面试题答案
一键面试任务拆分策略
- 原理：
- 动态任务拆分：在运行过程中根据任务执行情况实时拆分任务。当某个子任务执行时间较长时，再次将其拆分成更小的子任务，使得任务粒度更适合当前计算资源。这样可以避免初始拆分过粗导致部分线程空闲，而过细则增加调度开销。
- 基于数据特征拆分：分析数据集特征，如按照数据的分布、属性等进行拆分。例如，如果数据在某个维度上有明显的聚类特征，可以按聚类将任务拆分，使每个任务处理相对独立且具有相似性的数据块，减少数据跨任务的依赖和交互，提高并行处理效率。
- 预期效果：动态任务拆分能更好地适应计算资源的变化，提高整体并行度，减少线程空闲时间。基于数据特征拆分可降低任务间的数据交互，提升局部性，加速任务处理。最终显著提升任务处理的整体效率。
线程池参数调整
- 原理：
- 核心线程数：适当增加核心线程数，可让更多任务同时执行。根据系统CPU核心数以及任务类型（CPU密集型或I/O密集型）进行调整。对于CPU密集型任务，核心线程数可设置为CPU核心数；对于I/O密集型任务，由于任务执行过程中有较多等待I/O操作时间，核心线程数可设置为CPU核心数的若干倍，确保在I/O等待时CPU资源不闲置。
- 最大线程数：合理设置最大线程数，防止创建过多线程导致系统资源耗尽。在任务高峰期，当核心线程数不足以处理任务时，线程池会创建新线程直到达到最大线程数。但过多线程会增加上下文切换开销，所以要根据系统内存等资源情况设定一个合适值。
- 队列容量：调整任务队列容量。如果队列容量过小，任务可能很快被分配到新线程，增加线程创建开销；若队列容量过大，大量任务在队列中等待，会延迟任务执行。需根据任务到达速率和处理速率来平衡队列容量，使任务能在队列中有适当的缓冲，又不会长时间等待。
- 预期效果：优化线程池参数，可使线程资源得到更合理利用，减少上下文切换开销，避免线程过多或过少导致的性能问题，从而提升任务处理速度和系统整体性能。
数据结构优化
- 原理：
- 选择合适数据结构：例如，如果数据集频繁进行插入和删除操作，链表结构可能比数组更合适，因为链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，而数组为O(n)。若数据需要频繁随机访问，则数组或哈希表更优，哈希表的查找操作平均时间复杂度为O(1)。
- 数据压缩：对于庞大数据集，采用合适的压缩算法对数据进行压缩存储。在处理时先解压部分数据，处理完成后再压缩回存储。这可以减少内存占用，提高数据在内存和磁盘间传输速度，尤其对于I/O密集型任务效果显著。
- 数据分块存储：将数据按一定规则分成多个块存储。在任务处理时，每个任务可直接处理对应的块，减少数据的整体扫描范围，提高局部数据访问效率，同时也便于任务并行处理。
- 预期效果：选择合适数据结构可降低数据操作的时间复杂度，数据压缩减少内存和I/O开销，数据分块存储提升数据局部性和并行处理能力，最终提升对庞大数据集的处理性能。