面试题：Java线程池在高并发场景下的性能优化与监控

线程池参数调优

核心线程数（corePoolSize）：
- 根据任务类型估算。对于CPU密集型任务，核心线程数可设置为CPU核心数 + 1，这样能在CPU空闲时进行线程切换，利用CPU短暂的空闲时间。例如，如果服务器是8核CPU，核心线程数可设为9。
- 对于I/O密集型任务，核心线程数可设置为2 * CPU核心数，因为I/O操作等待时间长，需要更多线程来利用CPU资源。
最大线程数（maximumPoolSize）：
- 结合系统资源和预估的任务峰值来确定。在高并发环境下，要考虑服务器的内存、网络带宽等资源。如果每个任务占用一定的内存资源，通过预估最大并发任务数以及每个任务的内存需求，来调整最大线程数，避免因线程过多导致内存溢出。比如，如果每个任务占用10MB内存，服务器总内存8GB，扣除系统和其他应用占用的内存，假设剩余4GB可用，那么最大线程数应控制在4GB / 10MB = 400左右。
队列容量（workQueue）：
- 无界队列（如LinkedBlockingQueue）适用于任务处理速度较快且流量相对稳定的场景，它能防止任务拒绝，但可能导致内存耗尽。例如，在一些日志处理任务中，可使用无界队列。
- 有界队列（如ArrayBlockingQueue）则适用于流量波动较大的场景，能控制任务堆积数量，避免内存问题。比如在秒杀系统中，设置一个合理大小的有界队列，如1000，防止过多请求涌入导致系统崩溃。
线程存活时间（keepAliveTime）：
- 对于长期运行且并发量稳定的系统，可适当设置较小的存活时间，减少线程资源浪费。如设置为10秒，在线程数超过核心线程数时，多余的线程在10秒内没有新任务就会被销毁。
- 对于突发流量场景，可适当延长存活时间，避免频繁创建和销毁线程。比如设置为60秒，在流量高峰过后，线程能保持一段时间，以便应对可能的后续任务。

任务调度策略优化

优先级调度：
- 给任务设置优先级，在ThreadPoolExecutor中可自定义RejectedExecutionHandler来实现根据任务优先级处理拒绝任务。例如，对于一些重要的系统监控任务设置高优先级，在任务队列满时优先处理高优先级任务。
- 使用PriorityBlockingQueue作为任务队列，这样任务会按照优先级顺序执行。在金融交易系统中，交易相关的任务可设置高优先级，优先执行，而一些统计类任务设置低优先级。
公平调度：
- 使用ScheduledThreadPoolExecutor，它能保证任务按照提交顺序执行。在一些需要顺序处理的场景，如数据库事务日志处理，确保任务按顺序执行，避免数据一致性问题。
- 自定义调度算法，通过重写ThreadFactory和BlockingQueue的相关方法，实现公平调度。例如，根据任务的提交时间戳进行排序，先提交的任务先执行。

资源分配

CPU资源：
- 使用ThreadMXBean获取线程的CPU时间使用情况，监控线程对CPU资源的占用。例如，通过ThreadMXBean threadMXBean = ManagementFactory.getThreadMXBean(); long cpuTime = threadMXBean.getThreadCpuTime(threadId);获取线程ID为threadId的CPU时间。
- 根据监控结果，调整线程池参数或任务处理逻辑。如果某个线程长时间占用大量CPU资源，可能需要优化该任务的算法，如使用更高效的排序算法。
内存资源：
- 使用MemoryMXBean监控堆内存和非堆内存的使用情况。例如，MemoryMXBean memoryMXBean = ManagementFactory.getMemoryMXBean(); MemoryUsage heapMemoryUsage = memoryMXBean.getHeapMemoryUsage();获取堆内存使用情况。
- 对于内存占用较大的任务，可采用分页加载、缓存等技术减少内存消耗。比如在处理大数据文件时，采用分页读取，每次只加载一部分数据到内存。

实时监控及调整

监控活跃线程数：
- 使用ThreadPoolExecutor的getActiveCount()方法获取活跃线程数。例如，ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.SECONDS, workQueue); int activeCount = executor.getActiveCount();
- 如果活跃线程数持续接近或超过最大线程数，可能需要增加核心线程数或最大线程数，或者优化任务处理逻辑，提高任务执行效率。
监控任务队列大小：
- 对于BlockingQueue，可使用size()方法获取队列大小。例如，BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(1000); int queueSize = workQueue.size();
- 当任务队列大小接近或达到队列容量时，可考虑增加队列容量，或者调整任务调度策略，优先处理队列中的任务。
监控任务执行时间：
- 在任务提交前记录开始时间，任务执行结束后记录结束时间，计算时间差。例如：
```
long startTime = System.currentTimeMillis();
executor.submit(() -> {
    // 任务处理逻辑
});
long endTime = System.currentTimeMillis();
long executionTime = endTime - startTime;
```
- 如果任务执行时间过长，可对任务进行拆分，或者优化任务内部的算法和逻辑。例如，将一个复杂的数据分析任务拆分成多个子任务并行处理。

通过以上全面的性能优化和实时监控措施，可以有效提高高并发生产环境中Java线程池的性能和稳定性。

星途面试题库

面试题：Java线程池在高并发场景下的性能优化与监控

知识考点

面试题答案

线程池参数调优

任务调度策略优化

资源分配

实时监控及调整