面试题：Python线程池在高并发项目中的设计与优化

线程池设计

线程池大小确定：
- CPU 密集型任务：通常设置线程池大小为 CPU 核心数 + 1，这样可以在一个线程因偶尔的 I/O 阻塞等情况时，其他线程仍能充分利用 CPU 资源。例如，在一个 4 核 CPU 的机器上，线程池大小可设为 5。
- I/O 密集型任务：根据经验公式 线程数 = CPU 核心数 * (1 + 平均等待时间 / 平均工作时间)。比如，若平均等待时间为 2s，平均工作时间为 1s，在 4 核 CPU 机器上，线程数 = 4 * (1 + 2 / 1) = 12。同时，可通过性能测试，逐步调整线程池大小，找到最优值。
任务队列管理：
- 使用 queue.Queue 作为任务队列。Queue 是线程安全的，适合在线程池场景下使用。
- 在任务入队时，使用 put 方法。例如：
```
from queue import Queue
task_queue = Queue()
task_queue.put(task)
```
- 在工作线程从队列取任务时，使用 get 方法，可设置超时时间，防止线程一直阻塞。例如：
```
try:
    task = task_queue.get(timeout = 5)
except queue.Empty:
    pass
```
线程复用机制：
- 使用 threading.Thread 类创建工作线程。每个工作线程进入一个循环，从任务队列中不断获取任务并执行。例如：
```
import threading
def worker(task_queue):
    while True:
        try:
            task = task_queue.get(timeout = 5)
            task()
            task_queue.task_done()
        except queue.Empty:
            break
for _ in range(thread_pool_size):
    t = threading.Thread(target = worker, args=(task_queue,))
    t.start()
```
- 当任务完成后，通过 task_queue.task_done() 通知队列任务已处理完毕。Queue 的 join 方法可用于阻塞主线程，直到队列中所有任务都被处理完。

性能优化

动态调整线程池大小：
- 监控任务队列的长度和线程的忙碌状态。如果任务队列长时间不为空且线程都处于忙碌状态，适当增加线程池大小；如果线程长时间空闲，减少线程池大小。可以使用 threading.Condition 来实现线程间的同步与通知，以便动态调整线程数量。
优化任务调度：
- 对于优先级不同的任务，可使用优先级队列（如 heapq 结合 queue.Queue 实现优先级任务队列），优先处理高优先级任务。
- 将相关任务进行分组，例如按 I/O 操作类型分组，让同一组任务尽量在同一线程或少数线程上执行，减少线程切换开销。
资源管理与缓存：
- 对于频繁使用的资源（如数据库连接、文件句柄等），使用连接池或缓存机制。例如，使用 DBUtils 实现数据库连接池，减少每次获取连接的开销。
- 对于需要频繁读取的数据，可使用 functools.lru_cache 对函数结果进行缓存，减少重复计算。
异步 I/O 结合：
- 在 Python 中，可结合 asyncio 进行异步 I/O 操作。对于一些支持异步的库（如 aiohttp 用于 HTTP 请求），将其与线程池结合使用，进一步提高 I/O 效率。例如，在某些 I/O 任务中，主线程使用 asyncio 管理异步任务，而将一些计算密集型的子任务放入线程池处理。

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面试题：Python线程池在高并发项目中的设计与优化

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