corepoolsize和maximumpoolsize应差异化设置以启用弹性伸缩：io密集型任务设为2×cpu核数，cpu密集型设为cpu核数+1；keepalivetime仅作用于超corepoolsize的线程，建议30–60秒；队列选型需匹配场景，避免无界队列oom；拒绝策略重在监控而非兜底。
corePoolSize 和 maximumPoolSize 到底怎么设
这两个参数决定线程池的“弹性边界”：低于 corePoolSize 的线程会一直存活（即使空闲），超过 corePoolSize 但未达 maximumPoolSize 的线程，在空闲超时后会被回收。
常见误设是把两者设成一样——等于关闭了弹性伸缩能力，突发流量只能进队列或触发拒绝策略；设得过大又会导致资源争抢、GC压力上升。
- IO 密集型任务（如 HTTP 调用、DB 查询）：可设为
2 × CPU核心数或略高，因线程常阻塞，多些线程能提升吞吐 - CPU 密集型任务（如图像处理、复杂计算）：通常设为
CPU核心数 + 1，避免上下文切换开销 - 混合型任务建议先压测，观察线程利用率和平均响应时间拐点，再反推合理范围
keepAliveTime 对非核心线程的实际影响
keepAliveTime 只作用于 > corePoolSize 的线程，且仅在线程池中线程数 > corePoolSize 时才开始计时。很多人以为它控制所有空闲线程，其实不是。
默认单位是秒，但容易被忽略的是：如果用 TimeUnit.MILLISECONDS 却传入 60，实际只保留 60 毫秒——线程刚建好就销毁，反复创建反而拖慢性能。
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- 生产环境建议设为 30–60 秒，平衡资源复用与及时释放
- 若使用
SynchronousQueue（无缓冲队列），keepAliveTime几乎不起作用，因为任务不会排队，线程池会频繁扩缩 - 调用
allowCoreThreadTimeOut(true)后，corePoolSize内的线程也会受此参数约束
BlockingQueue 的选型直接决定拒绝行为
线程池是否丢任务、卡主线程、OOM，很大程度取决于队列类型：
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LinkedBlockingQueue（无界）：看似安全，实则可能吃光堆内存，尤其当任务提交速率持续高于执行速率时 -
ArrayBlockingQueue（有界）：必须配合合理的容量和拒绝策略，否则容易快速触发RejectedExecutionException -
SynchronousQueue：不存储任务，要求有空闲线程立刻承接，适合高响应要求场景，但对峰值容忍度低 -
DelayedWorkQueue（仅 ScheduledThreadPoolExecutor 使用）：不适用于普通线程池
别直接 new LinkedBlockingQueue()——它默认容量是 Integer.MAX_VALUE，等于事实上的无界队列。
拒绝策略（RejectedExecutionHandler）不是兜底，而是信号灯
四种内置策略里，AbortPolicy（抛异常）和 CallerRunsPolicy（由提交线程自己执行）最常用，但它们的意义完全不同：
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AbortPolicy是明确告诉你“系统已过载”，应由上游限流或降级来应对，而不是在 catch 里静默吞掉异常 -
CallerRunsPolicy表面看是“不丢任务”，但会让业务线程阻塞，可能引发雪崩——比如 Web 请求线程池满了，HTTP 线程开始执行业务逻辑，导致整个接口变慢甚至超时 - 自定义策略务必避免耗时操作（如写 DB、发 MQ），否则会卡住线程池的拒绝判断流程
真正关键的不是选哪个策略，而是监控 rejectedExecutionCount ——只要这个值非零，说明配置或流量模型已经出问题了。
