面试题答案
一键面试1. CompletableFuture 默认线程池与 Fork/Join 框架线程池异同
工作窃取机制
- CompletableFuture 默认线程池：没有工作窃取机制。CompletableFuture 默认使用的是 ForkJoinPool.commonPool()，虽然它是 ForkJoinPool 类型，但此公共线程池主要设计并非用于工作窃取。公共线程池中的线程是共享的，主要用于执行异步任务，而不是像标准 Fork/Join 线程池那样在工作队列间主动窃取任务。
- Fork/Join 框架线程池：具备工作窃取机制。每个工作线程都有自己的双端队列来存放任务。当一个线程完成自己队列中的任务后，会从其他线程的队列尾部窃取任务来执行。这种机制有效利用了线程的空闲时间，提高了整体的任务处理效率，尤其适用于大量可拆分的递归任务。
任务调度策略
- CompletableFuture 默认线程池：任务提交到 ForkJoinPool.commonPool() 后，根据公共线程池的调度策略进行执行。公共线程池按照先进先出（FIFO）的顺序从队列中取出任务执行。不过，由于公共线程池的线程数量有限且是共享的，可能会受到其他任务的影响。
- Fork/Join 框架线程池：采用工作窃取调度策略。除了正常的从自己队列取任务执行外，空闲线程会去其他繁忙线程的队列窃取任务。任务拆分后，子任务被放入创建它的线程的队列中，这样创建任务的线程优先执行自己创建的子任务，减少线程间数据竞争，提高局部性和缓存命中率。
适用场景
- CompletableFuture 默认线程池：适用于一般性的异步任务，尤其是不需要工作窃取机制且对线程资源共享有一定容忍度的场景。例如，处理多个相对独立的 I/O 操作、简单的计算任务等。因为公共线程池的线程是共享的，对于轻量级任务能有效复用线程资源，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。
- Fork/Join 框架线程池：适合大量递归任务，特别是计算密集型的任务。例如，分治算法实现的排序（如归并排序、快速排序的并行化实现）、树形结构的遍历与计算等。工作窃取机制使得线程能高效利用空闲时间处理其他任务，充分发挥多核处理器的性能，提高任务处理效率。
2. 大量递归任务且快速响应场景的选择与优化
线程池选择
在具有大量递归任务且需要快速响应的应用场景中，应优先选择 Fork/Join 框架线程池。因为其工作窃取机制能有效处理递归任务的拆分与执行，充分利用多核 CPU 的计算能力，提高任务执行效率。而 CompletableFuture 默认线程池由于缺乏工作窃取机制，在处理大量递归任务时，可能会出现部分线程空闲，而其他线程任务堆积的情况，无法充分发挥多核优势，难以满足快速响应的需求。
优化措施
- 合理设置线程池参数：
- 线程数量：根据硬件环境（如 CPU 核心数）设置合适的线程数。一般来说，线程数可设置为 CPU 核心数的倍数。可以通过
Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取 CPU 核心数。例如，如果 CPU 有 8 个核心，可以尝试设置线程数为 8 到 16 之间，通过性能测试找到最优值。 - 任务队列容量：根据任务的预计数量和系统资源设置任务队列容量。如果任务队列容量过小，可能导致任务提交失败；容量过大，则可能占用过多内存。可以根据实际任务量和系统内存情况进行调整，例如初始设置为 1000，再根据性能测试结果优化。
- 线程数量：根据硬件环境（如 CPU 核心数）设置合适的线程数。一般来说，线程数可设置为 CPU 核心数的倍数。可以通过
- 任务拆分策略：
- 粒度控制：合理控制任务拆分的粒度。如果任务拆分过细，会增加线程间通信和调度开销；拆分过粗，则无法充分利用多核优势。例如，在递归任务中，可以设置一个阈值，当任务规模小于该阈值时不再拆分，直接执行。例如对于一个计算数组和的递归任务，可以设置当数组长度小于 100 时不再拆分，直接求和。
- 避免过度递归：优化递归算法，减少不必要的递归深度。例如，可以使用迭代方式替代部分递归操作，减少栈空间的消耗，提高执行效率。以斐波那契数列计算为例，递归实现会有大量重复计算，而使用迭代方式可以显著提高效率。
- 监控与调优：
- 性能监控：使用工具（如 Java VisualVM、YourKit 等）监控线程池的运行状态，包括线程利用率、任务队列长度、任务执行时间等指标。通过分析这些指标，找出性能瓶颈。
- 动态调整：根据监控结果动态调整线程池参数和任务拆分策略。例如，如果发现任务队列经常满，说明线程数可能不足，需要适当增加线程数；如果线程利用率不高，可能任务拆分粒度不合理，需要进一步优化。