面试题：Java ThreadPoolExecutor线程池饱和策略的实现与应用场景

Question

当Java的ThreadPoolExecutor线程池达到饱和状态（任务队列已满且线程数达到maximumPoolSize）时，有几种饱和策略？请分别描述它们的实现逻辑，并举例说明在不同业务场景下应如何选择合适的饱和策略。

Answer 1

1. AbortPolicy（默认策略）：

   • 实现逻辑：当线程池饱和时，直接抛出RejectedExecutionException异常，阻止系统正常运行。
   • 适用场景：适用于对任务执行成功率要求非常高，不允许任务丢失的场景。例如，在金融交易系统中，每一笔交易都至关重要，不允许因为线程池饱和而丢弃交易任务，一旦出现饱和情况，抛出异常可以及时提醒开发人员处理。

2. CallerRunsPolicy：

   • 实现逻辑：当线程池饱和时，将被拒绝的任务交由调用execute方法的线程来执行。这样做的目的是为了减轻线程池的压力，因为调用线程通常是主线程或者其他非线程池线程，它在执行任务时会阻塞自己，从而减少新任务的提交速度。
   • 适用场景：适用于对响应时间要求不是特别高，但要求所有任务最终都能被执行的场景。比如，在一个日志记录系统中，虽然对记录日志的响应时间没有严格要求，但每条日志都需要被记录，此时使用CallerRunsPolicy可以保证日志不会丢失。

3. DiscardPolicy：

   • 实现逻辑：当线程池饱和时，直接丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。
   • 适用场景：适用于对任务执行结果不敏感，且任务量较大、允许部分任务丢失的场景。例如，在一些实时数据统计系统中，每秒可能会有大量的数据涌入进行统计，但对于一些短暂的、非关键的数据统计任务，如果线程池饱和，丢弃部分任务对整体统计结果影响不大。

4. DiscardOldestPolicy：

   • 实现逻辑：当线程池饱和时，丢弃任务队列中最老的一个任务（即最先进入队列的任务），然后尝试将新任务加入队列。
   • 适用场景：适用于对任务时效性要求较高的场景。例如，在一个实时路况信息更新系统中，新的路况信息不断产生，更关注最新的路况，此时丢弃最老的路况信息任务，优先处理新的路况信息任务，可以保证系统展示的是较新的路况。