让我说清楚，我在下面描述的方法是可操作的。我希望提高该方法的吞吐量。它有效，而且效果很好。我们正在寻求进一步扩展吞吐量，这就是我正在研究这一点的原因。
手头的任务是提高评分算法的性能，该算法返回一组任务的最佳分数。我收集了使用ExecutorService. 每个任务检查它现在是否有最好的分数，如果它是新的最好的，则以同步的方式更新最好的分数。为了深入了解我正在处理的规模，每项任务只需要几分之一毫秒即可完成，但有数千个任务，因此需要数百毫秒才能找到最佳任务。我每分钟执行数百次这个评分算法。结果是 60 秒中有 30 秒用于运行此评分算法。
当我的线程池为 8 个线程（具有 24 个虚拟内核）时，每个任务需要 0.3 毫秒。当我有 20 个线程（同一台机器，24 个虚拟核心）时，每个任务需要 0.6 毫秒。我怀疑当我向我的ExecutorService线程池添加更多线程时，我的性能会因为最佳分数的同步而变得更糟（更多线程争用锁）。
我已经做了很多搜索，但似乎无法找到令人满意的（实际上，我似乎找不到任何）替代方案。我正在考虑收集所有分数并按排序顺序存储，或者在所有任务完成后排序——但我不确定这是否会有任何改进。
有没有人对另一种更有效的收集最高分的方法有任何想法？
这是当前的方法：
final double[] bestScore = { Double.MAX_VALUE };
// for each item in the collection {
tasks.add(Executors.callable(new Runnable() {
public void run() {
double score = //... do the scoring for the task
if (score < bestScore[0]) {
synchronized(bestScore) {
if (score < bestScore[0]) { // check again after we have the lock
bestScore[0] = …