面试题：Java CompletableFuture在高并发场景下的优化与调优

Question

在高并发场景中使用CompletableFuture实现并行计算，可能会面临线程资源耗尽、性能瓶颈等问题。请详细说明你会从哪些方面进行优化与调优，包括但不限于线程池的配置、任务调度策略、资源管理等，并结合实际案例分析。

Answer 1

线程池配置

1. 核心线程数：根据系统的CPU核心数以及任务特性来设置。例如，对于CPU密集型任务，核心线程数可设置为CPU核心数；对于I/O密集型任务，核心线程数可适当增加，如CPU核心数的2倍左右。例如在一个图片处理应用中，图片的渲染是CPU密集型任务，假设服务器是8核CPU，核心线程数可设置为8。
2. 最大线程数：不能设置过大，避免过多线程导致上下文切换开销增大。要综合考虑系统资源，如内存等。比如在一个高并发的Web应用中，若每个线程占用一定内存资源，根据服务器内存总量来限制最大线程数，防止OOM（Out Of Memory）。
3. 队列容量：合理设置任务队列容量。如果队列过大，可能导致任务长时间等待，影响响应时间；队列过小，可能使线程池频繁创建新线程。在订单处理系统中，若订单处理任务较多，可设置一个适中的队列容量，如500，防止任务堆积过多。

任务调度策略

1. 优先级调度：根据任务的重要性或紧急程度设置优先级。例如在电商系统中，支付相关任务优先级高于普通商品查询任务，优先调度支付任务进行处理，确保支付流程的及时性。
2. 公平调度：对于一些对公平性要求较高的场景，采用公平调度策略。比如在分布式文件系统中，每个客户端请求读取文件的任务都应公平地获得处理机会，避免某些任务长时间等待。

资源管理

1. 内存管理：及时释放不再使用的资源。在使用CompletableFuture处理大数据量计算任务时，避免对象的无意义堆积。如在数据清洗任务中，处理完一批数据后，及时释放相关数据结构占用的内存。
2. I/O资源管理：对I/O操作进行优化，采用连接池等技术复用I/O连接。例如在数据库访问场景中，使用数据库连接池，减少频繁创建和销毁数据库连接的开销。

实际案例分析

以一个在线视频转码平台为例，该平台接收用户上传的视频文件，进行格式转换和分辨率调整等操作。在高并发情况下，大量转码任务会导致线程资源耗尽和性能瓶颈。

1. 线程池配置优化：最初采用默认线程池配置，在高并发时性能急剧下降。经过分析，转码任务属于CPU密集型，根据服务器的16核CPU，将核心线程数设置为16，最大线程数设置为32，队列容量设置为100。这样既充分利用了CPU资源，又避免了过多线程开销。
2. 任务调度策略优化：根据视频的重要性（如VIP用户视频优先级高）设置优先级调度。VIP用户上传的视频转码任务优先处理，提高VIP用户体验。
3. 资源管理优化：在转码过程中，合理管理内存，避免视频数据在内存中长时间占用。同时，对于视频文件的读取和写入I/O操作，采用I/O连接池技术，提高I/O效率。经过这些优化，平台在高并发场景下的性能得到显著提升，能够稳定处理大量转码任务。