面试题：如何合理地设置 Java 线程池的线程数？

合理地设置线程池的线程数是优化多线程程序性能的关键。线程数设置过多或过少都会影响系统的性能和资源利用率。以下是设置线程池线程数的一些指导原则和方法：

1. 根据任务类型设置线程数

线程数的设置需要根据任务的类型（CPU 密集型或 I/O 密集型）进行调整。

（1）CPU 密集型任务

CPU 密集型任务主要消耗 CPU 资源，例如计算、排序、图像处理等。对于这类任务，线程数不宜过多，通常设置为 CPU 核心数 + 1。

公式：复制线程数 = CPU 核心数 + 1
原因：
- 过多的线程会导致频繁的上下文切换，反而降低性能。
- 额外的 1 个线程是为了防止线程因故障或暂停而影响任务执行。

示例：

int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
int threadPoolSize = cpuCores + 1;
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize);

（2）I/O 密集型任务

I/O 密集型任务主要消耗 I/O 资源，例如文件读写、网络请求、数据库操作等。对于这类任务，线程数可以设置得更多一些，因为线程在等待 I/O 操作时会阻塞，不会占用 CPU。

公式：复制线程数 = CPU 核心数 * (1 + 平均等待时间 / 平均计算时间)
原因：
- 通过增加线程数，可以充分利用 CPU 资源，避免 CPU 空闲。

示例：
假设 CPU 核心数为 4，平均等待时间为 90%，平均计算时间为 10%：

int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
int threadPoolSize = cpuCores * (1 + 90 / 10); // 4 * (1 + 9) = 40
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadPoolSize);

2. 考虑系统资源

线程数的设置还需要考虑系统的资源限制，例如内存、文件句柄数等。过多的线程会消耗大量内存和系统资源，可能导致系统崩溃或性能下降。

内存限制：每个线程都需要一定的栈空间（默认 1MB），过多的线程会占用大量内存。
文件句柄数：过多的线程可能导致文件句柄耗尽。

3. 动态调整线程数

在实际应用中，任务的性质和负载可能会动态变化。可以通过以下方式动态调整线程数：

使用 ThreadPoolExecutor 的 setCorePoolSize() 和 setMaximumPoolSize() 方法动态调整线程数。
使用自适应线程池（如 Netflix 的 Hystrix）根据系统负载自动调整线程数。

4. 使用合适的任务队列

任务队列的选择也会影响线程池的性能。常用的任务队列包括：

LinkedBlockingQueue：无界队列，适合任务量波动较大的场景。
ArrayBlockingQueue：有界队列，适合需要控制任务数量的场景。
SynchronousQueue：不存储任务，适合任务量较小的场景。

5. 监控和调优

在实际运行中，可以通过监控工具（如 JMX、Prometheus）观察线程池的运行状态，包括：

线程数（核心线程数、最大线程数）。
任务队列大小。
任务执行时间。
拒绝任务数。

根据监控数据，动态调整线程池参数，优化性能。

6. 示例代码

以下是一个根据任务类型设置线程数的示例：

import java.util.concurrent.*;

public class ThreadPoolSizeExample {
    public static void main(String[] args) {
        int cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

        // CPU 密集型任务
        int cpuIntensiveThreads = cpuCores + 1;
        ExecutorService cpuIntensivePool = Executors.newFixedThreadPool(cpuIntensiveThreads);

        // I/O 密集型任务
        int ioIntensiveThreads = cpuCores * (1 + 90 / 10); // 假设等待时间为 90%
        ExecutorService ioIntensivePool = Executors.newFixedThreadPool(ioIntensiveThreads);

        // 提交任务
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            cpuIntensivePool.submit(() -> {
                // CPU 密集型任务
                System.out.println("CPU task running: " + Thread.currentThread().getName());
            });

            ioIntensivePool.submit(() -> {
                // I/O 密集型任务
                System.out.println("I/O task running: " + Thread.currentThread().getName());
            });
        }

        cpuIntensivePool.shutdown();
        ioIntensivePool.shutdown();
    }
}