面试题：Go Future模式扩展性设计的实际应用

1. 使用Future模式设计框架处理异步任务

1.1 定义任务接口

首先定义一个接口，用于表示异步任务。

public interface Task<V> {
    V execute();
}

1.2 定义Future接口

这个接口用于获取异步任务的执行结果。

public interface Future<V> {
    V get() throws InterruptedException;
    boolean isDone();
}

1.3 定义FutureTask类

实现Task和Future接口，用于管理异步任务的执行和结果获取。

public class FutureTask<V> implements Task<V>, Future<V> {
    private V result;
    private boolean isCompleted = false;
    private final Task<V> task;

    public FutureTask(Task<V> task) {
        this.task = task;
    }

    @Override
    public V execute() {
        try {
            result = task.execute();
        } finally {
            isCompleted = true;
        }
        return result;
    }

    @Override
    public V get() throws InterruptedException {
        while (!isCompleted) {
            Thread.sleep(100);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public boolean isDone() {
        return isCompleted;
    }
}

1.4 定义线程池和任务调度

使用线程池来执行异步任务。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class TaskExecutor {
    private static final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static <V> Future<V> submit(Task<V> task) {
        FutureTask<V> futureTask = new FutureTask<>(task);
        executor.submit(futureTask);
        return futureTask;
    }

    public static void shutdown() {
        executor.shutdown();
    }
}

2. 实现扩展性

2.1 动态线程池大小调整

为了应对任务数量动态增长的情况，可以使用ThreadPoolExecutor并动态调整线程池的核心线程数和最大线程数。

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

public class DynamicTaskExecutor {
    private static final BlockingQueue<Runnable> taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
    private static final ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
            5, // 核心线程数
            20, // 最大线程数
            10, TimeUnit.SECONDS,
            taskQueue);

    public static <V> Future<V> submit(Task<V> task) {
        FutureTask<V> futureTask = new FutureTask<>(task);
        executor.submit(futureTask);
        return futureTask;
    }

    public static void adjustThreadPoolSize(int corePoolSize, int maximumPoolSize) {
        executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
        executor.setMaximumPoolSize(maximumPoolSize);
    }

    public static void shutdown() {
        executor.shutdown();
    }
}

通过adjustThreadPoolSize方法，可以根据任务的负载情况动态调整线程池的大小，以适应任务数量的动态增长。

2.2 任务队列扩展

使用可扩展的任务队列，例如LinkedBlockingQueue，其默认容量为Integer.MAX_VALUE，可以容纳大量任务。如果需要更精细的控制，可以根据业务需求设置合适的容量，并在任务队列接近满时采取相应的策略，如拒绝策略或者动态扩展队列容量。

2.3 分布式任务处理

对于极高并发的场景，可以引入分布式任务处理框架，如Apache Kafka、RabbitMQ等，将任务分发到多个节点进行处理，从而进一步提升系统的扩展性。通过消息队列，系统可以解耦任务的提交和执行，并且可以方便地增加或减少处理节点来应对任务数量的变化。

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