炸裂：completablefuture自定义线程池慢2倍......比默认线程池......

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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#java #开发语言 #面试 #微服务 #后端 #架构

尼恩说在前面

尼恩社群中，很多小伙伴找尼恩来卷3高技术，学习3高架构，遇到问题，常常找尼恩反馈和帮扶。

周一，一个5年经验的大厂小伙伴，反馈了一个令人震惊的问题

completablefuture自定义线程池慢2倍…比默认线程池…

尼恩提示：completablefuture的知识，既是面试的核心知识，又是开发的核心知识。

所以，这里尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，面试的时候，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。

这个问题的分析，结合了尼恩的畅销书 《Java 高并发核心编程 卷2 加强版》， 建议大家多翻几遍， 有小伙伴反馈说， 看了几遍还不过瘾。

注： 《Java 高并发核心编程 卷2 加强版》 PDF 持续更新，最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件，请到文末公号【技术自由圈】获取

问题分析的过程，请参见下面的视频

最低0.47元/天 解锁文章
CompletableFuture 使用自定义线程池
kezhou的博客
02-20 2819
合到生产环境进行发布验证时，我们组的人都在进行功能验证，并发量增大，导致服务报错。对于一个 4 核的机器来说，最只有 3 个线程，对于IO密集型的任务来说，这其实远远不够用，从而导致大量的IO任务在等待，甚至服务挂掉。需求是修改一批数据，由于当时并没有提供批量修改的接口，所以只能循环去修改数据，又想到可以使用。虽然在处理 IO 密集型任务时，任务越多，CPU 效率越高，但也有一个限度。等于没有使用线程池，机器会为每个任务创建一个新线程，且会有资源耗尽的风险。）也使用的是默认的线程池，需要谨慎使用。
CompletableFuture在线程池下如果线程不够走拒绝策略出现异常时，不会抛出异常的问题
weixin_44345870的博客
08-05 606
我们简单将第三future.whenCompleteAsync代码块改为future=future.whenCompleteAsync，然后，在程序最后使用future.join()获取一下结果。可以看出，最终whenCompleteAsync仅仅是将异常赋值给future的结果r，如果不手动join或者get则不会得到exception，即造成了拒绝策略的异常无法抛出的问题。如图，并不会走到任何future.whenCompleteAsync代码块中，而直接报错抛出异常。那么为何会出现这种问题？
CompletableFuture线程池大小问题
xgwcLee的博客
06-20 856
if (parallelism < 0 && // default 1 less than #cores //获取机器的cpu核心数 将机器的核心数-1 赋值给parallelism 这一段是是否使用线程池的关键 //同时 parallelism也是ForkJoinPool的核心线程数 (parallelism = Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1) <= 0) parallelism = 1;在双核及以下的机器中，会为每个任务创建一个新线程，
使用 CompletableFuture 来优化接口响应慢问题
qq_36608622的博客
05-08 808
这两种方式虽然简单直观,但效率比较低下，随着应用复杂度的增加,这种低效的做法将会带来严重的性能问题。通过allOf，anyOf这两种方式我们可以让任务之间协同工作，join()和get()方法都是阻塞调用它们的线程（通常为主线程）来获取CompletableFuture异步之后的返回值。如下，我们定义了一个异步任务类，创建每一个查询操作的CompletableFuture异步任务放入线程中执行，并利用allOf等待全部任务执行完成，执行完成后组装查询信息到聚合对象中返回。
多线程如何提高代码的响应速度CompletableFuture
weixin_40850468的博客
09-14 573
一个类似统计的全景页面，需要用到人员的信息，比如头像、岗位等基本信息，还会用到人员的绩效，但是由于个人基本信息和绩效上不同的系统，需要进行数据组装，进行统一返回前端，统计的数据又根据组织架构进行了汇总，就导致组织越高人员越多，数据响应就越慢的情况（由于公司原因细节比这多，简单描述），页面的响应速度就变得很慢，超过了10s的情况，后续就开始进行优化。最近由于项目的原因，用到了多线程的功能，就想起来去年为了优化响应速度，用过的一些方法，今天就把它记录下来，也许能帮到别的小伙伴。//这个是需要处理的数据。
CompletableFuture异步和线程池
weixin_44674424的博客
06-07 5383
CompletableFuture异步和线程池讲解
CAD常见问题解决办法.docx
02-27
20. 文字上下标创建：在编辑文字时，利用`a/b`按键，可以轻松创建上标（如2^），下标(^2)和上下标(2^2)。 21. 文字对齐方式修改：使用`MODIFY`命令可以改变文字对齐方式，而不改变文字位置。 以上这些技巧和解决...
