大批量请求业务复杂的接口导致接口频繁超时的解决方案

这是一个典型的资源耗尽问题，需要从多个层面来解决。以下是系统的处理方案：

1. 立即缓解措施

调整线程池配置

// 增加线程池容量（临时方案）
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize * 2,      // 核心线程数翻倍
    maximumPoolSize * 2,   // 最大线程数翻倍
    60L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(1000) // 增大队列容量
);

使用拒绝策略处理溢出

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    // ... 参数
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 由调用线程执行
    // 或 AbortPolicy() 抛出异常，或 DiscardPolicy() 静默丢弃
);

2. 代码层面优化

异步化处理

// 使用 CompletableFuture 进行异步处理
public CompletableFuture<Result> processAsync(Request request) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        return computeHeavyLogic(request);
    }, executor);
}

// 批量处理多个请求
public CompletableFuture<List<Result>> processBatchAsync(List<Request> requests) {
    List<CompletableFuture<Result>> futures = requests.stream()
        .map(this::processAsync)
        .collect(Collectors.toList());
    
    return CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]))
        .thenApply(v -> futures.stream()
            .map(CompletableFuture::join)
            .collect(Collectors.toList()));
}

分布式计算框架‌：采用Hadoop或Spark等框架将任务分解为多个子任务并行处理，例如通过MapReduce模型实现分而治之。对于图计算等特定场景，可选用GraphChi等单机外存计算系统避免分布式环境复杂性

3. 架构层面解决方案

如果要求实时性不高的需求，可以引入消息队列将计算逻辑解耦合

@Component
public class RequestProcessor {
    
    @Autowired
    private TaskQueue taskQueue;
    
    // 接收请求，放入队列
    public String submitRequest(Request request) {
        String taskId = generateTaskId();
        taskQueue.addTask(taskId, request);
        return taskId;
    }
    
    // 消费者处理
    @EventListener
    public void processTask(TaskEvent event) {
        // 从线程池获取资源处理
        executor.submit(() -> {
            try {
                Result result = computeHeavyLogic(event.getRequest());
                taskQueue.completeTask(event.getTaskId(), result);
            } catch (Exception e) {
                taskQueue.failTask(event.getTaskId(), e);
            }
        });
    }
}

水平扩展

// 使用分布式锁确保同一数据不会被重复处理
@Autowired
private DistributedLock lock;

public Result processWithLock(String dataKey, Request request) {
    if (lock.tryLock(dataKey, 30, TimeUnit.SECONDS)) {
        try {
            return computeHeavyLogic(request);
        } finally {
            lock.unlock(dataKey);
        }
    } else {
        throw new BusyException("系统繁忙，请稍后重试");
    }
}

4. 性能优化策略

缓存优化

@Service
public class HeavyComputeService {
    
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
    
    // 缓存计算结果
    @Cacheable(value = "heavyCompute", key = "#request.hash")
    public Result computeWithCache(Request request) {
        return computeHeavyLogic(request);
    }
    
    // 预加载热点数据
    @PostConstruct
    public void preloadHotData() {
        // 预加载常用数据到缓存
    }
}

算法优化

public class OptimizedComputer {
    
    // 使用更高效的算法
    public Result optimizedCompute(Request request) {
        // 1. 数据分片处理
        List<DataSlice> slices = splitData(request.getData());
        
        // 2. 并行处理分片
        List<CompletableFuture<SliceResult>> futures = slices.stream()
            .map(slice -> CompletableFuture.supplyAsync(
                () -> processSlice(slice), sliceExecutor))
            .collect(Collectors.toList());
        
        // 3. 合并结果
        return mergeResults(futures);
    }
    
    private List<DataSlice> splitData(Data data) {
        // 根据数据特征进行智能分片
        return dataSplitter.split(data, optimalSliceSize);
    }
}

5. 监控和限流

限流保护，可以避免大批量的请求将数据库搞挂

@Component
public class RateLimiter {
    
    private final RateLimiter limiter = RateLimiter.create(100); // 100 QPS
    
    public Result processWithLimit(Request request) {
        if (limiter.tryAcquire()) {
            return computeHeavyLogic(request);
        } else {
            throw new RateLimitExceededException("请求过于频繁");
        }
    }
}

资源监控

@RestController
public class MonitorController {
    
    @Autowired
    private ThreadPoolExecutor executor;
    
    @GetMapping("/monitor/thread-pool")
    public ThreadPoolStatus getThreadPoolStatus() {
        return new ThreadPoolStatus(
            executor.getActiveCount(),
            executor.getQueue().size(),
            executor.getCompletedTaskCount(),
            executor.getPoolSize()
        );
    }
}

6. 推荐的整体架构

客户端 → API网关(限流) → 消息队列 → 计算集群 → 缓存 → 数据库
                    ↓
               快速失败/排队提示

实施建议

1. 短期：调整线程池配置 + 增加队列容量
2. 中期：引入消息队列解耦 + 添加缓存
3. 长期：算法优化 + 水平扩展 + 架构重构

关键是要根据业务场景选择最合适的方案组合，同时建立完善的监控告警机制。