拒绝策略在工作队列已满且活跃线程数达maximumpoolsize时触发，或线程池处于shutdown/stop状态时立即触发；四种内置策略各具业务语义：abortpolicy抛异常适用于强一致性场景，callerrunspolicy由调用线程执行实现背压，discardpolicy静默丢弃适合可丢失数据，discardoldestpolicy丢弃队列最老任务以保障时效性。
拒绝策略到底在什么时候起作用
线程池不是“来者不拒”的容器，它只在特定条件下才触发拒绝逻辑。关键条件有两个：工作队列已满，且当前活跃线程数已达 maximumPoolSize。比如配置了 core=4、max=8、队列容量=10 的线程池，当已有 8 个线程全在运行，且队列里塞满 10 个待处理任务时，第 19 个提交的任务就会被拒绝。
还有一个容易被忽略的触发点：线程池处于 SHUTDOWN 或 STOP 状态后，任何新任务都会直接走拒绝流程，不管队列是否空、线程是否闲着。所以 shutdown() 后仍继续 submit()，就等于主动调用拒绝策略。
四种内置策略怎么选才不踩坑
每种策略不是功能差异，而是业务语义差异：
- AbortPolicy（默认）：抛异常，适合支付、订单等强一致性场景。它不掩盖问题，让调用方立刻感知失败，便于做重试、降级或写入死信队列。但必须配套 try-catch 和监控告警，否则异常未捕获会崩掉上层线程。
- CallerRunsPolicy：由提交线程自己执行任务。本质是“背压”——让上游慢下来。适用于日志上报、指标采集等非核心路径。慎用于 Web 容器线程（如 Tomcat 的 worker 线程），否则会拖慢整个 HTTP 响应。
- DiscardPolicy：静默丢弃。开销最小，适合监控埋点、用户行为快照等可丢失数据。注意它不打日志，生产环境建议包装一层，至少记录丢弃量和时间戳，否则问题无法追溯。
- DiscardOldestPolicy：丢队列最老任务，再尝试提交新任务。适合行情推送、实时弹幕等“宁要最新、不要最旧”的场景。但要注意：若队列中存在长耗时任务，丢弃它可能比丢弃新任务代价更大。
自定义策略不能只顾功能，还要防 GC
很多自定义拒绝策略在 rejectedExecution() 方法里创建对象——比如 new LogEvent()、new RetryTask()、JSON 序列化字符串。这些对象如果生命周期稍长，就会从 Eden 区晋升到 Survivor，再进入老年代。高频拒绝时，大量短命对象涌入老年代，极易触发 Full GC，造成服务卡顿甚至雪崩。
安全做法包括：
- 拒绝逻辑尽量无状态、无对象分配。例如只调用原子计数器 incr()、发 UDP 告警，避免 new、toString()、JSON.toJSONString() 等操作。
- 如需持久化，改用对象池复用（如 Apache Commons Pool）或预分配缓存对象。
- 对日志记录做采样控制，比如每分钟最多打印 10 条拒绝日志，其余仅统计指标。
- 上线前务必压测：模拟持续拒绝，观察 GC 日志中老年代增长速率与 Full GC 频次。
组合式策略才是高可用系统的标配
单一策略很难覆盖复杂业务分层。大厂常见的是三级线程池+对应拒绝策略：
- 快速通道（小核心、无队列）：用 SynchronousQueue + AbortPolicy，保证核心交易不排队、不堆积；
- 缓冲通道（大队列、中等线程）：用 LinkedBlockingQueue + DiscardOldestPolicy，扛住瞬时毛刺；
- 补偿通道（小线程、优先级队列）：用 PriorityBlockingQueue + 自定义策略，将拒绝任务落库或发 Kafka，异步重试。
更进一步，可封装 TieredRejectedPolicy，按顺序尝试多个 handler，一个失败自动 fallback 到下一个，提升策略鲁棒性。但注意 fallback 不应层层嵌套，避免阻塞主线程。
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