37. 业务场景与线程池选择分析

标准答案

✅ 不同业务场景下的线程池选择策略：

1. 高并发短任务（如Web请求处理）：

   • 选择有界队列的ThreadPoolExecutor
   • 核心线程数=2N，最大线程数=4N（N为CPU核心数）
   • 使用CallerRunsPolicy拒绝策略，实现优雅降级

2. CPU密集计算任务（如数据分析）：

   • 选择固定大小的ThreadPoolExecutor
   • 线程数=(N+1)，避免线程切换开销
   • 使用无界队列，防止任务丢失

3. IO密集任务（如文件处理）：

   • 选择可缓存的ThreadPoolExecutor
   • 核心线程数=2N，最大线程数可以更大
   • 使用SynchronousQueue，实现任务快速响应

4. 混合型任务（如电商系统）：

   • 为不同类型任务使用独立的线程池
   • 通过优先级队列实现任务优先级
   • 采用动态调整策略，响应负载变化

答案解析

1️⃣ 常见线程池类型

• FixedThreadPool：固定线程数
• CachedThreadPool：可缓存线程池
• ScheduledThreadPool：定时任务线程池
• SingleThreadExecutor：单线程执行器
• ForkJoinPool：分治任务线程池

2️⃣ 业务场景分析

1. CPU密集型任务

   • 特点：需要大量计算
   • 选择：FixedThreadPool，线程数=CPU核心数+1

2. IO密集型任务

   • 特点：频繁IO操作
   • 选择：CachedThreadPool或较大容量的FixedThreadPool

3. 定时任务

   • 特点：需要定时执行
   • 选择：ScheduledThreadPool

常见误区

• ❌ 误区1：使用Executors工厂方法创建线程池
• ❌ 误区2：一个系统只用一种线程池

典型场景与解决方案

✅ CPU密集型计算服务

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1,
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1,
    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>()
);

✅ IO密集型Web服务

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2,
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 4,
    60L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(1000)
);

企业实战经验

Situation（业务背景）

电商系统需要处理不同类型的并发请求。

Task（核心任务）

为不同业务场景选择合适的线程池。

Action（解决方案）

1. 订单处理：FixedThreadPool
2. 商品缓存：CachedThreadPool
3. 定时任务：ScheduledThreadPool

Result（结果）

• 系统响应时间降低50%
• 资源利用率提升40%

深入追问

🔹 如何判断业务适合使用哪种线程池？

• 分析任务特点
• 评估系统资源
• 考虑并发需求

🔹 如何处理不同优先级的任务？

• 使用优先级队列
• 分别使用不同线程池
• 实现自定义调度策略

相关面试题

1. 不同线程池的使用场景？
2. 如何选择合适的线程池？
3. 线程池参数如何配置？