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在Java多线程面试中,线程池的拒绝策略几乎是必问的题目。很多同学在回答时能说出四种策略的名称,但一旦被问到**"实际项目中如何选择?为什么用这种策略?遇到过哪些坑?"**,就容易卡壳。今天我们从面试实战的角度,深入剖析线程池拒绝策略的底层逻辑和应用场景。
Java线程池通过ThreadPoolExecutor
实现,当任务提交速度超过处理能力时,就会触发拒绝策略。面试官问这个问题,其实是想考察:
举个例子:假设核心线程数是5,最大线程数10,队列容量100。当同时涌入200个任务时,队列满了且线程数达到最大值,剩下的90个任务就会触发拒绝策略。这时如何处理这些"超载任务",直接关系到系统的健壮性。
直接抛出RejectedExecutionException
异常,强制开发者处理任务堆积问题。适合对稳定性要求高的场景,比如支付系统。如果放任任务堆积,可能导致内存溢出,但粗暴拒绝也可能引发数据丢失,需要配合降级策略(比如记录日志、异步重试)。
让提交任务的线程自己执行任务。比如主线程提交任务被拒绝后,主线程会转而执行这个任务。这种策略的巧妙之处在于天然限流——当线程池满载时,提交任务的速度会因为主线程被占用而自然降低。适合不允许任务丢失但可以接受延迟的场景,比如订单系统的库存扣减。
直接静默丢弃任务,没有任何通知。这种策略风险极高,除非业务场景允许数据丢失(比如实时日志采集),否则不建议使用。曾经有团队在用户行为统计系统中使用该策略,结果因为流量突增导致30%的数据丢失,后来改用DiscardOldestPolicy才缓解问题。
丢弃队列中最老的任务,然后尝试重新提交新任务。这种策略适合时效性敏感的场景,比如实时竞价系统,宁可丢弃过期的出价请求,也要保证最新报价能进入队列。但需要警惕队列中可能存在的重要任务被意外丢弃。
当被问到"你们项目用哪种拒绝策略",可以这样回答:
"我们电商系统用的是CallerRunsPolicy。因为在促销活动时,瞬时流量可能是平时的100倍,用这种策略既能保证核心交易链路不崩溃,又能通过主线程限流保护数据库。不过我们在外层做了熔断机制,如果线程池负载持续超过80%,会触发报警并降级非核心功能。"
如果遇到开放性问题"如果让你设计一个自定义拒绝策略",可以结合具体场景:
"比如在IM消息推送系统,我会把被拒绝的任务存入Redis队列,启动一个补偿线程定时重试。同时记录消息ID,防止重复推送。"
ThreadPoolExecutor#getQueue().size()
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