스케줄링 알고리즘 — 작업 큐와 스레드 풀의 전략

// LinkedBlockingQueue = FIFO
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
    4,                      // corePoolSize
    4,                      // maximumPoolSize
    0L, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(100) // FIFO 큐
);

executor.submit(() -> processTask("task-1")); // 먼저 실행
executor.submit(() -> processTask("task-2")); // 다음 실행

// 우선순위 기반 스레드 풀
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
    4, 4, 0L, TimeUnit.SECONDS,
    new PriorityBlockingQueue<>(100)
);

// 우선순위를 가진 작업
public class PriorityTask implements Runnable, Comparable<PriorityTask> {
    private final int priority;
    private final Runnable task;

    public PriorityTask(int priority, Runnable task) {
        this.priority = priority;
        this.task = task;
    }

    @Override
    public int compareTo(PriorityTask other) {
        return Integer.compare(this.priority, other.priority); // 낮은 숫자 = 높은 우선순위
    }

    @Override
    public void run() { task.run(); }
}

// 긴급 작업은 우선순위 1, 일반 작업은 우선순위 10
executor.execute(new PriorityTask(10, () -> normalProcess()));
executor.execute(new PriorityTask(1, () -> urgentProcess())); // 먼저 실행!

// ForkJoinPool — Work Stealing
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(4); // 4개 스레드

// RecursiveTask 예제 — 배열 합 계산
public class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
    private final int[] array;
    private final int start, end;
    private static final int THRESHOLD = 1000;

    public SumTask(int[] array, int start, int end) {
        this.array = array;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            // 작은 작업은 직접 계산
            long sum = 0;
            for (int i = start; i < end; i++) sum += array[i];
            return sum;
        }

        int mid = (start + end) / 2;
        SumTask left = new SumTask(array, start, mid);
        SumTask right = new SumTask(array, mid, end);

        left.fork();  // 왼쪽을 다른 스레드에 맡김
        long rightResult = right.compute(); // 오른쪽은 현재 스레드에서 계산
        long leftResult = left.join();      // 왼쪽 결과 대기

        return leftResult + rightResult;
    }
}

Long result = pool.invoke(new SumTask(array, 0, array.length));

스레드0: [작업A, 작업B, 작업C]  ← 자신의 deque 앞에서 꺼냄
스레드1: [작업D]
스레드2: []                    ← 비어있음!
스레드3: [작업E, 작업F]

스레드2가 유휴 → 스레드0의 deque 뒤에서 작업C를 훔쳐옴

1. 스레드 수 < corePoolSize → 새 스레드 생성
2. 스레드 수 >= corePoolSize → 큐에 추가
3. 큐가 가득 참 → maximumPoolSize까지 스레드 추가
4. 스레드 수 == maximumPoolSize && 큐도 가득 참 → 거부 정책 실행

// 1. AbortPolicy (기본): RejectedExecutionException 던짐
new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()

// 2. CallerRunsPolicy: 호출 스레드가 직접 실행 (백프레셔 효과)
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()

// 3. DiscardPolicy: 조용히 버림
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()

// 4. DiscardOldestPolicy: 큐의 가장 오래된 작업을 버리고 새 작업 추가
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {

    @Bean("taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(4);
        executor.setMaxPoolSize(8);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setThreadNamePrefix("async-");
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

@Service
public class NotificationService {

    @Async("taskExecutor")
    public CompletableFuture<Void> sendEmailAsync(String to, String content) {
        // 비동기 실행
        emailSender.send(to, content);
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }
}

// 1. 같은 클래스 내 호출은 프록시를 거치지 않아 비동기가 안 됨
@Service
public class MyService {
    public void method1() {
        method2(); // 비동기 안 됨! (프록시 우회)
    }

    @Async
    public void method2() { /* ... */ }
}

// 2. 반환 타입이 void면 예외가 전파되지 않음
// → AsyncUncaughtExceptionHandler 설정 필요

// Kafka 파티션 할당 전략
props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,
    "org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor");