面试题：Java CompletableFuture在高并发场景下的资源管理与优化

Question

在一个高并发的业务场景中，使用CompletableFuture执行大量异步任务。由于系统资源有限，例如线程池大小固定，如何合理配置CompletableFuture以避免资源耗尽，同时保证任务执行的高效性？请阐述具体的策略和可能用到的方法，并举例说明如何监控和调整相关资源参数。

Answer 1

策略

1. 合理设置线程池：
   • 分析任务类型（CPU 密集型、I/O 密集型等）。对于 CPU 密集型任务，线程池大小一般设置为 CPU 核心数 + 1；对于 I/O 密集型任务，线程池大小可适当增大，例如 CPU 核心数 * 2 或更多，以充分利用等待 I/O 的时间。
   • 使用 ThreadPoolExecutor 自定义线程池，设置合适的核心线程数、最大线程数、队列容量等参数。
2. 任务队列管理：
   • 选择合适的任务队列。如 LinkedBlockingQueue 可设置有界队列，防止任务无限堆积耗尽内存；SynchronousQueue 不存储任务，直接将任务交给线程处理，适用于任务处理速度快且需要快速响应的场景。
3. 任务优先级：
   • 对于关键业务任务，可设置较高优先级，优先从队列中取出执行。在自定义任务类中实现 Comparable 接口，重写 compareTo 方法来定义优先级规则，然后使用 PriorityQueue 作为任务队列。

方法

1. 创建线程池：

   ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
       10, // 核心线程数
       20, // 最大线程数
       10L, // 线程存活时间
       TimeUnit.SECONDS,
       new LinkedBlockingQueue<>(100) // 队列容量
   );
   

2. 使用 CompletableFuture 结合线程池执行任务：

   CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
       // 任务逻辑
       return result;
   }, executor);
   

监控和调整资源参数

1. 监控：
   • 使用 JMX（Java Management Extensions）：ThreadPoolExecutor 本身支持 JMX，可以通过 JMX 监控线程池的运行状态，如活跃线程数、已完成任务数、队列大小等。
   • 自定义监控指标：在任务执行前后记录时间、任务数量等，例如：

   long startTime = System.currentTimeMillis();
   CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
       // 任务逻辑
       return result;
   }, executor)
   

.thenApply(r -> { long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Task took " + (endTime - startTime) + " ms"); return r; });

2. **调整**：
- 根据监控数据，如果队列经常满且任务响应时间长，可适当增加线程池大小或队列容量；如果活跃线程数长时间接近最大线程数且系统负载高，可能需要优化任务逻辑或降低任务提交频率。例如，通过动态修改 `ThreadPoolExecutor` 的核心线程数和最大线程数：
```java
ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(10);
executor.setCorePoolSize(15);
executor.setMaximumPoolSize(25);