1. 实时监控任务类型及负载
- 任务类型识别：
- CPU密集型任务识别：可以通过监控线程执行过程中CPU使用率的变化来判断。例如，在任务执行前后记录CPU使用率，如果在任务执行期间CPU使用率持续维持在较高水平（如超过80%），则可初步判断为CPU密集型任务。
- I/O密集型任务识别：利用Java的NIO特性，在任务执行过程中监控I/O操作的等待时间。如果I/O等待时间占任务总执行时间的比例较高（如超过50%），则可判断为I/O密集型任务。另外，也可以通过统计任务执行过程中的I/O操作次数，若次数较多也倾向于I/O密集型任务。
- 负载监控：
- 线程池负载：监控线程池的任务队列长度、活跃线程数等指标。例如，当任务队列长度持续增长且活跃线程数接近最大线程数时，说明线程池负载较高。
- 系统负载：使用
java.lang.management.OperatingSystemMXBean获取系统的CPU负载、内存使用情况等信息。例如，通过getSystemLoadAverage()方法获取系统平均负载，当系统平均负载超过一定阈值（如CPU核心数的1.5倍）时，表明系统负载较高。
2. 针对不同情况调整核心线程数
- CPU密集型任务场景：
- 如果系统负载较低且当前核心线程数小于最大核心线程数限制，适当增加核心线程数。例如，每次增加1 - 2个核心线程，以充分利用CPU资源。但要避免过度增加，防止线程上下文切换开销过大。
- 如果系统负载较高，说明CPU资源已经接近饱和，此时应适当减少核心线程数，每次减少1 - 2个，以降低线程上下文切换开销，提高整体性能。
- I/O密集型任务场景：
- 由于I/O操作等待时间长，线程在等待I/O时会释放CPU资源，所以可以适当增加核心线程数。当检测到I/O密集型任务占比较高且系统负载有空闲时，可较大幅度增加核心线程数，如每次增加当前核心线程数的20% - 50%，以充分利用CPU在I/O等待期间的空闲时间。
- 当系统负载过高，即使是I/O密集型任务，也需要适当控制核心线程数的增长。可根据系统负载情况，按比例减少核心线程数的增长幅度，如当系统负载达到CPU核心数的2倍时，每次只增加当前核心线程数的10%。
3. 处理调整过程中的线程安全和资源竞争问题
- 线程安全：
- 使用
AtomicInteger来存储核心线程数，确保在多线程环境下对核心线程数的读写操作是线程安全的。例如，AtomicInteger coreThreadCount = new AtomicInteger(initialCoreCount);
- 在调整核心线程数的方法上添加
synchronized关键字。例如：
public synchronized void adjustCoreThreadCount(int delta) {
int currentCount = coreThreadCount.get();
int newCount = currentCount + delta;
if (newCount >= minCoreCount && newCount <= maxCoreCount) {
coreThreadCount.set(newCount);
// 调整线程池核心线程数
executorService.setCorePoolSize(newCount);
}
}
- 资源竞争：
- 任务队列资源竞争：使用阻塞队列（如
LinkedBlockingQueue）作为线程池的任务队列，其内部实现通过锁机制保证线程安全，避免任务在入队和出队过程中的资源竞争。
- 共享资源竞争：对于任务执行过程中可能访问的共享资源（如数据库连接池、文件系统等），使用线程安全的资源访问方式。例如，数据库连接使用连接池技术，通过连接池的管理机制（如锁、信号量等）来控制资源的并发访问。对于文件系统操作，可使用同步块或者Java NIO的通道机制，确保同一时间只有一个线程对文件进行关键操作。
