getActiveCount()和getCompletedTaskCount()分别反映线程池实时负载与历史完成任务量；前者表征当前活跃线程数，用于判断资源吃紧或过载；后者为累计完成任务数，用于计算处理速率及发现卡死、拒绝等问题；二者联动可识别执行变慢、健康高效、调度中断等典型运行态。

getActiveCount() 和 getCompletedTaskCount() 是 ThreadPoolExecutor 提供的两个关键监控指标，它们不反映吞吐量或延迟，而是分别刻画线程池“当下正在忙什么”和“历史总共干成了什么”，在监控看板中承担不可替代的诊断角色。

getActiveCount()：实时负载水位的直观标尺

该方法返回当前正在执行任务的线程数（即非空闲工作线程数量），是判断线程池是否“吃紧”的第一信号：

• 持续接近核心线程数 → 池内资源已常态化利用，需关注任务排队情况
• 长期等于最大线程数 → 线程扩容已达上限，若配合高队列积压，说明系统已过载
• 突增后快速回落 → 可能是短时流量尖峰，结合时间轴可识别周期性压力源

注意：它不区分是核心线程还是新创建的临时线程，只看“此刻有没有在 run()”，因此比单纯看线程数更贴近业务真实并发压力。

getCompletedTaskCount()：衡量稳定性和处理能力的累计基线

该值表示自线程池创建以来成功完成的任务总数，是构建“单位时间完成量”（如 QPS、TPS）的核心分子：

• 与采集周期结合，可计算平均处理速率（例：10 秒内从 12000 增至 12500 → 500 QPS）
• 长时间无增长 + activeCount > 0 → 存在任务卡死、阻塞未释放、异常静默失败等隐患
• 增速明显低于上游请求量 → 需排查拒绝策略触发、下游依赖瓶颈或任务内部慢逻辑

它不包含被拒绝或抛出未捕获异常而中断的任务，因此是“有效交付”的保守统计口径。

二者联动：识别典型运行态的关键组合

单独看任一指标易误判，但两者交叉分析能定位常见问题模式：

• activeCount 高 + completedTaskCount 增速缓 → 任务执行变慢（如 DB 响应升高、GC 频繁）
• activeCount 低 + completedTaskCount 增速快 → 任务轻量、线程复用率高，属健康高效态
• activeCount 持续为 0 + completedTaskCount 不动 → 任务提交中断、调度器停摆或监控未刷新
• activeCount 波动剧烈 + completedTaskCount 增长平滑 → 任务粒度差异大，或存在批量/单点混合负载

接入监控看板的实用建议

将这两个值纳入 Prometheus + Grafana 或类似体系时，推荐以下实践：

• 对 getActiveCount() 做百分比归一化（如 ÷ maxPoolSize），便于跨环境横向对比
• getCompletedTaskCount() 必须使用「差值」而非原始值绘图，避免计数器重置导致断崖（Prometheus 中用 rate() 或 increase()）
• 搭配 queue.size() 和 getTaskCount()（总提交数）一起展示，可推导拒绝率、平均排队时长等衍生指标
• 设置 activeCount 持续超阈值（如 > 90% max）的告警，比仅盯 CPU 更早暴露线程级瓶颈