面试题：Java 中 CompletableFuture 多个任务 AND 组合关系的性能优化及场景应用

Question

在高并发场景下，使用 CompletableFuture 实现多个任务的 AND 组合关系可能会遇到性能瓶颈。请分析可能出现性能问题的点，并阐述如何进行针对性的优化。同时，举例说明至少两种适合使用 CompletableFuture 多个任务 AND 组合关系的实际业务场景，并说明这样设计的优势。

Answer 1

性能问题点分析

1. 线程资源消耗：每个 CompletableFuture 任务默认使用 ForkJoinPool.commonPool() 线程池，高并发时可能导致线程竞争，资源消耗过大。
2. 任务阻塞：AND 组合关系意味着所有任务都完成才能继续，若其中有任务执行时间长，会阻塞后续操作，导致整体性能下降。
3. 结果获取开销：使用 get() 方法获取任务结果时会阻塞调用线程，可能影响整体并发性能。

针对性优化措施

1. 自定义线程池：创建合适大小的自定义线程池，避免 commonPool() 的资源竞争，例如：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
CompletableFuture<Void> combinedFuture = CompletableFuture.allOf(
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> { /* task1 */ }, executor),
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> { /* task2 */ }, executor)
);

2. 优化任务逻辑：拆分长任务为多个小任务并行执行，减少单个任务执行时间。
3. 异步获取结果：使用 whenComplete() 或 thenApplyAsync() 等异步回调方法，避免阻塞调用线程。

实际业务场景及优势

1. 电商订单处理：
   • 场景：在处理电商订单时，需要同时进行库存检查、用户信用验证、支付处理等任务，只有这些任务都成功，订单才能确认。
   • 优势：可以并行执行这些任务，提高处理效率，减少订单处理时间，同时利用 CompletableFuture 的异常处理机制，统一处理任务执行过程中的异常。
2. 数据聚合：
   • 场景：从多个不同数据源（如数据库、缓存、第三方 API）获取数据，然后将这些数据聚合处理后返回给前端。
   • 优势：并行从多个数据源获取数据，充分利用网络 I/O 等待时间，提高数据获取的整体效率，并且通过 AND 组合确保所有数据都获取成功后再进行聚合处理。