面试题：高并发网络编程中任务粒度控制对系统性能的影响

任务粒度控制不当引发的性能问题

资源竞争：
- 描述：当任务粒度设置过细，大量小任务同时竞争有限的资源（如CPU、内存、网络带宽等）。例如多个任务同时访问共享的数据库连接池，可能导致连接资源不足，任务等待，从而降低系统吞吐量。
- 举例：在一个高并发网络服务器中，每个HTTP请求处理被划分为极细的任务，每个任务都尝试获取数据库连接来查询数据。假设数据库连接池大小为10，而瞬间有100个这样的细粒度任务同时请求连接，就会有90个任务处于等待状态，严重影响性能。
上下文切换开销：
- 描述：任务粒度细意味着任务数量多，操作系统需要频繁进行上下文切换来调度这些任务。每次上下文切换都需要保存和恢复任务的执行状态，包括寄存器的值、程序计数器等，这会消耗CPU时间，降低CPU用于实际任务执行的效率。
- 举例：如果一个网络服务器将数据处理任务细分到每次处理一个字节，而每秒有数千个这样的微小任务，操作系统为了调度这些任务，上下文切换的开销可能会占CPU时间的很大比例，导致真正用于数据处理的时间减少。
线程/进程创建销毁开销：
- 描述：若以线程或进程为任务执行单元，任务粒度太细会导致频繁创建和销毁线程/进程。创建和销毁线程/进程本身需要系统资源，如内存分配、内核资源管理等，这会增加系统的额外负担。
- 举例：对于每个传入的网络连接请求都创建一个新线程来处理，如果每秒有大量连接请求，不断创建和销毁线程会使系统资源消耗在这些线程管理操作上，而不是有效处理网络请求。

代码层面优化任务粒度提升性能的方法

合并任务：
- 代码示例（以Java为例）：

// 假设有两个细粒度任务
class Task1 {
    public void execute() {
        // 执行一些操作，例如数据预处理
        System.out.println("Task1 executed");
    }
}

class Task2 {
    public void execute() {
        // 执行一些操作，例如数据计算
        System.out.println("Task2 executed");
    }
}

// 优化为一个粗粒度任务
class CombinedTask {
    public void execute() {
        Task1 task1 = new Task1();
        task1.execute();
        Task2 task2 = new Task2();
        task2.execute();
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        CombinedTask combinedTask = new CombinedTask();
        combinedTask.execute();
    }
}

说明：将原本独立的细粒度任务合并为一个粗粒度任务，减少任务数量，从而降低上下文切换和资源竞争的可能性。

使用线程池/进程池：
- 代码示例（以Python的线程池为例）：

import concurrent.futures

# 定义任务
def task_function(data):
    # 处理数据
    result = data * 2
    return result

# 创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 5) as executor:
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    # 提交任务到线程池
    future_to_data = {executor.submit(task_function, data): data for data in data_list}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_data):
        data = future_to_data[future]
        try:
            result = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (data, exc))
        else:
            print('%r result: %s' % (data, result))

说明：通过线程池或进程池管理任务执行，避免频繁创建和销毁线程/进程。线程池中的线程可以重复使用，减少线程创建销毁开销，同时可以控制并发执行的任务数量，避免过度的资源竞争。

任务队列与生产者 - 消费者模型：
- 代码示例（以Java的生产者 - 消费者模型为例）：

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

class Producer implements Runnable {
    private final BlockingQueue<Integer> queue;
    public Producer(BlockingQueue<Integer> queue) {
        this.queue = queue;
    }
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                queue.put(i);
                System.out.println("Produced: " + i);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }
    }
}

class Consumer implements Runnable {
    private final BlockingQueue<Integer> queue;
    public Consumer(BlockingQueue<Integer> queue) {
        this.queue = queue;
    }
    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                Integer num = queue.take();
                System.out.println("Consumed: " + num);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                break;
            }
        }
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>(5);
        Thread producerThread = new Thread(new Producer(queue));
        Thread consumerThread = new Thread(new Consumer(queue));
        producerThread.start();
        consumerThread.start();
        try {
            producerThread.join();
            consumerThread.interrupt();
            consumerThread.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

说明：通过任务队列将任务的生产和消费分离，生产者将粗粒度任务放入队列，消费者从队列中取出任务并执行。这样可以平衡任务处理的节奏，减少资源竞争，提高系统整体性能。

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面试题：高并发网络编程中任务粒度控制对系统性能的影响

知识考点

面试题答案

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