精选资源
three.js打开礼物爆炸动画特效特效代码
03-20
2. **相机**（Camera）：设置一个观察者视角，用于查看场景。 3. **光源**（Light）：添加灯光以增强物体的立体感和视觉效果。 4. **物体**（Objects）：创建礼物盒子和礼物元素，比如彩带、纸片等，这些通常会用...
反应罐控制.zip西门子PLC编程实例程序源码下载
04-20
反应罐控制.zip西门子PLC编程实例程序源码下载反应罐控制.zip西门子PLC编程实例程序源码下载反应...2.适合学生做毕业设计项目参考适合学生做毕业设计项目参考 3.适合小团队开发项目模型参考适合小团队开发项目模型参考
炸开图像代码源码（main.m）
07-29
matlab炸开图像代码源码，是个M文件，电脑安装有matlab的同学可以直接打开使用
多线程优化接口慢（CompletableFuture）
qq_43372633的博客
05-23 1613
大多数程序员在平时工作中，都是增删改查。这里我跟大家讲解如何利用CompletableFuture优化项目代码，使项目性能更佳！
使用CompletableFuture实现业务服务的异步调用-串行请求响应时间慢的优化思路
海子@幸福人
10-14 1608
假如我有一个订单相关的统计接口，需要返回3样数据：今日订单数、今日交易额、总交易额。 一般的我们的做法是串行调用3个函数，把调用返回的结果返回给调用者，这3次调用时串行执行的，如果每个调用耗时1秒的话，3次调用总耗时就是3秒。 这种做法效率非常低，因为3次调用之间无所谓先后顺序，所以采用并行执行效率会更好。比如使用线程池ExecutorService实现异步调用。 其实Java8提供了一个非常牛逼的CompletableFuture类，也可以实现异步化： package com.hisense.c
记几次 [线上环境] Dubbo 线程池占满原因分析（第二次：CompletableFuture）
写作使人成长
04-25 4114
1、常用的开源框架大多都非常的成熟，但是业务代码开发同学如果使用姿势不当，也会引起比较大的问题。 2、在集群部署环境下如果出现线程池队列占满的情况，及时依次重启服务（清空队列）也是一种能够快速恢复问题的方法，但是问题的根因还是需要定位到并且彻底解决的。 3、学会举一反三，一个地方出现了问题，那么检查一下系统其他地方是否也有相同的问题。问题不暴露不代表它不存在，举一反三及时排掉“未爆炸的雷”，也是对系统稳定性的一种保障。
MVP改成MVVM模式
u014035162的专栏
12-05 789
面将登录示例改造成（基于 Android Jetpack 的 ViewModel + LiveData + DataBinding），核心是抛弃 Presenter 中间层，通过 ViewModel 管理数据和业务逻辑，LiveData 实现数据驱动 UI，DataBinding 简化视图与数据的绑定。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
最新发布
Dxxyyyy的博客
12-05 863
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
基于Springboot2+Vue2的旅游景点购票系统
自学网站s.jf3q.com,菜鸟的成长之路
12-02 712
本系统是一个集旅游景点信息展示、在线购票、用户游记分享与互动交流于一体的综合性平台。核心价值在于提供便捷的景点门票预订服务，同时构建活跃的旅游社区，促进用户间的经验分享。
Java 缓冲区优化
qq_43427354的博客
12-02 724
在 Java 中，缓冲区（Buffer） 是一块用于临时存储数据的内存区域，核心作用是协调数据生产者和消费者的速度差异，减少频繁 I/O 操作或数据拷贝的开销，提升程序性能。它本质是 “数据中转站”，避免了直接对原始数据源（如文件、网络流、数组）的频繁读写，通过 “批量处理” 优化效率。
Drools规则引擎实战指南
qq_41262225的博客
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Drools规则引擎实战指南摘要 Drools是一款开源的Java业务规则管理系统(BRMS)，通过将业务逻辑与代码分离，提高系统灵活性。本文介绍了Drools的核心架构，包括KieBase知识库、KieSession工作内存和规则执行队列Agenda。实战部分展示了Maven依赖配置、项目结构设计，以及实体模型定义方法。通过规则引擎，业务人员可直接维护业务规则，无需修改代码即可实现业务逻辑变更，显著提升系统可维护性。文章还提供了Spring Boot集成方案和规则文件组织结构，帮助开发者快速上手Drool
Java---集合
2301_80275859的博客
12-04 532
本文介绍了Java集合框架的核心概念和使用方法。主要内容包括：1）集合的基本概念和分类（单列集合Collection和双列集合Map）；2）Collection接口的常用方法（add、remove、contains等）和两种遍历方式（迭代器和增强for循环）；3）List接口特点（有序、可重复）及其实现类ArrayList、LinkedList和Vector的对比；4）Set接口特点（无序、不可重复）及其实现类HashSet和LinkedHashSet；5）底层数据结构分析，包括数组、链表和红黑树的应用场景
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