面试题：Java线程池线程工厂在高并发场景下的优化与考量

性能瓶颈分析

线程创建开销：在高并发场景下，频繁创建线程会带来较大开销。每次创建线程，操作系统需要为其分配栈空间、初始化寄存器等，这会消耗CPU和内存资源。例如，一个高并发的Web服务器，若每次请求都创建新线程处理，随着请求量增加，创建线程的开销会使系统性能急剧下降。
资源竞争：多个线程可能竞争共享资源，如CPU、内存、文件描述符等。以多线程访问数据库为例，若没有合理的资源分配策略，线程可能会因等待资源而阻塞，降低系统整体吞吐量。此外，线程间竞争锁也会带来额外开销，如死锁风险、锁争用导致的CPU资源浪费。
线程上下文切换开销：当系统中线程数量过多时，CPU需要频繁在不同线程间切换上下文。保存和恢复线程状态、更新寄存器等操作都会消耗CPU时间，降低实际用于执行任务的CPU时间占比，导致系统性能下降。

定制线程工厂优化策略

线程优先级设置：根据任务的重要性和紧急程度设置线程优先级。例如，在一个电商系统中，处理订单支付的任务优先级应高于处理商品浏览统计的任务。通过定制线程工厂，在创建线程时为支付任务线程设置较高优先级，确保关键业务优先处理。示例代码（以Java为例）：

public class PriorityThreadFactory implements ThreadFactory {
    private final int priority;
    public PriorityThreadFactory(int priority) {
        this.priority = priority;
    }
    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = new Thread(r);
        t.setPriority(priority);
        return t;
    }
}
// 使用示例
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
    5, 10, 10L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(),
    new PriorityThreadFactory(Thread.MAX_PRIORITY));

线程复用策略：线程池的核心思想就是线程复用。定制线程工厂时，可优化线程复用机制。例如，采用合理的任务队列策略，如使用无界队列（如LinkedBlockingQueue）或有界队列（如ArrayBlockingQueue），根据实际业务需求确保任务能及时被处理且避免队列无限增长。同时，合理设置线程池的核心线程数和最大线程数，确保在高并发时既有足够线程处理任务，又不会因线程过多导致资源耗尽。例如，在一个消息处理系统中，核心线程数可设置为CPU核心数的1 - 2倍，根据消息处理的负载动态调整线程数量。
资源预分配：对于一些可预测的资源需求，提前进行预分配。比如，在一个高并发的文件处理系统中，线程可能频繁读写文件，可在创建线程时预先分配文件句柄等资源。这样在线程执行任务时，无需重复申请资源，减少资源竞争和申请开销。示例代码（以C++为例）：

class ResourcePreallocatedThreadFactory {
public:
    std::thread createThread(std::function<void()> func) {
        // 预分配文件句柄等资源
        FILE* file = fopen("example.txt", "r");
        std::thread t([func, file]() {
            // 使用预分配的资源
            // 处理任务
            fclose(file);
            func();
        });
        return t;
    }
};

通过上述定制线程工厂的方法，可以有效缓解高并发场景下线程池线程工厂面临的性能瓶颈，提升系统的性能和稳定性。

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