面试题：Java Executors线程池创建策略与实际业务场景的深度适配

Question

给定一个复杂的业务场景，例如金融交易系统中的订单处理，其中涉及不同优先级的任务、任务超时处理以及资源限制等。请设计一个基于Executors创建线程池的策略，详细说明线程池参数的选择依据、任务调度方式以及如何处理可能出现的异常情况，以确保系统的高性能、可靠性和稳定性。

Answer 1

线程池参数选择依据

1. 核心线程数（corePoolSize）：
   • 考虑金融交易系统中常见的并发任务数量。例如，分析历史交易数据可知，在正常业务时段，平均有N个订单处理任务同时进行，核心线程数可设置为略大于N，如N + M（M为一个较小的正数，如3 - 5），以应对偶尔的突发小流量。这样可以保证常见业务负载下线程池中有足够的线程立即处理任务，避免频繁创建新线程的开销。
2. 最大线程数（maximumPoolSize）：
   • 需考虑系统可能承受的最大并发量。假设经过性能测试和业务预估，系统在极端情况下（如促销活动期间），订单处理任务并发量可能达到X。最大线程数可设置为X，但要结合系统资源（如内存、CPU等）来确定。如果系统资源有限，不能无限增加线程数，防止因过多线程导致系统资源耗尽。例如，每个线程占用一定的内存空间，若内存总量为Y，每个线程平均占用Z内存，那么线程数上限应满足maximumPoolSize * Z <= Y。
3. 队列容量（workQueue）：
   • 选择有界队列，如ArrayBlockingQueue。队列容量的设置要综合考虑系统处理能力和任务堆积容忍度。如果设置过小，可能导致任务频繁拒绝；设置过大，任务在队列中等待时间过长，影响实时性。假设系统平均处理一个订单任务的时间为T，预估业务高峰时段每秒新增订单数为P，若希望任务在队列中的等待时间不超过W秒，队列容量Q可估算为Q = P * W。例如，P = 100，W = 5，则Q = 500。
4. 线程存活时间（keepAliveTime）：
   • 当线程池中的线程数量超过核心线程数时，多余的空闲线程在存活时间后会被销毁。对于金融交易系统，由于任务处理相对持续，可设置一个适中的存活时间，如5 - 10秒。这样既不会让空闲线程长时间占用资源，又能在短时间内应对突发流量，避免频繁创建和销毁线程。

任务调度方式

1. 优先级调度：
   • 自定义任务类实现Comparable接口，在compareTo方法中根据任务优先级进行排序。例如，高优先级的金融交易订单任务优先处理。
   • 使用PriorityBlockingQueue作为线程池的工作队列，线程池从队列中获取任务时，会按照优先级顺序获取，优先处理高优先级任务。
2. 超时处理：
   • 利用Future接口和Callable接口实现任务超时处理。在提交任务时，使用ExecutorService.submit(Callable<T> task)方法获取Future对象。
   • 调用Future.get(timeout, TimeUnit unit)方法设置任务超时时间。如果任务在指定时间内未完成，抛出TimeoutException，可在捕获该异常后进行相应处理，如记录日志、回滚部分已执行的操作、向用户提示任务超时等。

异常处理

1. 任务执行异常：
   • 当任务执行过程中抛出异常时，线程池默认行为是终止当前线程。为了不影响整个系统的稳定性，可使用ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy拒绝策略。当线程池和队列都已满，无法处理新任务时，该策略会让调用者线程来执行任务，这样可以避免任务丢失，同时将异常抛给调用者线程，在调用者线程中捕获并处理异常，如记录详细的异常信息、进行错误恢复操作等。
2. 资源限制相关异常：
   • 在任务执行前，对资源进行检查和预分配。例如，在处理金融交易订单时，检查可用资金等资源。如果资源不足，抛出自定义异常（如InsufficientResourceException），在捕获该异常后，向用户提示资源不足信息，并暂停相关任务的执行，避免无效操作。同时，系统可定期检查资源状态，当资源充足时，重新尝试执行任务。

通过以上基于Executors创建线程池的策略，可以有效确保金融交易系统订单处理的高性能、可靠性和稳定性。