面试题：自定义Java线程池终止策略与优化

自定义终止策略思路

实现 RejectedExecutionHandler 接口：用于处理拒绝的任务，这里用于在任务被拒绝时准备持久化。
继承 ThreadPoolExecutor 类：重写 terminated 方法，在池终止时执行任务持久化操作。
性能分析：通过记录任务执行时间、线程活动时间等指标来分析资源使用情况。
优化建议：使用合适的队列类型、调整线程数、减少锁竞争等。

关键代码片段

自定义拒绝策略

import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

public class CustomRejectedExecutionHandler implements RejectedExecutionHandler {
    @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
        // 这里可以对被拒绝的任务进行预处理，比如加入到待持久化列表
    }
}

自定义线程池并实现终止策略

import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import com.google.gson.Gson;

public class CustomThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
    private List<Runnable> unfinishedTasks = new ArrayList<>();

    public CustomThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                    int maximumPoolSize,
                                    long keepAliveTime,
                                    TimeUnit unit,
                                    BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, new CustomRejectedExecutionHandler());
    }

    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        super.afterExecute(r, t);
        // 可以在这里记录任务执行时间等性能指标
    }

    @Override
    protected void terminated() {
        Gson gson = new Gson();
        String json = gson.toJson(unfinishedTasks);
        try (FileWriter writer = new FileWriter("unfinished_tasks.json")) {
            writer.write(json);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void execute(Runnable task) {
        if (isShutdown()) {
            // 如果线程池已关闭，将任务加入待持久化列表
            unfinishedTasks.add(task);
        } else {
            super.execute(task);
        }
    }
}

性能分析与优化

减少线程切换开销：
- 调整线程数：根据任务类型（CPU 密集型或 I/O 密集型）合理设置核心线程数和最大线程数。例如，CPU 密集型任务，核心线程数可设置为 CPU 核心数；I/O 密集型任务，可适当增加线程数。
- 使用 ThreadLocal：避免多线程竞争共享资源，减少锁的使用，从而减少线程切换。
提高任务队列处理效率：
- 选择合适的队列：对于有界任务，ArrayBlockingQueue 可以有效控制内存使用；对于无界任务，LinkedBlockingQueue 更合适。
- 优化队列操作：尽量减少对任务队列的同步操作，避免不必要的锁竞争。例如，在任务入队和出队时，可以使用无锁数据结构（如 ConcurrentLinkedQueue）来提高效率。

使用示例

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
        CustomThreadPoolExecutor executor = new CustomThreadPoolExecutor(
                2, 4, 10, TimeUnit.SECONDS, workQueue);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executor.execute(() -> {
                // 模拟任务执行
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
        try {
            if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                executor.shutdownNow();
                if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.err.println("Pool did not terminate");
                }
            }
        } catch (InterruptedException ie) {
            executor.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

上述代码实现了一个自定义线程池，具备任务持久化到本地文件的终止策略，并给出了性能分析与优化建议。代码中使用了 Google 的 Gson 库来处理 JSON 序列化，实际应用中可以根据需要选择其他 JSON 处理库。

面试题：自定义Java线程池终止策略与优化

知识考点

面试题答案

自定义终止策略思路

关键代码片段

使用示例