面试题：Java Spring线程池在高并发场景下的优化与问题排查

核心线程数（corePoolSize）：
- 排查：检查当前核心线程数设置是否合理，查看系统负载以及任务执行情况，若任务长期处于等待状态，可能核心线程数过少。
- 优化：根据系统CPU核心数、任务类型（I/O密集型或CPU密集型）来调整。I/O密集型任务可适当增加核心线程数，例如设为CPU核心数的2倍；CPU密集型任务核心线程数可设为CPU核心数 + 1。
最大线程数（maximumPoolSize）：
- 排查：监控线程池活跃线程数是否经常达到最大线程数，若达到且任务仍在堆积，说明最大线程数可能不足。
- 优化：适当增大最大线程数，但需注意系统资源限制，避免过多线程导致系统资源耗尽。可逐步增加并观察系统性能，找到最优值。
队列容量（workQueue）：
- 排查：查看队列中的任务堆积情况，若队列长时间处于满的状态，说明队列容量可能过小。
- 优化：根据任务特点选择合适的队列类型和调整队列容量。无界队列（如LinkedBlockingQueue）可避免任务拒绝，但可能导致内存耗尽；有界队列（如ArrayBlockingQueue）需合理设置容量，防止任务丢失。

直接提交队列（SynchronousQueue）：
- 适用场景：适用于处理非常短的任务，且希望任务能尽快执行，不希望任务在队列中等待。
- 排查与优化：检查任务是否符合直接提交队列的适用场景，若任务处理时间较长，可能导致线程频繁创建销毁，影响性能，此时需考虑更换队列类型。
有界队列（ArrayBlockingQueue）：
- 适用场景：可控制任务堆积数量，防止内存溢出，适用于对任务堆积数量有严格限制的场景。
- 排查与优化：根据任务量预估合理的队列容量，避免容量过小导致任务被拒绝，容量过大则可能长时间占用内存。
无界队列（LinkedBlockingQueue）：
- 适用场景：适用于任务处理速度较快，且希望尽可能容纳任务，避免任务拒绝的场景。
- 排查与优化：监控内存使用情况，若内存持续增长，可能任务堆积过多，需考虑调整线程池参数或更换队列类型。

CPU 监控：
- 排查：使用工具如top（Linux）或Task Manager（Windows）查看CPU使用率，若CPU长时间处于高负载状态，说明任务可能是CPU密集型，需要优化算法或增加CPU资源。
- 优化：对CPU密集型任务进行算法优化，减少不必要的计算；若硬件条件允许，增加CPU核心数。
内存监控：
- 排查：利用工具如jmap、jconsole（Java自带）监控JVM内存使用情况，查看是否存在内存泄漏或因任务堆积导致内存占用过高。
- 优化：若存在内存泄漏，使用内存分析工具（如MAT）定位泄漏点并修复；对于任务堆积导致的内存过高，调整线程池参数或队列类型。
线程监控：
- 排查：通过jstack命令查看线程状态，检查是否存在死锁、线程长时间阻塞等问题。
- 优化：若存在死锁，分析死锁原因，调整代码逻辑避免死锁；对于线程长时间阻塞，检查阻塞的资源（如数据库连接、文件锁等），优化资源获取和释放逻辑。

任务拆分：
- 排查：分析任务是否可以拆分成更小的子任务并行执行，若任务包含多个独立的操作，可以考虑拆分。
- 优化：将任务拆分成多个子任务，利用线程池并行处理，提高整体处理速度。
异步处理优化：
- 排查：检查任务中是否存在可以异步处理的部分，例如一些日志记录、非关键数据的存储等。
- 优化：将这些部分改为异步处理，减少主线程的处理时间，提高任务处理效率。

硬件升级：
- 排查：评估当前硬件配置是否满足高并发需求，如内存、CPU、网络带宽等。
- 优化：根据评估结果，适当升级硬件，如增加内存、更换更高性能的CPU等。
负载均衡：
- 排查：若系统是分布式部署，检查负载均衡策略是否合理，是否存在部分节点负载过高的情况。
- 优化：调整负载均衡策略，确保任务均匀分配到各个节点，提高整体系统性能。

知识考点