Executor接口通过分离“做什么”和“谁来做、怎么跑”实现解耦，仅定义execute(Runnable)方法，使业务代码不依赖具体线程管理策略；误用new Thread().start()会导致线程泛滥、OOM等问题。
Executor接口如何解耦任务与执行逻辑
核心是把「做什么」和「谁来做、怎么跑」分开。Executor 只定义一个 execute(Runnable) 方法，调用方只管提交任务，完全不关心线程创建、复用或销毁。这种分离让上层代码不绑定具体线程管理策略，比如换成 ForkJoinPool 或自定义调度器，只要实现 Executor 接口，业务代码一行都不用改。
常见误用是直接 new Thread().start()，结果线程泛滥、GC 压力大、OOM 频发——这恰恰违背了 Executor 的初衷。
ThreadPoolExecutor 的关键参数怎么影响行为
真正干活的是 ThreadPoolExecutor，它靠五个参数决定线程池的脾气：
-
corePoolSize：常驻线程数，即使空闲也不回收（除非设置allowCoreThreadTimeOut(true)） -
maximumPoolSize：线程数上限，只有当任务队列满且当前线程 -
keepAliveTime：非核心线程空闲超时后被回收，单位由unit指定 -
workQueue：任务缓冲区，选错会直接导致拒绝或内存暴涨（比如用LinkedBlockingQueue无界队列，OOM 风险极高） -
handler：拒绝策略，AbortPolicy抛RejectedExecutionException，CallerRunsPolicy让提交线程自己执行任务（可缓解压力但可能拖慢调用方）
为什么 Executors 工具类创建的线程池在生产环境要慎用
Executors.newFixedThreadPool()、newCachedThreadPool() 看似方便，但隐藏严重隐患：
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newFixedThreadPool(n)内部用的是无界LinkedBlockingQueue，任务积压时内存持续上涨，最终 OOM -
newCachedThreadPool()允许线程数无限增长（上限Integer.MAX_VALUE），突发流量下可能瞬间创建几千线程，打爆系统资源 -
newSingleThreadExecutor()和newScheduledThreadPool()同样使用无界队列，不具备背压能力
正确做法是显式构造 ThreadPoolExecutor，明确指定有界队列（如 ArrayBlockingQueue(1000)）和合适的拒绝策略。
submit() 和 execute() 的区别不只是返回值
execute() 是 Executor 接口方法，只接受 Runnable，不返回结果；submit() 是 ExecutorService 扩展方法，支持 Runnable 和 Callable，返回 Future。
关键差异在于异常处理：
- 用
execute()提交的Runnable，若 run() 抛异常，会直接交给Thread.UncaughtExceptionHandler，主线程无法感知 - 用
submit()提交的Callable，异常会被包装进Future.get()抛出，调用方能捕获并处理 - 即使
submit(Runnable)，也得靠Future.get()才能发现执行期异常（否则静默丢失）
没做 get() 或没处理 ExecutionException，等于把异常扔进黑洞——这是线上问题排查最常忽略的一环。
