面试题：Java多线程编程中，如何通过线程池来优化性能？

Question

在Java多线程编程里，线程池是一种重要的性能优化手段。请阐述线程池的工作原理，以及在实际应用中，如何合理配置线程池的核心线程数、最大线程数和队列容量等参数，以达到最佳的性能效果。

Answer 1

线程池工作原理

1. 任务提交：当有任务需要执行时，将任务提交到线程池。
2. 核心线程处理：线程池首先会创建核心线程来执行任务。如果此时核心线程尚未全部被占用，新任务会分配给空闲的核心线程执行。
3. 队列缓冲：当核心线程都在忙碌时，新任务会被放入任务队列中等待。任务队列有多种类型，如无界队列（如LinkedBlockingQueue）和有界队列（如ArrayBlockingQueue）。
4. 非核心线程处理：如果任务队列已满，线程池会创建非核心线程（数量不超过最大线程数）来执行新任务。
5. 拒绝策略：当任务队列已满且线程数达到最大线程数，再有新任务提交时，会根据设定的拒绝策略处理，常见的拒绝策略有AbortPolicy（抛出异常）、CallerRunsPolicy（由提交任务的线程执行任务）、DiscardPolicy（丢弃任务）、DiscardOldestPolicy（丢弃队列中最老的任务）。

合理配置参数

1. 核心线程数：
   • CPU密集型任务：核心线程数应设置为CPU核心数 + 1。因为CPU密集型任务主要消耗CPU资源，多一个线程是为了在某个线程偶尔因为页缺失等原因暂停时，能有额外线程利用CPU资源，充分利用CPU性能。例如，在进行复杂数学运算的任务中适用。
   • I/O密集型任务：核心线程数应设置为2 * CPU核心数。I/O密集型任务在I/O操作时线程会阻塞，此时CPU处于空闲状态，增加核心线程数可以让更多线程在I/O等待时执行其他任务，提高CPU利用率。如网络请求、文件读写等任务。
2. 最大线程数：
   • 最大线程数应根据系统资源（如内存等）来设置。对于I/O密集型任务，最大线程数可以适当设置得比核心线程数大很多，因为I/O操作等待时线程占用资源少，可允许更多线程同时存在。但如果设置过大，可能导致系统资源耗尽，如内存溢出。对于CPU密集型任务，最大线程数一般不宜比核心线程数大太多，因为CPU资源有限，过多线程会导致频繁上下文切换，降低性能。
3. 队列容量：
   • 有界队列：适用于需要严格控制资源消耗的场景，比如系统内存有限时。队列容量应根据任务处理速度和任务到达速度来估算。如果任务到达速度远大于处理速度，队列容量过小会导致任务频繁触发拒绝策略；过大则可能导致任务长时间等待，占用过多内存。例如在高并发的订单处理系统中，如果队列容量设置过小，可能导致部分订单处理请求被拒绝；设置过大，订单可能长时间积压在队列中得不到及时处理。
   • 无界队列：适用于任务处理速度能跟上任务到达速度的场景，或者希望尽可能处理任务而不触发拒绝策略的场景。但使用无界队列要注意内存占用，因为任务会不断堆积在队列中，可能耗尽内存。例如在日志记录系统中，日志记录任务处理相对较快，使用无界队列可以保证日志不会丢失。