面试题：网络编程中ThreadPoolExecutor线程池的资源优化

Question

假设你正在开发一个高并发的网络爬虫，使用Python的ThreadPoolExecutor线程池。但在运行过程中发现服务器资源消耗过大，可能出现线程资源耗尽的情况。请描述你会从哪些方面对线程池进行优化以提高性能并避免资源耗尽，同时给出相关代码示例。

Answer 1

优化方面

1. 调整线程池大小：根据服务器硬件资源（如CPU核心数、内存大小）和任务特性（I/O密集型还是CPU密集型）合理设置线程池大小。对于I/O密集型任务，线程数可适当增大；对于CPU密集型任务，线程数一般设置为CPU核心数或略多一点。
2. 任务队列管理：使用有界队列，防止任务无限制堆积导致内存耗尽。根据系统负载和处理能力设置合适的队列大小。
3. 线程复用与回收：确保线程在完成任务后能及时被复用，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。
4. 异常处理：在线程执行任务过程中，妥善处理异常，避免因未处理异常导致线程终止而无法复用。

代码示例

import concurrent.futures
import requests


# 模拟爬取任务
def crawl(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        return response.status_code
    except Exception as e:
        print(f"爬取 {url} 时出错: {e}")
        return None


def main():
    urls = [
        "http://example.com",
        "http://example.org",
        "http://example.net"
    ]
    # 调整线程池大小，这里假设为CPU核心数的2倍（I/O密集型任务示例）
    max_workers = 2 * concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()._max_workers
    # 使用有界队列，设置队列大小为10
    queue = concurrent.futures.Queue(maxsize=10)
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        future_to_url = {executor.submit(crawl, url): url for url in urls}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
            url = future_to_url[future]
            try:
                status_code = future.result()
                if status_code is not None:
                    print(f"{url} 爬取成功，状态码: {status_code}")
            except Exception as e:
                print(f"任务处理时发生异常: {e}")


if __name__ == "__main__":
    main()

在上述代码中：

1. max_workers 根据CPU核心数动态调整线程池大小，适用于I/O密集型任务。
2. concurrent.futures.Queue(maxsize=10) 创建了一个有界队列，防止任务无限堆积。
3. 在 crawl 函数和主循环中进行了异常处理，确保任务异常时不会影响线程复用。