面试题：Java固定数目线程池在高并发场景下的性能调优

1. 线程池参数调优

核心线程数：根据任务类型和系统资源确定。若任务为CPU密集型，核心线程数可设置为CPU核心数 + 1，让CPU在偶尔的线程切换开销下也能保持忙碌。如在多核服务器上，对于计算密集型任务，可通过Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1获取合适的核心线程数。若为I/O密集型任务，由于线程大部分时间在等待I/O操作完成，核心线程数可适当增大，例如设置为CPU核心数的2倍。
最大线程数：合理设置最大线程数避免资源耗尽。对于I/O密集型任务，最大线程数可适当比核心线程数大，以利用更多空闲线程处理I/O等待。但对于CPU密集型任务，最大线程数不宜比核心线程数大太多，否则过多的线程切换会消耗大量CPU资源。
队列容量：有界队列避免内存耗尽。若任务执行时间短且提交频率高，队列容量可设置稍大，以缓冲任务。若任务执行时间长，队列容量不宜过大，防止大量任务堆积导致内存占用过高。无界队列（如LinkedBlockingQueue不指定容量）可能会导致OOM，应谨慎使用。

2. 任务特性考虑

任务执行时间：将长任务和短任务分开处理。可使用两个线程池，一个处理长任务，设置较少的核心线程数和队列容量；另一个处理短任务，设置较多的核心线程数和较大的队列容量。例如，对于数据库查询等长任务和简单的日志记录等短任务，分别用不同线程池处理。
任务优先级：使用PriorityBlockingQueue结合实现Comparable接口的任务类，给任务设置优先级。在任务提交时，根据业务需求分配优先级，让线程池优先处理高优先级任务。

3. 系统资源考量

CPU：监控CPU使用率，避免线程过多导致CPU上下文切换开销过大。可通过工具如top（Linux）或Task Manager（Windows）查看CPU负载。若CPU使用率过高，减少线程数；若CPU利用率低，适当增加线程数。
内存：控制任务队列和线程数，防止内存溢出。监控内存使用情况，如通过jconsole等工具查看Java堆内存使用。当内存接近上限时，调整队列容量或线程数。

4. 代码示例

优化前

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class UnoptimizedThreadPool {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int taskNumber = i;
            executorService.submit(() -> {
                try {
                    // 模拟任务执行时间
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
                    System.out.println("Task " + taskNumber + " completed.");
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            });
        }
        executorService.shutdown();
        try {
            if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                executorService.shutdownNow();
                if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.err.println("Pool did not terminate");
                }
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            executorService.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

优化后

import java.util.concurrent.*;

public class OptimizedThreadPool {
    public static void main(String[] args) {
        int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
        int maximumPoolSize = corePoolSize * 2;
        long keepAliveTime = 10;
        TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
        ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maximumPoolSize,
                keepAliveTime,
                unit,
                workQueue);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int taskNumber = i;
            executorService.submit(() -> {
                try {
                    // 模拟任务执行时间
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
                    System.out.println("Task " + taskNumber + " completed.");
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            });
        }
        executorService.shutdown();
        try {
            if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                executorService.shutdownNow();
                if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.err.println("Pool did not terminate");
                }
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            executorService.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

在上述代码示例中，优化前使用了Executors.newFixedThreadPool(5)创建固定5个线程的线程池。优化后根据CPU核心数动态设置核心线程数和最大线程数，并使用有界队列。在高并发场景下，优化后的线程池能更合理地利用系统资源，减少任务等待时间，提高整体并发处理能力。例如，通过性能测试工具（如JMeter）模拟大量任务提交，优化后的线程池平均响应时间会更短，吞吐量会更高。

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面试题：Java固定数目线程池在高并发场景下的性能调优

知识考点

面试题答案

1. 线程池参数调优

2. 任务特性考虑

3. 系统资源考量

4. 代码示例

优化前

优化后