面试题：Java Lambda表达式与多线程编程中线程池的深度优化

使用Java Lambda表达式向线程池中提交任务并优化线程池性能

合理设置线程池参数：
- 核心线程数（corePoolSize）：应根据任务的性质来设置。如果任务是CPU密集型，核心线程数一般设置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()，这样能充分利用CPU资源。例如：
```
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    corePoolSize * 2,
    10L,
    TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>()
);
```
- 最大线程数（maximumPoolSize）：对于CPU密集型任务，一般可以设置为核心线程数的2倍左右。如果任务是I/O密集型，核心线程数可以设置为Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2，最大线程数可根据系统资源和预估的并发任务数适当增加。
- 存活时间（keepAliveTime）：设置线程在没有任务时保持活动的时间。对于任务提交比较频繁的场景，可以设置较短的存活时间，如10秒，以节省资源。
- 任务队列（workQueue）：如果任务执行时间较短且数量较多，可以选择SynchronousQueue，它不会存储任务，直接将任务交给线程处理，能减少排队延迟。如果任务执行时间较长，可以选择LinkedBlockingQueue，它能存储大量任务，防止任务过多导致线程创建过多。

优化任务调度策略：

优先队列（PriorityQueue）：如果任务有优先级之分，可以自定义任务类实现Comparable接口，然后使用PriorityQueue作为任务队列。例如：

class PriorityTask implements Comparable<PriorityTask> {
    private int priority;
    // 其他任务相关属性和方法
    @Override
    public int compareTo(PriorityTask other) {
        return Integer.compare(this.priority, other.priority);
    }
}
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    maximumPoolSize,
    keepAliveTime,
    TimeUnit.SECONDS,
    new PriorityQueue<>()
);

使用ForkJoinPool：对于可以进行分治的任务，ForkJoinPool能更有效地利用多核CPU资源。例如计算斐波那契数列的并行计算：

class FibonacciTask extends RecursiveTask<Integer> {
    final int n;
    FibonacciTask(int n) {
        this.n = n;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        if (n <= 1) return n;
        FibonacciTask f1 = new FibonacciTask(n - 1);
        f1.fork();
        FibonacciTask f2 = new FibonacciTask(n - 2);
        return f2.compute() + f1.join();
    }
}
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
int result = forkJoinPool.invoke(new FibonacciTask(10));

考量因素：
- 任务类型：区分CPU密集型和I/O密集型任务，以便合理设置线程池参数。
- 系统资源：避免线程数过多导致系统资源耗尽，如内存不足。
- 任务优先级：如果有优先级要求，需要选择合适的任务调度策略。
- 吞吐量和延迟：提高吞吐量可能需要增加线程数，但过多线程会增加上下文切换开销，导致延迟增加，需要平衡两者关系。
Lambda表达式在与线程池结合使用时对代码结构和性能的影响：
- 代码结构：Lambda表达式使代码更简洁、易读。例如提交任务时：
```
executorService.submit(() -> {
    // 任务代码
    System.out.println("Task executed in thread: " + Thread.currentThread().getName());
});
```
相比于传统的Runnable实现类，Lambda表达式减少了样板代码。
- 性能：Lambda表达式本身对性能影响不大，但它使得代码更紧凑，在一定程度上有助于提高代码的可读性和维护性，从而间接对性能产生积极影响。同时，Lambda表达式在创建Callable或Runnable实例时更高效，减少了类的创建开销。

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面试题：Java Lambda表达式与多线程编程中线程池的深度优化

知识考点

面试题答案

使用Java Lambda表达式向线程池中提交任务并优化线程池性能