面试题：Java 中 CompletableFuture 在高并发海量数据处理场景下的极致效率优化

方案设计思路

线程池配置：创建一个大小合适的线程池来执行异步任务。线程池大小需根据系统硬件资源（如 CPU 核心数、内存等）进行合理配置。例如，如果主要是 CPU 密集型任务，线程池大小可以设置为 CPU 核心数；如果是 I/O 密集型任务，线程池大小可以适当增大。
CompletableFuture 处理异步任务：使用 CompletableFuture 来管理每个用户数据处理的异步子任务。将每个子任务封装成 CompletableFuture，利用其提供的方法（如 thenCombine、thenApply 等）来处理任务之间的依赖关系，并实现并行执行。
流处理整合：使用流处理（如 Java 8 的 Stream API）来遍历百万级别的用户数据，将每个用户数据的处理过程并行化。流处理提供了简洁的方式来处理集合数据，并且可以方便地与 CompletableFuture 结合使用。

关键代码示例

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class HighConcurrencyDataProcessor {

    private static final int THREAD_POOL_SIZE = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
    private static final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);

    // 模拟子任务
    private CompletableFuture<String> subTask1(String input) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 模拟子任务处理逻辑
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            return input + " processed by subTask1";
        }, executorService);
    }

    private CompletableFuture<String> subTask2(String input) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 模拟子任务处理逻辑
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            return input + " processed by subTask2";
        }, executorService);
    }

    // 处理单个用户数据
    private CompletableFuture<String> processUserData(String userData) {
        CompletableFuture<String> task1 = subTask1(userData);
        CompletableFuture<String> task2 = subTask2(userData);

        return task1.thenCombine(task2, (result1, result2) -> result1 + " and " + result2);
    }

    // 处理百万级用户数据
    public List<String> processUserList(List<String> userList) {
        try {
            return userList.parallelStream()
                  .map(this::processUserData)
                  .map(CompletableFuture::join)
                  .collect(Collectors.toList());
        } finally {
            executorService.shutdown();
            try {
                if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                    executorService.shutdownNow();
                    if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                        System.err.println("Pool did not terminate");
                    }
                }
            } catch (InterruptedException ie) {
                executorService.shutdownNow();
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        HighConcurrencyDataProcessor processor = new HighConcurrencyDataProcessor();
        List<String> userList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            userList.add("User" + i);
        }
        List<String> processedList = processor.processUserList(userList);
        System.out.println("Processed user data size: " + processedList.size());
    }
}

性能优化理论依据

线程池合理配置：避免线程过多导致的上下文切换开销。对于 CPU 密集型任务，线程数过多会导致 CPU 在不同线程间频繁切换，降低整体性能；对于 I/O 密集型任务，适当增加线程数可以充分利用等待 I/O 的时间，提高系统的吞吐量。
CompletableFuture 并行执行：利用 CompletableFuture 的特性，使得多个子任务可以并行执行，减少整体任务的执行时间。通过 thenCombine 等方法，可以在不阻塞主线程的情况下，处理任务之间的依赖关系，提高程序的并发性能。
流处理并行化：Java 8 的 Stream API 的并行流可以自动将数据分块并利用多个线程进行处理，提高遍历百万级数据的效率。并行流会根据系统的 CPU 核心数等因素自动调整任务的并行度，合理利用系统资源。

避免死锁的措施

资源获取顺序一致：在处理子任务时，确保所有任务获取资源的顺序是一致的。如果存在多个任务需要获取多个资源，按照固定顺序获取可以避免死锁。
设置超时：在使用锁或其他资源时，设置合理的超时时间。如果在规定时间内无法获取到资源，任务可以放弃并尝试其他方式，避免无限期等待导致死锁。在上述代码中，线程池的关闭操作设置了超时，防止线程池在关闭过程中出现死锁。

面试题：Java 中 CompletableFuture 在高并发海量数据处理场景下的极致效率优化

知识考点

面试题答案

方案设计思路

关键代码示例

性能优化理论依据

避免死锁的措施