面试题：Java线程池响应速度优化中的线程饥饿与公平性问题

Question

在使用Java线程池时，线程饥饿可能会影响响应速度，同时线程调度的公平性也与之相关。请深入分析线程饥饿产生的原因，以及如何在保证一定公平性的前提下，优化线程池以提升响应速度？可结合源码分析和实际案例进行说明。

Answer 1

线程饥饿产生的原因

1. 任务分配不均：
   • 原理：如果线程池中的任务提交模式不合理，部分线程可能会持续分配到大量任务，而其他线程则空闲。例如，在一个Web服务器应用中，如果请求处理任务的分配依赖于特定的请求源（如特定IP地址的请求总是分配给同一个线程处理），那么处理高流量请求源的线程会长时间忙碌，而处理低流量请求源的线程则可能空闲，导致忙碌线程饥饿。
   • 源码示例：在自定义的任务提交逻辑中，如果使用类似如下代码：

   ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
   for (int i = 0; i < 100; i++) {
       if (i % 2 == 0) {
           executorService.submit(() -> {
               // 处理高流量请求源的任务
               // 模拟长时间运行任务
               try {
                   Thread.sleep(1000);
               } catch (InterruptedException e) {
                   e.printStackTrace();
               }
           });
       } else {
           executorService.submit(() -> {
               // 处理低流量请求源的任务
               // 模拟短时间运行任务
               try {
                   Thread.sleep(100);
               } catch (InterruptedException e) {
                   e.printStackTrace();
               }
           });
       }
   }
   

   这样偶数编号的任务（模拟高流量请求源任务）会让部分线程一直忙碌，而奇数编号任务的线程相对空闲，可能导致忙碌线程饥饿。
2. 优先级设置不当：
   • 原理：当线程池支持任务优先级时，如果高优先级任务持续不断地提交，低优先级任务可能长时间得不到执行机会，从而产生饥饿。例如在一个游戏服务器中，网络心跳检测任务设置为高优先级，而玩家技能处理任务设置为低优先级，若网络心跳检测任务频繁触发，玩家技能处理任务可能得不到及时执行。
   • 源码示例：以PriorityBlockingQueue结合ThreadPoolExecutor为例，假设自定义任务类实现Comparable接口来定义优先级：

   class PriorityTask implements Comparable<PriorityTask> {
       private int priority;
       // 其他任务相关属性和方法
   
       public PriorityTask(int priority) {
           this.priority = priority;
       }
   
       @Override
       public int compareTo(PriorityTask other) {
           return Integer.compare(this.priority, other.priority);
       }
   }
   
   PriorityBlockingQueue<Runnable> taskQueue = new PriorityBlockingQueue<>();
   ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
       5,
       10,
       10L,
       TimeUnit.SECONDS,
       taskQueue
   );
   
   for (int i = 0; i < 100; i++) {
       if (i % 2 == 0) {
           executor.submit(new PriorityTask(1)); // 高优先级任务
       } else {
           executor.submit(new PriorityTask(2)); // 低优先级任务
       }
   }
   

   如果高优先级任务持续提交，低优先级任务可能长时间无法执行，导致饥饿。
3. 线程池配置不合理：
   • 原理：如果线程池的核心线程数设置过小，当任务量较大时，新任务可能需要等待核心线程空闲才能执行，若等待时间过长，就会出现任务饥饿现象。例如在一个大数据处理系统中，核心线程数设置为2，而同时需要处理成千上万个数据块，大量任务会在队列中等待，造成响应延迟，产生饥饿。
   • 源码示例：

   ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
       2,
       10,
       10L,
       TimeUnit.SECONDS,
       new LinkedBlockingQueue<>()
   );
   for (int i = 0; i < 1000; i++) {
       executor.submit(() -> {
           // 大数据处理任务
           // 模拟长时间运行任务
           try {
               Thread.sleep(1000);
           } catch (InterruptedException e) {
               e.printStackTrace();
           }
       });
   }
   

   这里核心线程数2过少，大量任务等待执行，可能导致任务饥饿。

在保证公平性前提下优化线程池提升响应速度

1. 合理设置线程池参数：
   • 核心线程数和最大线程数：
     • 分析：根据任务的类型和预估的负载来设置核心线程数和最大线程数。对于I/O密集型任务，可以适当增加核心线程数，因为I/O操作时线程会有较多的空闲时间等待I/O完成，增加核心线程数可以充分利用这段空闲时间处理更多任务。例如，在一个文件读取和处理的应用中，核心线程数可以设置为CPU核心数的2 - 3倍。对于CPU密集型任务，核心线程数一般设置为CPU核心数，避免过多线程竞争CPU资源导致性能下降。最大线程数应根据系统资源（如内存）和预估的突发任务量来设置，避免创建过多线程耗尽系统资源。
     • 源码示例：

