面试题答案
一键面试线程池队列类型选择
- 优化方案：使用
LinkedBlockingQueue。它是一个基于链表的无界阻塞队列，在高并发下能容纳大量任务，减少任务被拒绝的可能性。 - 理论依据：对于大量串行任务，无界队列可以缓冲任务，防止任务因队列已满而被拒绝，保证任务按顺序处理。
- 潜在风险：可能导致内存消耗过大，如果任务产生速度远大于处理速度，可能会耗尽内存。
线程数量动态调整策略
- 优化方案：采用动态线程数调整，根据系统负载（如CPU利用率、任务队列长度等）动态调整线程池线程数量。例如利用
ScheduledExecutorService定期检查任务队列长度，当队列长度超过一定阈值时，增加线程数；当队列长度低于某个阈值且有空闲线程时，减少线程数。 - 理论依据：避免线程数过多导致系统资源竞争加剧，也防止线程数过少使任务处理效率低下，根据实际负载动态调整以达到最优资源利用。
- 潜在风险：动态调整频率过高可能带来额外的性能开销，且调整策略参数设置不当可能无法达到最佳效果。
拒绝策略优化
- 优化方案：自定义拒绝策略。例如实现
RejectedExecutionHandler接口，在任务被拒绝时，将任务存储到外部持久化存储（如数据库）中，并记录相关信息，之后通过定时任务从存储中读取任务重新提交到线程池。 - 理论依据：默认拒绝策略直接丢弃任务或抛出异常，自定义策略可以保证任务不丢失，提高系统的可靠性。
- 潜在风险：增加了系统复杂性，涉及到持久化存储的读写操作，可能引入新的性能瓶颈和数据一致性问题。
任务调度算法
- 优化方案：采用优先级调度算法。为任务设置优先级，在提交任务时根据任务的紧急程度等因素分配优先级，线程池优先处理高优先级任务。例如使用
PriorityBlockingQueue结合自定义任务类实现优先级调度，自定义任务类实现Comparable接口来定义优先级比较规则。 - 理论依据：能优先处理重要或紧急的任务，提高系统整体响应速度和处理效率。
- 潜在风险：如果优先级设置不合理，可能导致低优先级任务长时间得不到处理，出现饥饿现象。