面试题：Java CompletableFuture thenApply在高并发场景下的数据转换与性能优化

可能出现的性能问题

线程池使用问题：
- 线程饥饿：如果线程池大小设置不合理，当大量CompletableFuture任务提交时，可能会导致部分任务长时间等待线程资源，无法及时执行thenApply中的转换逻辑。例如，在一个电商订单处理系统中，大量订单相关的CompletableFuture任务需要处理，如果线程池过小，新订单处理任务可能会等待很久才能获得线程执行数据转换操作。
- 线程上下文切换开销：如果线程池过大，过多的线程在执行任务时会频繁进行上下文切换，消耗大量的CPU资源。比如在一个高并发的实时数据分析系统中，过多的线程处理CompletableFuture任务进行数据转换，会使得CPU大部分时间花在上下文切换上，而不是实际的任务执行。
资源竞争：
- 共享资源竞争：如果thenApply中访问共享资源（如数据库连接、文件句柄等），多个任务同时访问可能会导致资源竞争，出现数据不一致或性能瓶颈。例如在一个多用户在线文档编辑系统中，多个CompletableFuture任务在thenApply中更新文档内容，如果没有适当的同步机制，会导致文档数据混乱。
- 锁竞争：为了保证共享资源的一致性，可能会使用锁机制。但大量任务竞争锁会导致锁争用严重，降低系统性能。例如在一个多线程访问共享缓存的系统中，CompletableFuture任务在thenApply中更新缓存数据，使用锁同步，大量任务竞争锁会使任务执行速度变慢。

优化思路

合理配置线程池：
- 根据系统的硬件资源（如CPU核心数、内存大小等）和任务特性（如CPU密集型还是I/O密集型）来设置线程池大小。对于CPU密集型任务，线程池大小可以设置为CPU核心数 + 1；对于I/O密集型任务，可以适当增大线程池大小，例如CPU核心数 * 2。
- 使用ScheduledThreadPoolExecutor或ForkJoinPool等更适合特定场景的线程池。例如ForkJoinPool适用于分治算法场景，可以更好地利用多核CPU资源。
减少资源竞争：
- 避免共享资源：尽量使thenApply中的转换逻辑不依赖共享资源。如果必须使用，可以考虑将共享资源进行复制，每个任务操作自己的副本，最后再合并结果。例如在数据处理任务中，如果需要对全局统计数据进行更新，可以每个任务先在本地副本上更新，最后汇总到全局。
- 优化锁机制：如果无法避免锁竞争，可以使用更细粒度的锁或乐观锁。例如使用ConcurrentHashMap代替HashMap，ConcurrentHashMap采用分段锁机制，相比传统的HashMap在多线程环境下性能更好。
异步处理优化：
- 使用异步I/O：如果thenApply中有I/O操作，使用异步I/O可以减少线程等待时间，提高系统并发性能。例如在文件读取或数据库查询操作中，使用异步I/O库（如Java NIO）。
- 流水线处理：将复杂的thenApply转换逻辑拆分成多个简单的阶段，每个阶段异步执行，形成流水线处理。这样可以提高任务的并行度，加快整体处理速度。

代码示例

import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

public class CompletableFutureOptimization {
    // 自定义线程池
    private static final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 模拟大量CompletableFuture任务
        var futures = IntStream.range(0, 1000)
              .mapToObj(i -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> i, executorService)
                     .thenApplyAsync(num -> num * 2, executorService))
              .collect(Collectors.toList());

        // 获取所有任务的结果
        var results = futures.stream()
              .map(CompletableFuture::join)
              .collect(Collectors.toList());

        results.forEach(System.out::println);

        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
}

在上述代码中：

首先创建了一个自定义的线程池executorService，根据CPU核心数的两倍设置线程池大小，以适应可能的I/O密集型任务。
使用IntStream生成1000个CompletableFuture任务，每个任务先异步生成一个数字，然后通过thenApplyAsync异步对数字进行乘以2的转换操作，这里使用thenApplyAsync而不是thenApply，以确保转换操作也在自定义线程池中执行。
最后通过join方法获取所有任务的结果，并关闭线程池。

面试题：Java CompletableFuture thenApply在高并发场景下的数据转换与性能优化

知识考点

面试题答案

可能出现的性能问题

优化思路

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