工作中几个问题的思考

对于需要并行多公司并行处理的任务，方案是什么？

多线程、并行流、并发库（ExecutorService、Futrue、Callable），分布式计算
1

（1）按照公司ID分片
（2）按照业务类型分片

处理某类任务，多个线程同时处理，拿到最先处理的完成接口

(1) 采用 CompletableFuture.anyOf(future1, future2, future3)， 注意CompletableFuture使用自定义线程池，默认是ForkJoinPool线程池；案例

public class CompletableFutrueAnyOf {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
        CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return "futrue1 执行结果";
        },executorService);

        CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return "futrue2 执行结果";
        },executorService);

        CompletableFuture<String> future3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return "futrue3 执行结果";
        },executorService);

        CompletableFuture<Object> objectCompletableFuture = CompletableFuture.anyOf(future1, future2, future3);
        try {
            System.out.println(objectCompletableFuture.get());
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (ExecutionException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44

(2) Executor框架和Future接口实现
如果同时处理多个任务，只需要提交多个任务到线程池中即可。第一个完成的任务的结果会被get()方法返回

在并发查询某一类数据时，流量会全部打到存储，怎么优化该场景

（1）mybatis缓存，此方案只针对使用mybatis当作ORM框架，一级缓存是SqlSession级别的缓存
二级缓存：跨SqlSession级别，通常用于单表、多表会有脏数据
（2）缓存工具，比如redis，针对相同时间内的，相同查询条件，可以直接从结果返回数据；但是也有局限性：（比如分页），或者定时缓存到redis、后续直接从redis查，类似于热点数据缓存
（3）重复请求场景：前端限流，后端限流
（4）数据库层级的优化：索引、分片、查询语句优化、水平/垂直扩展等

Java ThreadPoolExecutor配置时，需要配置corePoolSize，maximumPoolSize、queueCapacity、以及拒绝策略，请描述随着线程池提交任务的增加，线程池创建线程的策略；

execute 执行原理

（1）提交任务后会首先进行当前工作线程数与核心线程数的比较，如果当前工作线程数小于核心线程数，则直接调用 addWorker() 方法创建一个核心线程去执行任务；
（2）如果工作线程数大于核心线程数，即线程池核心线程数已满，则新任务会被添加到阻塞队列中等待执行，当然，添加队列之前也会进行队列是否为空的判断；
（3）如果线程池里面存活的线程数已经等于核心线程数了，且阻塞队列已经满了，再会去判断当前线程数是否已经达到最大线程数 maximumPoolSize，如果没有达到，则会调用 addWorker() 方法创建一个非核心线程去执行任务；
（4）如果当前线程的数量已经达到了最大线程数时，当有新的任务提交过来时，会执行拒绝策略
整个顺序就是：优先核心线程、阻塞队列次之，最后非核心线程。

addWorker方法

可以看到execute中最关键的就是addWorker方法，它接受两个参数：
第一个参数是要执行的任务，如果为null那么会从等待队列中拉取任务；
第二个参数是表示是否核心线程，用来控制addWorker方法流程的；

线程池调用execute提交任务—>创建Worker（设置属性thead、firstTask）—>worker.thread.start()—>实际上调用的是worker.run()—>线程池的runWorker(worker)—>worker.firstTask.run()；