面试题：Java BIO模型在高并发项目中的性能优化策略

Question

假设你正在参与一个高并发的Java项目，使用BIO模型，但遇到了性能瓶颈。阐述你会采取哪些优化策略来提升系统性能，从网络IO、资源分配、线程调度等多个方面进行分析。

Answer 1

网络IO优化

1. 使用NIO替代BIO：BIO是阻塞式IO，每个连接都会占用一个线程，高并发时线程开销大。NIO是非阻塞式IO，基于通道（Channel）和缓冲区（Buffer）进行操作，使用Selector实现多路复用，能有效减少线程数量，提升性能。
2. 优化缓冲区设置：在NIO中，合理设置缓冲区大小。过小的缓冲区会导致频繁读写，过大则浪费内存。根据实际数据量和处理场景，动态调整缓冲区大小，减少数据拷贝次数。
3. 采用异步IO：在NIO基础上，进一步使用AIO（异步非阻塞IO），它的读写操作是异步完成的，应用程序发起IO操作后无需等待，可继续执行其他任务，等IO操作完成后通过回调或Future获取结果，适用于高并发且对响应时间要求高的场景。

资源分配优化

1. 线程池优化：避免为每个请求创建新线程，使用线程池管理线程。根据系统硬件资源（如CPU核心数、内存大小）和业务负载，合理设置线程池的核心线程数、最大线程数、队列容量等参数。例如，对于CPU密集型任务，核心线程数可设置为CPU核心数；对于IO密集型任务，核心线程数可适当增大。
2. 连接池管理：对于数据库连接、网络连接等资源，使用连接池进行管理。连接池可以复用连接，减少连接创建和销毁的开销，提高资源利用率。同时设置合理的连接池大小，避免连接过多导致资源耗尽或连接过少影响并发处理能力。
3. 内存管理优化：使用合适的垃圾回收器，如G1垃圾回收器，它能在高并发场景下有效管理内存，降低垃圾回收停顿时间。优化对象创建和销毁策略，尽量复用对象，减少内存碎片，提高内存使用效率。

线程调度优化

1. 线程优先级设置：根据业务逻辑，为不同类型的任务设置不同的线程优先级。例如，对于关键业务的请求线程，设置较高优先级，确保其能优先执行，提高系统整体响应速度。但要注意避免优先级反转问题，即低优先级线程因高优先级线程长时间占用资源而无法执行。
2. 线程上下文切换优化：减少不必要的线程上下文切换，因为每次上下文切换都会带来一定的开销。可以通过减少锁竞争、合理设置线程睡眠时间等方式，降低线程上下文切换的频率。例如，使用读写锁代替互斥锁，对于读多写少的场景，可提高并发性能，减少线程等待时间。
3. 使用协程：引入协程概念，协程是一种轻量级的线程，由用户态进行调度，避免了内核态线程切换的开销。在Java中可使用一些库如Quasar来实现协程，适用于一些高并发且逻辑相对简单的场景，进一步提升线程调度效率。