以节省资源。
2. 最大线程数：
   • 确定依据：最大线程数要考虑系统的资源上限，不能设置过高导致系统资源耗尽。一般可设置为核心线程数的2 - 4倍。继续以8核CPU服务器为例，核心线程数设为12时，最大线程数可设置在24 - 48之间。这样在高并发突发流量时，线程池能临时增加线程处理请求，但又不会因为线程数过多而导致系统资源紧张。
   • 结合队列容量：最大线程数和队列容量是相互关联的。如果队列容量较大，那么最大线程数可以适当减小，因为队列可以缓冲一部分请求；反之，如果队列容量较小，最大线程数则需要适当增大以应对突发请求。
3. 队列容量：
   • 无界队列：如果使用无界队列（如LinkedBlockingQueue不指定容量），理论上可以无限缓冲请求，但可能会导致大量请求在队列中堆积，占用大量内存，并且在队列已满且达到最大线程数时，新请求才会被拒绝。在HBase高并发随机读写场景下，若业务允许一定的请求延迟且对内存资源有足够保障，可考虑使用无界队列。
   • 有界队列：使用有界队列（如ArrayBlockingQueue）可以限制请求的堆积，避免内存耗尽。队列容量的设置要结合预估的并发请求量和系统处理能力。例如，预估平均每秒有100个请求，每个请求处理时间平均为0.1秒，那么队列容量可设置为100 * 0.1 = 10左右，并根据实际运行情况进行调整。如果队列容量过小，可能会导致大量请求被拒绝；容量过大，又可能导致请求长时间在队列中等待。
4. 拒绝策略：
   • AbortPolicy：默认的拒绝策略，当线程池无法处理新任务（队列已满且达到最大线程数）时，会抛出RejectedExecutionException。在HBase场景下，如果业务对请求失败比较敏感，不允许直接丢弃请求，这种策略不太合适。
   • CallerRunsPolicy：当任务被拒绝时，由提交任务的线程（调用者）来执行该任务。这可以减轻线程池的压力，但可能会影响调用者的正常工作。在HBase中，如果调用者是客户端程序，这种策略可能会导致客户端响应变慢。
   • DiscardPolicy：直接丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。适用于对数据准确性要求不高，允许部分请求丢失的场景，例如一些统计类的请求。
   • DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的任务，然后尝试提交新任务。在HBase中，如果新任务比老任务更重要，且对数据一致性要求不是特别严格，可使用此策略。例如，一些实时性较高的监控数据请求可以采用这种策略，优先处理新的监控数据请求。