面试题：Java中CompletableFuture handle方法的性能优化及线程模型

Question

在高并发场景下使用CompletableFuture的handle方法，从性能优化和线程模型的角度，分析可能存在的问题，并提出至少两种优化策略。同时，说明handle方法的执行过程中线程是如何调度和管理的，以及如何通过调整线程池配置来提升整体性能。请结合具体代码示例进行说明。

Answer 1

可能存在的问题

1. 性能开销：handle方法会引入额外的函数调用和上下文切换开销。每次调用handle都会创建一个新的CompletionStage，这在高并发场景下会消耗大量的系统资源。
2. 线程阻塞：如果handle方法中的逻辑执行时间过长，可能会导致线程阻塞，影响整体的并发性能。
3. 线程模型问题：默认情况下，CompletableFuture使用ForkJoinPool.commonPool()来执行异步任务，这个线程池是所有CompletableFuture共享的。在高并发场景下，可能会出现线程饥饿问题，即某些任务长时间得不到执行。

优化策略

1. 自定义线程池：通过创建自定义的线程池，可以根据业务需求调整线程池的大小、队列容量等参数，避免线程饥饿问题。

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CompletableFutureOptimization {
    private static final AtomicInteger COUNTER = new AtomicInteger(0);
    private static final ThreadFactory THREAD_FACTORY = r -> {
        Thread thread = new Thread(r);
        thread.setName("CustomThread-" + COUNTER.incrementAndGet());
        return thread;
    };
    private static final ExecutorService EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
            10,
            20,
            10L,
            TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(100),
            THREAD_FACTORY);

    public static void main(String[] args) {
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello", EXECUTOR)
                .handle((result, ex) -> {
                    if (ex != null) {
                        ex.printStackTrace();
                        return "Error";
                    }
                    return result + " World";
                })
                .thenAccept(System.out::println);
        EXECUTOR.shutdown();
    }
}

2. 减少handle方法的嵌套：尽量将多个handle方法合并成一个，减少不必要的函数调用和上下文切换。

CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello")
        .thenApply(s -> s + " World")
        .handle((result, ex) -> {
            if (ex != null) {
                ex.printStackTrace();
                return "Error";
            }
            return result;
        })
        .thenAccept(System.out::println);

优化后：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello")
        .handle((s, ex) -> {
            if (ex != null) {
                ex.printStackTrace();
                return "Error";
            }
            return s + " World";
        })
        .thenAccept(System.out::println);

3. 异步化handle方法中的逻辑：如果handle方法中的逻辑执行时间较长，可以将其异步化，避免阻塞线程。

CompletableFuture.supplyAsync(() -> "Hello")
        .handleAsync((result, ex) -> {
            if (ex != null) {
                ex.printStackTrace();
                return "Error";
            }
            // 模拟长时间运行的任务
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return result + " World";
        }, EXECUTOR)
        .thenAccept(System.out::println);

handle方法线程调度和管理

1. 默认线程池：如果没有指定线程池，handle方法会使用ForkJoinPool.commonPool()来执行异步任务。这个线程池是所有CompletableFuture共享的，线程数量默认是Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1。
2. 自定义线程池：通过在supplyAsync、handleAsync等方法中传入自定义的Executor，可以使用自定义的线程池来执行任务。这样可以根据业务需求调整线程池的参数，提升整体性能。

调整线程池配置提升性能

1. 线程池大小：根据任务的类型（CPU密集型或I/O密集型）调整线程池的核心线程数和最大线程数。对于CPU密集型任务，线程池大小一般设置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()；对于I/O密集型任务，可以适当增大线程池大小。
2. 队列容量：根据任务的数量和处理速度调整队列容量。如果队列容量过小，可能会导致任务被拒绝；如果队列容量过大，可能会导致任务在队列中等待时间过长。
3. 线程存活时间：合理设置线程的存活时间，避免线程频繁创建和销毁带来的开销。如果任务执行频率较高，可以适当延长线程的存活时间。