     // 获取CPU核心数
     int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
     // I/O密集型任务
     ThreadPoolExecutor ioExecutor = new ThreadPoolExecutor(
         cpuCores * 2,
         cpuCores * 4,
         10L,
         TimeUnit.SECONDS,
         new LinkedBlockingQueue<>()
     );
     // CPU密集型任务
     ThreadPoolExecutor cpuExecutor = new ThreadPoolExecutor(
         cpuCores,
         cpuCores * 2,
         10L,
         TimeUnit.SECONDS,
         new LinkedBlockingQueue<>()
     );
     

   • 队列类型：
     • 分析：选择合适的任务队列。LinkedBlockingQueue是一个无界队列，使用它时要注意任务过多可能导致内存溢出。ArrayBlockingQueue是有界队列，当队列满时，新任务可能会触发拒绝策略，这有助于控制任务堆积。SynchronousQueue不存储任务，任务提交后直接交给线程执行，如果没有空闲线程则新任务会等待，这种队列适用于任务处理速度较快且不希望任务在队列中堆积的场景。为了保证公平性，可以使用PriorityBlockingQueue并结合合理的优先级设置，例如按照任务提交的先后顺序设置优先级，让先提交的任务先执行。
     • 源码示例：

     // 使用PriorityBlockingQueue保证公平性
     PriorityBlockingQueue<Runnable> fairQueue = new PriorityBlockingQueue<>(10, (r1, r2) -> {
         if (r1 instanceof ComparableTask && r2 instanceof ComparableTask) {
             return ((ComparableTask) r1).getSubmitOrder() - ((ComparableTask) r2).getSubmitOrder();
         }
         return 0;
     });
     ThreadPoolExecutor fairExecutor = new ThreadPoolExecutor(
         5,
         10,
         10L,
         TimeUnit.SECONDS,
         fairQueue
     );
     class ComparableTask implements Runnable, Comparable<ComparableTask> {
         private int submitOrder;
         // 其他任务相关属性和方法
     
         public ComparableTask(int submitOrder) {
             this.submitOrder = submitOrder;
         }
     
         @Override
         public int compareTo(ComparableTask other) {
             return Integer.compare(this.submitOrder, other.submitOrder);
         }
     
         public int getSubmitOrder() {
             return submitOrder;
         }
     
         @Override
         public void run() {
             // 任务执行逻辑
         }
     }
     

2. 采用公平调度算法：
   • 分析：在自定义任务提交逻辑或任务队列中实现公平调度算法。例如，使用轮询调度算法，将任务依次分配给线程池中的线程，保证每个线程都有机会处理任务。或者实现一种时间片轮转调度算法，给每个任务分配一定的执行时间片，时间片用完后将任务放回队列末尾等待下次调度，这样可以避免长任务一直占用线程，保证短任务也能及时执行，提升整体响应速度。
   • 源码示例：

   class RoundRobinTaskQueue extends LinkedBlockingQueue<Runnable> {
       private int currentIndex = 0;
       private Thread[] threads;
   
       public RoundRobinTaskQueue(Thread[] threads) {
           this.threads = threads;
       }
   
       @Override
       public boolean offer(Runnable runnable) {
           // 简单轮询分配任务给线程
           threads[currentIndex].execute(runnable);
           currentIndex = (currentIndex + 1) % threads.length;
           return true;
       }
   }
   
   ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
       5,
       10,
       10L,
       TimeUnit.SECONDS,
       new RoundRobinTaskQueue(new Thread[5])
   );
   

3. 动态调整线程池：
   • 分析：通过监控任务队列的长度、线程的忙碌状态等指标，动态调整线程池的核心线程数和最大线程数。例如，当任务队列长度超过一定阈值且线程都处于忙碌状态时，适当增加核心线程数；当任务队列长度较短且线程空闲时间较长时，减少核心线程数，释放系统资源。可以使用ScheduledExecutorService定时检查这些指标并进行调整。
   • 源码示例：

   ScheduledExecutorService monitor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
   ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
       5,
       10,
       10L,
       TimeUnit.SECONDS,
       new LinkedBlockingQueue<>()
   );
   monitor.scheduleAtFixedRate(() -> {
       int queueSize = executor.getQueue().size();
       int activeCount = executor.getActiveCount();
       if (queueSize > 50 && activeCount == executor.getCorePoolSize()) {
           executor.setCorePoolSize(executor.getCorePoolSize() + 1);
       } else if (queueSize < 10 && activeCount < executor.getCorePoolSize()) {
           executor.setCorePoolSize(executor.getCorePoolSize() - 1);
       }
   }, 0, 10, TimeUnit.SECONDS);
   

通过以上方法，可以在一定程度上避免线程饥饿，保证公平性，并提升线程池的响应速度。