回调地狱
- 问题本质 ：多层嵌套回调导致代码呈金字塔结构，可读性与可维护性急剧下降。
- 解决方案 ：
- 链式调用扁平化 ：使用 CompletableFuture.thenApply()、thenCompose() 等方法串联异步任务，将嵌套转为流水线。
- 函数式封装 ：将回调逻辑拆分为独立方法，通过 Lambda 简化。
资源竞争与线程安全
- 风险点 ：多线程并发修改共享资源（如全局计数器、缓存）导致数据不一致。
- 解决方案 ：
- 同步机制 ：对共享资源加锁，如使用 synchronized、ReentrantLock 等。
- 线程安全容器 ：使用 ConcurrentHashMap、AtomicInteger 等原子类。
- 线程封闭 ：通过 ThreadLocal 隔离线程变量。
异常处理缺失
- 痛点 ：异步任务异常无法通过传统 try-catch 捕获，易导致静默失败。
- 解决方案 ：利用 CompletableFuture 提供的异常处理方法，如 exceptionally() 用于捕获异常并返回降级值，handle() 可同时处理正常结果和异常并返回新结果，whenComplete() 能执行清理操作等。
线程管理低效
- 资源浪费 ：频繁创建 / 销毁线程导致性能损耗。
- 线程池优化策略 ：
- 动态配置参数 ：根据业务需求合理设置线程池的核心线程数、最大线程数、存活时间等参数。
- 拒绝策略选择 ：根据场景选用 AbortPolicy 或 CallerRunsPolicy 等合适的拒绝策略。
- 监控与调优 ：通过 JMX 等工具监控队列堆积、线程活跃数等指标，以便进行调优。
状态管理困难
- 挑战 ：异步任务状态分散（运行中 / 完成 / 取消），难以追踪。
- 解决方案 ：
- 状态封装 ：使用 CompletableFuture 的 isDone()、isCancelled() 等方法封装任务状态。
- 超时控制 ：通过 future.get(timeout, unit) 避免永久阻塞。
多任务协作
- 全完成等待 ：可使用 CompletableFuture.allOf(futures).join()，等待所有异步任务完成后再进行后续操作。
- 任意完成响应 ：当只需要最先完成的异步任务结果时，可使用 CompletableFuture.anyOf(futures).thenAccept()。
背压处理
- 问题 ：生产者速度大于消费者速度导致内存溢出。
- 反应式编程方案 ：在反应式编程框架中，可通过如 Reactor 的 onBackpressureDrop() 方法丢弃过量数据，或使用其他合适的背压策略来平衡生产者和消费者的速率。
竞态条件
- 案例 ：分页请求因响应顺序错乱导致数据覆盖。
- 解决方案 ：
- 请求标识符 ：为每个异步请求分配唯一 ID，丢弃过期响应。
- 原子操作 ：使用 AtomicReference 等原子类更新状态。
上下文传递
- 问题 ：在异步环境下，使用 ThreadLocal 传递上下文 context 失效。
- 解决方案 ：手动在切换上下文的时候传递 context，可封装成公共方法，不需要每次都手动切换，同时注意在使用前后清空 ThreadLocal，避免污染上下文环境。
异步调用链追踪
- 痛点 ：异步调用栈断裂，问题定位困难。
- 解决方案 ：增强型堆栈追踪，例如通过自定义的 TraceableFuture 类，在任务创建时捕获堆栈信息，并在异常发生时将这些信息附加到异常中，以便更好地追踪异步任务的创建点和执行过程。
