线程池通过复用线程减少创建销毁开销，提升性能。Java中使用ThreadPoolExecutor实现，合理配置核心参数可优化并发处理；配合阻塞队列缓冲任务，避免资源耗尽。生产环境需手动配置参数，并注意内存泄漏风险，如未关闭线程池或ThreadLocal未清理。对于分治任务，ForkJoinPool采用工作窃取算法提高CPU利用率，适用于大数据计算场景。及时释放引用并正确关闭线程池，可充分发挥JVM回收机制优势，确保程序高效稳定运行。
在Java多线程编程中，频繁创建和销毁线程会导致系统资源浪费、性能下降。为解决这一问题，Java提供了线程复用机制与对象回收策略，有效降低开销并提升程序效率。
线程池实现线程复用
Java通过java.util.concurrent包中的线程池（ThreadPoolExecutor）实现线程复用。线程池预先创建一定数量的线程并维护其生命周期，任务提交后由空闲线程执行，避免重复创建。
核心优势在于：
- 减少线程创建/销毁带来的系统调用开销
- 控制并发线程数量，防止资源耗尽
- 任务队列缓冲突发请求，提高响应稳定性
使用Executors工具类可快速构建常见线程池，如newFixedThreadPool、newCachedThreadPool等，但生产环境建议手动配置ThreadPoolExecutor以更精确控制参数。
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合理配置线程池参数
线程池性能取决于核心参数设置：
- corePoolSize：保持存活的核心线程数
- maximumPoolSize：最大线程数
- keepAliveTime：非核心线程空闲存活时间
- workQueue：任务等待队列
例如CPU密集型任务应设置线程数接近CPU核心数；IO密集型可适当增加线程数以提高并发能力。选择合适的阻塞队列（如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue）也影响整体吞吐量。
避免内存泄漏与对象回收
线程池使用不当可能导致内存泄漏。常见原因包括：
- 未调用shutdown()导致线程长期持有引用
- 任务中持有外部大对象引用未及时释放
- ThreadLocal使用后未清理，造成线程局部变量堆积
应对策略是任务执行完毕后清除强引用，使用try-finally块确保资源释放，并在线程池关闭时正确处理所有运行中的任务。
使用ForkJoinPool处理分治任务
对于可拆分的计算密集型任务，ForkJoinPool提供更高效的线程复用模型。它采用工作窃取算法（work-stealing），空闲线程从其他队列尾部获取任务执行，提升CPU利用率。
配合RecursiveTask或RecursiveAction，能自动将大任务分解为子任务并合并结果，适用于大数据处理、树遍历等场景。
基本上就这些。合理利用线程池、控制资源范围、及时释放引用，就能有效避免线程资源浪费，充分发挥JVM的对象回收机制优势。
