面试题：Java Executors调度策略的优化与定制

Question

假设你正在开发一个对任务执行时间和资源消耗极为敏感的系统，基于Java Executors现有的调度策略，你将如何对其进行优化和定制，以满足系统的特殊需求？请从线程池参数调整、任务队列设计、拒绝策略优化等多方面阐述具体方案。

Answer 1

线程池参数调整

1. 核心线程数（corePoolSize）： 根据系统的任务负载特性和可用的CPU核心数来设定。对于I/O密集型任务，核心线程数可适当大于CPU核心数，例如CPU核心数 * 2，因为I/O操作会使线程处于等待状态，更多线程可以充分利用CPU时间。对于CPU密集型任务，核心线程数应接近或等于CPU核心数，以避免过多线程竞争CPU资源导致性能下降。
2. 最大线程数（maximumPoolSize）： 在确定最大线程数时，需要考虑系统的资源限制，如内存。不能设置过大，否则可能导致系统资源耗尽。一般来说，最大线程数可根据任务的突发量以及系统能承受的额外负载来设定。例如，如果预计任务量可能会突然增加一倍，且系统资源允许，可以将最大线程数设置为核心线程数的2倍，但需通过性能测试来确定最优值。
3. 线程存活时间（keepAliveTime）： 对于任务执行时间较短且频率较高的场景，可适当延长线程存活时间，减少线程创建和销毁的开销。比如设置为5 - 10秒，这样当线程执行完任务后不会立即销毁，而是等待一段时间，若有新任务到来可直接复用。对于执行时间较长且任务间隔不固定的场景，较短的存活时间（如1 - 2秒）可能更合适，以释放闲置线程占用的资源。

任务队列设计

1. 有界队列： 使用ArrayBlockingQueue等有界队列。根据系统预估的任务峰值来设置队列容量，防止任务无限堆积导致内存溢出。例如，若系统在高负载下预计最多有1000个任务同时等待执行，可将队列容量设置为1000。有界队列可以更好地控制资源消耗，当队列满时，可触发相应的拒绝策略。
2. 无界队列： 在某些情况下，如任务执行速度较快且不会出现大量任务堆积的场景，可使用LinkedBlockingQueue（默认无界）。但要谨慎使用，因为如果任务产生速度远大于处理速度，可能会导致内存耗尽。此时需要密切监控系统的内存使用情况。
3. 优先级队列： 若任务有不同的优先级需求，可使用PriorityBlockingQueue。为任务定义实现Comparable接口的优先级类，根据任务的紧急程度或重要性设置优先级。这样线程池会优先处理高优先级的任务，满足系统对不同任务的时间敏感需求。

拒绝策略优化

1. 默认拒绝策略（AbortPolicy）： 默认策略是直接抛出RejectedExecutionException。在一些对任务执行要求严格，不允许任务丢失的场景下，可捕获该异常并进行日志记录，然后尝试重新提交任务，例如通过一个重试机制，在一定时间间隔后再次提交任务，直到任务成功提交到线程池。
2. 抛弃策略（DiscardPolicy）： 此策略直接丢弃被拒绝的任务。在任务不是非常重要，且系统负载过高需要快速处理核心任务的场景下可以使用。但为了便于后续分析，可对被丢弃的任务进行简单的日志记录，记录任务的基本信息和丢弃时间。
3. 抛弃最旧策略（DiscardOldestPolicy）： 该策略会丢弃队列中最旧的任务，然后尝试提交新任务。适用于任务队列中有一些长时间等待且可能已经过期的任务场景。同样，可对被丢弃的旧任务进行日志记录，以便分析任务处理情况。
4. 自定义拒绝策略： 实现RejectedExecutionHandler接口来自定义拒绝策略。例如，将被拒绝的任务存储到一个持久化存储（如数据库或文件系统）中，待系统负载降低时，通过一个独立的线程从存储中读取任务并重新提交到线程池。或者将任务发送到消息队列中，由其他系统进行处理，以保证任务不会丢失且能在合适的时机继续执行。