面试题：Java中CompletableFuture的thenAcceptAsync方法性能优化与并发控制

Question

在高并发场景下，使用CompletableFuture的thenAcceptAsync方法执行大量异步任务（每个任务可能会进行一些复杂的数据库查询和计算操作）。请设计一个优化方案，确保系统性能最优，包括但不限于线程池的合理配置、资源的有效管理、任务的优先级设置等。说明你的设计方案如何避免线程饥饿、死锁等问题，并解释thenAcceptAsync方法在这种复杂场景下的潜在性能瓶颈及应对策略。

Answer 1

1. 线程池的合理配置

• 线程池类型选择：使用ThreadPoolExecutor创建自定义线程池。对于I/O密集型任务（如数据库查询），核心线程数可设置为CPU核心数 * 2；对于计算密集型任务，核心线程数可设置为CPU核心数 + 1。如果任务既包含I/O又包含计算，可根据两者比例进行调整。
• 设置线程池参数：
  • corePoolSize：核心线程数，如上述根据任务类型设置。
  • maximumPoolSize：最大线程数，可根据系统资源（如内存、CPU使用率等）适当设置，避免过多线程导致系统资源耗尽。
  • keepAliveTime：非核心线程的存活时间，设置一个合理值，如500毫秒，以便在任务减少时释放多余线程。
  • workQueue：选择合适的队列，如LinkedBlockingQueue，并设置合理的容量，防止队列过大导致内存溢出。

2. 资源的有效管理

• 数据库连接管理：使用连接池（如HikariCP）来管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。连接池可设置最大连接数、最小连接数等参数，确保数据库资源的有效利用。
• 缓存使用：对于频繁查询且结果变化不大的数据，使用缓存（如Redis）。在执行数据库查询前先检查缓存，命中则直接返回，减少数据库压力。

3. 任务的优先级设置

• 自定义任务类：实现Comparable接口，根据任务的优先级进行排序。例如，定义一个PriorityTask类，包含优先级字段和任务逻辑。
• 使用优先级队列：将任务提交到使用优先级队列的线程池中。可自定义ThreadPoolExecutor的workQueue为PriorityBlockingQueue，并在提交任务时将PriorityTask实例放入队列，这样线程池会优先执行高优先级任务。

4. 避免线程饥饿、死锁等问题

• 线程饥饿：
  • 公平调度：在ThreadPoolExecutor构造函数中设置fair参数为true，使线程池采用公平调度策略，避免低优先级任务长时间得不到执行。
  • 定期提升任务优先级：设置一个定时任务，定期提升等待时间过长的低优先级任务的优先级，确保所有任务都有机会执行。
• 死锁：
  • 资源分配顺序一致：在涉及多个资源的任务中，确保所有任务获取资源的顺序一致。例如，若任务需要获取资源A和资源B，所有任务都先获取A再获取B，避免循环依赖导致死锁。
  • 使用超时机制：在获取锁或资源时设置超时时间，若在规定时间内无法获取到资源，则放弃当前操作并回滚，防止线程无限期等待。

5. thenAcceptAsync方法潜在性能瓶颈及应对策略

• 性能瓶颈：
  • 线程上下文切换开销：thenAcceptAsync会开启新的异步任务，频繁的线程创建和切换会带来较大开销。
  • 任务排队等待：若线程池已满，任务会在队列中等待，可能导致任务执行延迟。
• 应对策略：
  • 优化线程池配置：如上述合理配置线程池参数，减少不必要的线程创建和上下文切换。
  • 任务拆分与合并：对于复杂任务，可拆分成多个简单任务并行执行，然后再合并结果，减少单个任务在队列中的等待时间。同时，使用CompletableFuture的allOf方法等待所有子任务完成后再进行结果合并。