面试题：Java线程池工作队列类型与线程池策略的协同

Question

当Java线程池的工作队列使用LinkedBlockingQueue（无界队列）时，结合常见的拒绝策略（如AbortPolicy、CallerRunsPolicy等），分析在线程池饱和时系统的行为表现，并说明可能存在的风险及应对措施。

Answer 1

线程池饱和时系统行为表现

1. 使用AbortPolicy拒绝策略：
   • 当线程池饱和，即线程池中的线程数达到最大线程数且工作队列LinkedBlockingQueue也已满时，新提交的任务会被AbortPolicy拒绝。此时，它会抛出RejectedExecutionException异常，阻止任务的进一步提交。
2. 使用CallerRunsPolicy拒绝策略：
   • 当线程池饱和时，新提交的任务不会被直接拒绝，而是由提交任务的线程来执行该任务。这意味着提交任务的线程会暂时放弃自身的工作，去执行这个新任务，执行完成后再继续自己的工作。这样可以减轻线程池的压力，因为不会有新任务持续进入工作队列，同时也不会抛弃任务。

可能存在的风险

1. 内存占用风险（LinkedBlockingQueue无界特性）：
   • 由于LinkedBlockingQueue是无界队列，理论上可以不断添加任务。在高并发情况下，如果任务提交速度持续高于任务处理速度，队列会不断增长，可能导致内存占用不断上升，最终引发OutOfMemoryError，使系统崩溃。
2. 响应延迟风险：
   • 当使用CallerRunsPolicy时，提交任务的线程需要执行任务，这会导致提交线程自身的响应延迟。如果提交线程是处理用户请求等对响应时间敏感的线程，会严重影响用户体验。

应对措施

1. 限制队列大小：
   • 可以将LinkedBlockingQueue改为有界队列，例如LinkedBlockingQueue(int capacity)，这样当队列满时，任务就无法再进入队列，避免无限制的内存增长。
2. 调整线程池参数：
   • 根据系统的负载和任务特性，合理调整线程池的核心线程数、最大线程数等参数，使线程池能够更有效地处理任务，减少任务堆积的情况。例如，如果任务处理时间较长，可以适当增加线程数。
3. 监控与预警：
   • 对线程池的状态（如队列大小、活跃线程数等）进行监控，设置合理的阈值。当达到阈值时，通过监控系统发出预警，以便及时调整系统配置或排查性能瓶颈。
4. 优雅降级：
   • 对于非关键任务，可以在系统负载过高时，采用适当的降级策略，如直接丢弃任务并记录日志，保证关键任务的正常执行。