面试题：高并发场景下，Java线程池任务提交的性能优化及异常隔离策略探讨

提升线程池任务提交性能

任务队列选择
- 无界队列（如LinkedBlockingQueue）：适用于任务量较大且处理时间较短的场景。它可以容纳大量任务，不会因为队列满而拒绝新任务，但可能会导致内存占用过高，甚至OOM，因为它没有容量限制。
- 有界队列（如ArrayBlockingQueue）：适合对资源使用较为敏感的场景。设置合理的容量可以防止任务堆积过多而耗尽内存，但如果容量设置过小，可能会频繁触发拒绝策略。
- 优先队列（如PriorityBlockingQueue）：适用于任务有优先级之分的场景。根据任务的优先级进行排序，优先处理高优先级任务。
线程池参数调优
- 核心线程数（corePoolSize）：应根据系统的CPU核心数、I/O特性及任务处理时间来设置。对于CPU密集型任务，corePoolSize一般设置为CPU核心数 + 1；对于I/O密集型任务，可以适当增加核心线程数，例如CPU核心数 * 2。
- 最大线程数（maximumPoolSize）：在高并发场景下，maximumPoolSize应根据系统资源（如内存、网络带宽等）和预估的最大并发任务数来设置。设置过大可能导致资源耗尽，设置过小则可能无法充分利用系统资源。
- 队列容量：如上述任务队列选择中提到，根据任务特性和系统资源设置合理的队列容量。
- 线程存活时间（keepAliveTime）：对于高并发场景，如果任务提交频率较高，keepAliveTime可以设置得较小，以避免过多线程长时间空闲占用资源；如果任务提交频率波动较大，可适当增大keepAliveTime，减少线程频繁创建和销毁的开销。
任务提交方式优化
- 批量提交：如果任务之间相互独立，可以将多个任务封装成一个批量任务提交到线程池，减少线程池调度开销。例如使用ExecutorService.invokeAll方法。
- 异步提交：避免在主线程中同步等待任务执行结果，使用Future或CompletableFuture来异步获取任务执行结果，提高主线程的并发处理能力。

异常隔离策略

设计策略
- 使用try - catch块：在任务的run方法或call方法内部使用try - catch块捕获异常，避免异常向上抛出影响其他任务。例如：

class MyTask implements Callable<Integer> {
    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        try {
            // 任务执行逻辑
            return result;
        } catch (Exception e) {
            // 异常处理逻辑，记录日志等
            return null;
        }
    }
}

- **自定义线程工厂**：通过自定义线程工厂创建线程，在`Thread.UncaughtExceptionHandler`中处理未捕获的异常。例如：

public class MyThreadFactory implements ThreadFactory {
    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = new Thread(r);
        t.setUncaughtExceptionHandler((thread, ex) -> {
            // 异常处理逻辑，如记录日志
        });
        return t;
    }
}

- **任务隔离**：将不同类型的任务提交到不同的线程池，当某个线程池中的任务出现异常时，不会影响其他线程池中的任务。

2. 可行性 - 易于实现：try - catch块和自定义线程工厂的方式在代码层面实现较为简单，对现有代码侵入性较小。 - 不影响其他任务：通过捕获异常或自定义异常处理器，能够有效防止某个任务的异常传播到其他任务，保证整个线程池的稳定性。 3. 潜在风险 - 异常信息丢失：在try - catch块中如果没有妥善记录异常信息，可能导致排查问题困难。 - 资源浪费：任务隔离方式会增加线程池的创建和管理开销，如果任务量较小，可能会造成资源浪费。

面试题：高并发场景下，Java线程池任务提交的性能优化及异常隔离策略探讨

知识考点

面试题答案

提升线程池任务提交性能

异常隔离策略