面试题：Java线程池监控与资源优化

优化策略

调整线程池参数
- 增加核心线程数：如果任务队列经常满，可能是核心线程数不足，无法及时处理任务。可以适当增加核心线程数，让线程池能更快速地处理任务。
- 调整最大线程数：根据系统资源情况，合理调整最大线程数。如果系统资源充足，可以适当增大最大线程数，以应对突发的高并发任务。但要注意避免线程数过多导致系统资源耗尽。
- 调整队列容量：如果任务队列经常满，可以考虑增大队列容量，让任务有更多的缓冲空间。但这也可能导致任务处理延迟增加，需要根据实际情况权衡。
优化任务处理逻辑
- 减少任务执行时间：分析任务逻辑，看是否有可以优化的地方，如减少不必要的计算、数据库查询等操作，提高任务处理效率。
- 异步处理：对于一些非关键的任务，可以考虑将其异步化处理，减少对核心业务线程的占用。
监控与动态调整
- 监控指标：监控线程池的任务队列大小、活跃线程数、已完成任务数等指标。根据这些指标动态调整线程池参数。

代码示例

以下是一个简单的Java代码示例，展示如何通过监控指标来调整线程池参数：

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ThreadPoolOptimization {
    private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
    private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
    private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
    private static final long KEEP_ALIVE_TIME = 10;

    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<Runnable> taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY);
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                CORE_POOL_SIZE,
                MAX_POOL_SIZE,
                KEEP_ALIVE_TIME,
                TimeUnit.SECONDS,
                taskQueue);

        // 模拟任务提交
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            executor.submit(() -> {
                try {
                    // 模拟任务执行
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            });
        }

        // 监控与动态调整
        Thread monitorThread = new Thread(() -> {
            while (true) {
                int queueSize = executor.getQueue().size();
                int activeCount = executor.getActiveCount();
                System.out.println("Queue Size: " + queueSize + ", Active Threads: " + activeCount);

                if (queueSize > QUEUE_CAPACITY * 0.8) {
                    // 任务队列快满了，增加核心线程数
                    if (executor.getCorePoolSize() < MAX_POOL_SIZE) {
                        executor.setCorePoolSize(executor.getCorePoolSize() + 1);
                    }
                } else if (queueSize < QUEUE_CAPACITY * 0.2 && activeCount < CORE_POOL_SIZE) {
                    // 任务队列空闲，减少核心线程数
                    if (executor.getCorePoolSize() > 1) {
                        executor.setCorePoolSize(executor.getCorePoolSize() - 1);
                    }
                }

                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        });
        monitorThread.setDaemon(true);
        monitorThread.start();

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        try {
            if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                executor.shutdownNow();
                if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.err.println("Pool did not terminate");
                }
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            executor.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

在上述代码中，通过monitorThread线程监控任务队列大小和活跃线程数。当任务队列快满时，增加核心线程数；当任务队列空闲且活跃线程数较少时，减少核心线程数。这样可以根据系统运行时的实际情况动态调整线程池参数，确保系统的稳定性。

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