面试题：Java CompletableFuture anyOf在高并发场景下的优化策略

线程池配置

合理选择线程池类型：
- FixedThreadPool：适用于已知任务数量且对线程数有明确限制的场景。例如在一个图片处理的高并发系统中，假设服务器的CPU和内存资源有限，我们预估最多同时处理10个图片处理任务，就可以使用FixedThreadPool(10)。这样可以避免过多线程竞争资源，提高任务执行效率。
- CachedThreadPool：适合任务执行时间短、数量不确定的场景。例如在一个实时日志处理系统中，日志记录任务通常执行时间很短，但并发量可能随时变化。使用CachedThreadPool，线程池会根据需求动态创建和回收线程，减少线程创建和销毁的开销。
- ScheduledThreadPool：若任务中有需要定时执行或延迟执行的部分，如定时清理缓存任务。比如每隔1小时清理一次缓存数据，就可以使用ScheduledThreadPool，通过scheduleAtFixedRate或scheduleWithFixedDelay方法来安排任务执行。
调整线程池参数：
- 核心线程数：根据系统的CPU核心数、I/O特性等因素进行设置。对于CPU密集型任务，核心线程数一般设置为CPU核心数 + 1，例如在一个加密计算的高并发场景中，假设服务器是8核CPU，核心线程数可设置为9。对于I/O密集型任务，核心线程数可适当增加，比如设置为2 * CPU核心数，如在一个文件上传下载的高并发系统中，8核CPU时核心线程数可设置为16。
- 最大线程数：要考虑系统的资源限制，如内存、网络带宽等。如果系统内存有限，过多的线程可能导致OOM（Out of Memory）错误。例如在一个内存较小的云服务器上，最大线程数不宜设置过高，可通过压力测试来确定合适的值，比如先设置为50，然后逐步调整，观察系统性能和稳定性。
- 队列容量：如果使用有界队列，如ArrayBlockingQueue，要根据任务的处理速度和到达速率来设置队列容量。例如在一个订单处理系统中，订单处理任务的平均处理时间为1秒，每秒平均有10个订单到达，假设希望系统能短暂承受一定的突发流量，队列容量可设置为100，即能容纳10秒的突发订单量。

资源管理

限制任务数量：
- 可以使用信号量（Semaphore）来限制同时执行的任务数量。例如在一个数据库连接池有限的系统中，假设数据库连接池最大连接数为100，我们可以创建一个Semaphore(100)，在每个任务执行前调用semaphore.acquire()获取许可，任务执行完后调用semaphore.release()释放许可。这样可以避免过多任务同时请求数据库连接，防止数据库连接池耗尽。

及时释放资源：

在任务完成后，确保及时关闭或释放相关资源。比如在使用HttpClient进行网络请求的任务中，任务完成后要及时关闭HttpClient连接，防止连接泄漏。可以使用try - finally块来保证资源的正确释放，如下代码示例：

CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
try {
    HttpGet httpGet = new HttpGet("http://example.com");
    CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet);
    // 处理响应
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    try {
        httpClient.close();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

监控资源使用：
- 使用工具如JMX（Java Management Extensions）来监控系统资源的使用情况，如内存、CPU使用率、线程数等。通过JMX可以实时获取线程池的运行状态，如活跃线程数、队列大小等信息。例如，可以在应用程序中注册一个MBean来监控线程池的相关指标，然后使用JConsole等工具连接到应用程序查看监控数据，根据数据来调整线程池参数或优化任务处理逻辑。

任务调度

任务优先级：

根据任务的重要性和紧急程度设置任务优先级。可以自定义一个实现Comparable接口的任务类，例如在一个电商系统中，订单支付任务的优先级高于订单查询任务。在提交任务到线程池时，将任务放入一个PriorityQueue中，然后由线程池从PriorityQueue中获取任务执行。以下是一个简单示例：

class PriorityTask implements Comparable<PriorityTask> {
    private int priority;
    private Runnable task;
    public PriorityTask(int priority, Runnable task) {
        this.priority = priority;
        this.task = task;
    }
    @Override
    public int compareTo(PriorityTask other) {
        return Integer.compare(this.priority, other.priority);
    }
    public void run() {
        task.run();
    }
}
PriorityQueue<PriorityTask> taskQueue = new PriorityQueue<>();
taskQueue.add(new PriorityTask(1, () -> System.out.println("High priority task")));
taskQueue.add(new PriorityTask(2, () -> System.out.println("Low priority task")));
// 线程池从taskQueue中获取任务执行

任务拆分与合并：
- 任务拆分：对于一些耗时较长的任务，可以将其拆分成多个小任务并行执行。例如在一个大数据文件处理任务中，可以将文件按行或按块拆分成多个小任务，每个小任务负责处理一部分数据，然后使用CompletableFuture的allOf方法等待所有小任务完成后再进行合并处理。
- 任务合并：如果有多个相似的小任务，可以将它们合并成一个大任务执行。比如在一个用户信息查询系统中，多个用户同时请求查询自己的基本信息，这些查询操作类似，可以将这些查询合并成一个批量查询操作，减少数据库的查询次数，提高系统性能。
动态任务调度：
- 根据系统的负载情况动态调整任务的调度策略。可以通过监控系统的CPU使用率、内存使用率等指标，当系统负载较高时，降低新任务的提交速率或调整任务优先级。例如，使用一个ScheduledExecutorService定时检查系统负载，当CPU使用率超过80%时，将新提交的非紧急任务放入一个延迟队列中，延迟一段时间后再执行，以减轻系统压力。

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面试题：Java CompletableFuture anyOf在高并发场景下的优化策略

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资源管理

任务调度