面试题：Java Fork/Join框架在复杂任务调度中的优化策略

Question

假设你有一个非常复杂的任务集合，每个任务的执行时间和资源需求差异很大，使用Java Fork/Join框架进行调度。请说明你会采用哪些优化策略来提高整体的执行效率和资源利用率，同时保证任务执行的正确性和稳定性。

Answer 1

1. 任务拆分策略
   • 动态拆分：避免任务拆分过细或过粗。过细会导致线程切换开销增大，过粗则无法充分利用多核。在任务执行过程中，根据当前系统负载和剩余任务量动态调整拆分粒度。例如，当系统空闲时，将任务进一步拆分；当系统繁忙时，适当减少拆分。
   • 基于资源需求拆分：对于资源需求差异大的任务，按资源类型进行拆分。如CPU密集型任务和I/O密集型任务分开处理，分别调度到适合的线程池或CPU核心上执行。
2. 线程管理
   • 自定义线程池：根据硬件资源（如CPU核心数、内存大小）创建合适大小的线程池。例如，对于CPU密集型任务，线程池大小可设置为CPU核心数；对于I/O密集型任务，线程池大小可适当增大以充分利用I/O等待时间。
   • 线程复用：利用Fork/Join框架的工作窃取机制，空闲线程可以从繁忙线程的任务队列中窃取任务执行，提高线程利用率，减少线程创建和销毁的开销。
3. 任务优先级设定
   • 根据执行时间和资源需求设定优先级：对于执行时间短且资源需求少的任务给予较高优先级，优先执行，减少整体等待时间。对于资源需求大但执行时间长的任务，合理安排执行顺序，避免长时间占用资源导致其他任务饥饿。
   • 动态调整优先级：在任务执行过程中，根据系统资源变化和任务依赖关系动态调整任务优先级。例如，当某个关键资源可用时，提高依赖该资源的任务优先级。
4. 异常处理
   • 任务级异常处理：在每个任务中设置try - catch块，捕获任务执行过程中的异常。避免因某个任务的异常导致整个调度系统崩溃。将异常信息记录下来，以便后续分析和处理。
   • 全局异常处理：在Fork/Join框架的入口处设置全局异常处理器，统一处理未被任务捕获的异常，确保系统的稳定性。
5. 缓存与预取
   • 数据缓存：对于频繁访问的数据，使用缓存机制（如Guava Cache），减少重复读取数据的开销。特别是对于多个任务可能共享的数据，缓存可以显著提高性能。
   • 预取机制：对于需要远程获取数据或进行I/O操作的任务，提前进行数据预取。在任务执行前，利用空闲时间将所需数据加载到内存中，减少任务执行时的等待时间。