面试题：Java线程池处理短期小任务时如何避免队列积压

Question

当使用Java线程池处理大量短期小任务时，任务队列可能会出现积压情况，导致响应延迟甚至系统崩溃。阐述可能导致队列积压的原因，并说明如何通过线程池参数调整、队列类型选择以及拒绝策略设置等方面来避免这种情况。

Answer 1

可能导致队列积压的原因

1. 线程池核心线程数过少：核心线程数不足以快速处理提交的任务，使得任务大量进入队列等待。
2. 最大线程数限制不合理：最大线程数设置过小，即使核心线程忙不过来，也无法创建更多线程处理任务，导致任务积压在队列。
3. 任务提交速度过快：任务提交的频率远远高于线程池处理任务的速度，导致队列来不及处理新提交的任务。
4. 队列容量有限：如果设置的队列容量较小，而任务持续快速提交，很快队列就会被填满。

通过线程池参数调整避免队列积压

1. 合理设置核心线程数：根据任务处理的平均耗时和任务提交频率，适当增加核心线程数，确保能及时处理部分任务，避免任务过早进入队列。例如，如果任务平均处理时间短且提交频率高，可以适当提高核心线程数。
2. 优化最大线程数：根据系统资源（如CPU、内存等）情况，合理设置最大线程数。当核心线程数不足以处理任务时，允许创建更多线程来处理任务，减少队列压力。但注意最大线程数不能设置过大，否则会消耗过多系统资源。
3. 设置合适的线程存活时间（keepAliveTime）：对于非核心线程，当任务处理完后，在一定时间（keepAliveTime）内如果没有新任务，线程会被销毁。合理设置这个时间，既可以避免线程频繁创建销毁带来的开销，又能在任务量降低时及时释放资源。

通过队列类型选择避免队列积压

1. 无界队列（如LinkedBlockingQueue）：适用于任务处理速度相对稳定且任务提交量波动不大的场景。它可以容纳大量任务，但可能导致任务堆积过多占用大量内存。
2. 有界队列（如ArrayBlockingQueue）：可以限制队列的容量，防止任务无限堆积。当队列满时，可结合拒绝策略处理新任务。适用于对系统资源有限制，需要严格控制任务量的场景。
3. 优先队列（如PriorityBlockingQueue）：适用于任务有优先级的场景，优先处理优先级高的任务，减少高优先级任务在队列中的等待时间。

通过拒绝策略设置避免队列积压

1. AbortPolicy（默认策略）：当队列满且线程池达到最大线程数时，直接抛出RejectedExecutionException异常。适用于需要立即知道任务是否被拒绝的场景，应用程序可以捕获异常并做出相应处理。
2. CallerRunsPolicy：当任务被拒绝时，由调用线程（提交任务的线程）来执行该任务。这样可以降低新任务的提交速度，同时保证任务不会丢失，但可能会影响调用线程的性能。
3. DiscardPolicy：直接丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。适用于可以容忍部分任务丢失的场景，如一些日志记录任务。
4. DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的任务（即最先进入队列的任务），然后尝试提交新任务。适用于新任务比老任务更重要，且不希望任务队列无限增长的场景。