面试题：如何基于Java线程池有界队列实现资源限制与动态调整

Question

假设你正在开发一个高并发的网络应用，需要对系统资源（如网络带宽、数据库连接数等）进行精确限制，并根据实时的任务负载动态调整线程池的有界队列大小。请描述你的设计思路和实现方案，包括涉及到的关键技术点以及如何保证系统的稳定性和高效性。

Answer 1

设计思路

1. 资源限制：
   • 使用计数器记录已使用的网络带宽、数据库连接数等系统资源。例如，每当有新的网络请求发送数据，更新带宽计数器；每当获取数据库连接，更新连接数计数器。当计数器达到预设限制时，阻止新的资源请求。
   • 为每种资源设置对应的资源管理器，负责资源的分配、回收和监控。例如，NetworkBandwidthManager管理网络带宽，DatabaseConnectionManager管理数据库连接数。
2. 动态调整线程池队列大小：
   • 实时监控任务负载，可通过计算一段时间内任务提交的速率、任务处理的平均时间等指标来衡量。例如，每10秒统计一次提交到线程池的任务数量和已完成任务数量，计算任务积压率。
   • 根据任务负载动态调整线程池有界队列大小。当任务积压率较高时，适当增大队列大小；当任务积压率较低且线程池空闲线程较多时，适当减小队列大小。

实现方案

1. 资源限制实现：
   • 网络带宽限制：
     • 在网络请求发送端，设置一个BandwidthLimiter类，它维护一个当前带宽使用量的变量currentBandwidth。
     • 每次发送数据前，检查currentBandwidth是否超过预设限制maxBandwidth。如果未超过，更新currentBandwidth并发送数据；否则，等待直到有带宽可用（可以使用Semaphore，Semaphore的许可数量代表可使用的带宽量，每次发送数据获取许可，数据发送完释放许可）。
   • 数据库连接数限制：
     • 创建DatabaseConnectionPool类，维护一个连接池，使用BlockingQueue存储数据库连接对象。BlockingQueue的大小就是数据库连接数的限制。
     • 当需要获取连接时，调用BlockingQueue的take()方法，该方法会在队列为空时阻塞，直到有连接可用；当使用完连接后，调用BlockingQueue的put()方法将连接放回队列。
2. 动态调整线程池队列大小实现：
   • 使用ScheduledExecutorService定时任务来周期性地监控任务负载。例如，每10秒执行一次任务负载监控任务。
   • 在监控任务中，获取当前线程池的任务队列大小、已完成任务数等信息，计算任务积压率。
   • 根据任务积压率调整线程池有界队列大小。假设使用ThreadPoolExecutor，可以通过反射修改其内部的workQueue（LinkedBlockingQueue等有界队列）的容量来实现动态调整。

关键技术点

1. 并发控制：使用Semaphore、BlockingQueue等并发工具类来控制资源的访问和任务的排队，确保多线程环境下的线程安全。
2. 定时任务：利用ScheduledExecutorService实现定时监控任务负载，以便及时调整线程池队列大小。
3. 反射：在调整线程池队列大小时，可能需要通过反射来修改ThreadPoolExecutor内部的队列容量，因为通常ThreadPoolExecutor没有直接公开修改队列容量的方法。

保证系统稳定性和高效性

1. 稳定性：
   • 资源监控与预警：除了限制资源使用，还设置资源使用的预警阈值。例如，当网络带宽使用达到最大带宽的80%时，记录日志或发送预警信息，以便运维人员提前介入。
   • 异常处理：在资源获取、任务处理等过程中，使用try - catch块捕获异常，避免因单个任务或资源操作失败导致整个系统崩溃。例如，在获取数据库连接失败时，记录异常日志并进行适当的重试逻辑。
2. 高效性：
   • 优化资源分配算法：在资源管理器中，采用高效的资源分配算法。例如，对于数据库连接池，可以采用LRU（最近最少使用）算法来管理连接，优先回收长时间未使用的连接，提高连接的复用率。
   • 异步处理：尽量采用异步方式处理任务，减少线程的阻塞时间。例如，使用线程池处理I/O密集型任务，在等待I/O操作完成时，线程可以去处理其他任务，提高系统整体的吞吐量。