面试题：Java线程池在高并发场景下的性能优化与资源隔离策略

线程池性能优化

合理配置线程池参数
- 核心线程数（corePoolSize）：根据任务类型和系统资源来设置。对于CPU密集型任务，一般设置为 CPU核心数 + 1。例如，系统有4个CPU核心，对于CPU密集型任务，核心线程数可以设置为5。
```
int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1;
```
- 最大线程数（maximumPoolSize）：如果任务队列可能会被大量任务填满，需要设置一个合理的最大值。对于I/O密集型任务，最大线程数可以设置得相对较大，比如 CPU核心数 * 2。
```
int maximumPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
```
- 队列容量（workQueue）：选择合适的队列类型和容量。对于有界队列，如 ArrayBlockingQueue，要根据任务的预估数量设置合理容量。
```
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
```
优化任务执行逻辑
- 减少任务内部的锁竞争：避免在任务执行过程中频繁使用锁，尽量采用无锁数据结构或线程安全的设计模式。例如，使用 ConcurrentHashMap 替代 HashMap 来减少锁竞争。
```
Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
```
- 避免不必要的I/O操作：如果任务涉及I/O操作，尽量批量处理或者采用异步I/O。例如，在文件读写时，使用 BufferedReader 和 BufferedWriter 进行批量读写。
```
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"));
     BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("output.txt"))) {
    String line;
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        // 处理逻辑
        writer.write(line);
        writer.newLine();
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
```

资源隔离策略

线程池隔离

按任务类型划分线程池：例如，在一个电商系统中，将订单处理任务和商品查询任务分别放入不同的线程池。

// 订单处理线程池
ExecutorService orderThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
        5,
        10,
        10L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<>(100)
);
// 商品查询线程池
ExecutorService productQueryThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
        3,
        6,
        10L,
        TimeUnit.SECONDS,
        new ArrayBlockingQueue<>(50)
);

任务提交：

// 提交订单处理任务
orderThreadPool.submit(() -> {
    // 订单处理逻辑
});
// 提交商品查询任务
productQueryThreadPool.submit(() -> {
    // 商品查询逻辑
});

信号量隔离

使用Semaphore：例如，在一个微服务调用场景中，限制对某个外部接口的并发调用数。

Semaphore semaphore = new Semaphore(5); // 允许同时5个线程调用
try {
    semaphore.acquire();
    // 调用外部接口逻辑
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    semaphore.release();
}

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面试题：Java线程池在高并发场景下的性能优化与资源隔离策略

知识考点

面试题答案

线程池性能优化

资源隔离策略