在面试中遇到了一个颇具挑战性的问题，未能给出满意的答案，最终导致面试未果。这个问题并不罕见，其实在考察求职者对线程池及阻塞队列的理解与应用能力。这并不意味着面试者必须设计出一个完美的优先级任务线程池，而是需要展示出对相关概念的扎实掌握。

在我们深入探讨之前，首先回顾一下线程池处理任务的基本流程。

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线程池实现原理图解

  1. 当当前运行的线程数量少于核心线程数时，线程池会新建线程以执行任务。
  2. 如果当前运行的线程数达到或超过核心线程数，但低于最大线程数，该任务将被添加到任务队列中，等待执行。
  3. 在任务队列满的情况下，如果当前运行的线程数仍低于最大线程数，将会新建线程执行任务。
  4. 如果当前线程数已达到最大线程数，新任务将会被拒绝，饱和策略会调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution() 方法来处理。

从中可以看出，新的任务到达时，会首先检查当前的线程数量是否已经达到核心线程数，是则将新任务存入队列中。

线程池与阻塞队列的选择

不同类型的线程池会使用不同的阻塞队列，我们可以通过内置线程池来分析其特点：

  • LinkedBlockingQueue（无界队列，容量为 Integer.MAX_VALUE）：用于 FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor。由于队列不会满，因此 FixedThreadPool 最多只能创建核心线程数的线程，而 SingleThreadExecutor 只能创建一个线程。
  • SynchronousQueue（同步队列）：用于 CachedThreadPool。无容量的 SynchronousQueue 不存储元素，目的是确保提交任务时，如果有空闲线程，则使用之，否则会新建线程处理任务。可以理解为 CachedThreadPool 的最大线程数是 Integer.MAX_VALUE，这意味着线程数可扩展，可能创建大量线程，导致 OOM（内存溢出）。
  • DelayedWorkQueue（延迟阻塞队列）：用于 ScheduledThreadPool 和 SingleThreadScheduledExecutor。该队列中的任务并不是按照放入的时间排序，而是根据延迟时间排序，内部使用堆数据结构，确保每次出队的任务都是当前执行时间最靠前的。DelayedWorkQueue 会在元素数量达到上限后自动扩容，因此不会导致阻塞，最大扩容可达 Integer.MAX_VALUE。

要实现一个优先级任务线程池，考虑使用 PriorityBlockingQueue（优先级阻塞队列）作为任务队列，这可以通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数中的 workQueue 参数来实现。

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ThreadPoolExecutor 构造函数详解

PriorityBlockingQueue 是无界阻塞队列，且支持优先级，底层基于小顶堆实现，允许优先级高的元素优先出队。需要注意的是，PriorityQueue 并不支持阻塞操作。

为了使 PriorityBlockingQueue 能够按优先级对任务进行排序，提交的任务必须具备排序能力，这可以通过以下两种方式实现：

  1. 提交到线程池的任务实现 Comparable 接口，并重写 compareTo 方法，以指定任务间的优先级比较规则。
  2. 创建 PriorityBlockingQueue 时传入一个 Comparator 对象，以指定任务间的排序规则（推荐）。

然而，这种设计存在一些潜在的问题和风险：

  • 由于 PriorityBlockingQueue 是无界的，可能会导致请求堆积，从而引发 OOM。
  • 低优先级任务可能会因为长时间得不到执行而导致饥饿问题。
  • 为了保证线程安全和对元素进行排序操作，可能会影响性能。

针对 OOM 问题，可以通过继承 PriorityBlockingQueue 并重写 offer 方法，在插入元素数量超过阈值时返回 false 处理。

为了解决饥饿问题，可以通过优化设计，例如将等待时间过长的任务移除并重新添加到队列中，同时提升其优先级。

对于性能问题，由于需要排序操作，这是无法避免的；不过在大多数业务场景中，这种性能影响是可以接受的。