大家好，我是鸭鸭！

字节一年两度的绩效考核要开始了。在字节的同学，应该上周四就收到了全员信：2026 年 1 月 15 日将启动全年绩效评估。

又到了发钱的时候！虽然不能进鸭鸭兜里，但想想还是有点小激动呢！

从全员信来看，这次绩效考评有几个变化：

• 评估周期变长，预计是会在 3 月下旬集中沟通绩效
• 绩效档位名称发生了一点小变化
  • “I - Improvement Needed （待改进）”将改为“I - Improvement Needed to Meet Expectations （待改进）”
  • “F - Failed （不合格）”将改为“N - Not Meeting Expectations （不符合预期）”

嗯，这个调整，从措辞看是温和了很多，但实际影响可能有限。拿 I 和 F 的待遇难道会有不同？

字节的绩效考核一共 8 级，原先从低到高为 F、I、M-、M、M+、E、E+、O，现在 F 改为 N。不过拿 M 绩效的同学才是比例最多的部分。拿到 I 的基本就该考虑下家了。

完成绩效评估后，Leader 将评估全年激励，并根据新职级，进行匹配、提名晋升和评估调薪。

不过虽然评估周期变长了，但中国大陆地区字节的全年奖和调薪差额但发放时间是没有变的，都在 26 年的 3 月 31 日。绩效期权则预计在 4 月 25 日完全授予。

但鸭鸭还是很好奇，字节怎么突然开始调整绩效档位名称了？有知道的同学可以评论区说说。

……

今天分享一篇字节社招面经。

篇幅有限，完整答案可以进入面试鸭 - 2026程序员面试题库大全 | 10000+Java/前端/Python面试题免费刷 进行查阅。

为什么要有线程池，线程池的作用是什么？

线程池是一种池化技术，用于预先创建并管理一组线程，避免频繁创建和销毁线程的开销，提高性能和响应速度。

它几个关键的配置包括：核心线程数、最大线程数、空闲存活时间、工作队列、拒绝策略。

Java 的线程池线程数该怎么确定？

线程池的线程数设置需要看具体执行的任务是什么类型的。

任务类型可以分：CPU 密集型任务和 I/O 密集型任务。

CPU 密集型任务

CPU 密集型任务，就好比单纯的数学计算任务，它不会涉及 I/O 操作，也就是说它可以充分利用 CPU 资源（如果涉及 I/O，在进行 I/O 的时候 CPU 是空闲的），不会因为 I/O 操作被阻塞，因此不需要很多线程，线程多了上下文开销反而会变多。

根据经验法则，CPU 密集型任务线程数 = CPU 核心数 + 1。

I/O 密集型任务

I/O 密集型任务，有很多 I/O 操作，例如文件的读取、数据库的读取等等，任务在读取这些数据的时候，是无法利用 CPU 的，对应的线程会被阻塞等待 I/O 读取完成，因此如果任务比较多，就需要有更多的线程来执行任务，来提高等待 I/O 时候的 CPU 利用率。

根据经验法则，I/O 密集型任务线程数 = CPU 核心数 * 2或更多一些。

业界还有更多线程池参数设置公式，可以观看题解的扩展部分。

Thread 的 run 和 start 的区别是什么？

• run 方法描述了线程的任务，如果直接执行 run 方法，那么 Java 会把他当成一个普通的方法，不会新开线程去执行。
• start 方法是让底层操作系统分配线程去执行 run 方法。

Java 提供了哪几个线程池预设模板？

Java 并发库中提供了 5 种常见的线程池实现，主要通过Executors工具类来创建。

1）FixedThreadPool：创建一个固定数量的线程池。

线程池中的线程数是固定的，空闲的线程会被复用。如果所有线程都在忙，则新任务会放入队列中等待。

适合负载稳定的场景，任务数量确定且不需要动态调整线程数。

2）CachedThreadPool：一个可以根据需要创建新线程的线程池。

线程池的线程数量没有上限，空闲线程会在 60 秒后被回收，如果有新任务且没有可用线程，会创建新线程。

适合短期大量并发任务的场景，任务执行时间短且线程数需求变化较大。

3）SingleThreadExecutor：创建一个只有单个线程的线程池。

只有一个线程处理任务，任务会按照提交顺序依次执行。

适用于需要保证任务按顺序执行的场景，或者不需要并发处理任务的情况。

4）ScheduledThreadPool：支持定时任务和周期性任务的线程池。

可以定时或以固定频率执行任务，线程池大小可以由用户指定。

适用于需要周期性任务执行的场景，如定时任务调度器。

5）WorkStealingPool：基于任务窃取算法的线程池。

线程池中的每个线程维护一个双端队列（deque），线程可以从自己的队列中取任务执行。如果线程的任务队列为空，它可以从其他线程的队列中“窃取”任务来执行，达到负载均衡的效果。

适合大量小任务并行执行，特别是递归算法或大任务分解成小任务的场景。

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