核心是异步遍历+通道解耦+固定线程清洗：用files.walk设深度限制与filter筛选，路径直入blockingqueue；3～4线程消费并安全删除，防御性检查存在性与类型，绝对路径构建，支持多队列策略分发。
核心在于用异步遍历 + 通道解耦 + 固定线程清洗，不写递归、不硬编码层级、不阻塞主线程。
用 Files.walk 异步提交匹配路径
Java 的 Files.walk 天然支持深度限制和惰性遍历，配合 ForkJoinPool 实现非阻塞提交：
- 指定最大深度（如 3 层），避免无限下沉到系统目录深处
- 用 filter 精准筛选目标文件（如 .tmp、.log.2026*、__pycache__ 目录）
- 直接将 Path 对象 add 进 BlockingQueue，不落地中间集合，内存友好
用固定线程池执行清洗动作
通道（BlockingQueue）作为生产者-消费者之间的多态载体，让“遍历”与“清洗”彻底分离：
- 清洗线程数设为 3～4，适配本地 SSD 随机 I/O 特性，避免过多线程争抢磁盘队列
- 每个线程循环 take() 路径，调用 Files.deleteIfExists() 或 Files.move(...,REPLACE_EXISTING)
- 异常捕获粒度控制在单个文件级，失败不影响其他路径处理
关键细节：避免误删与路径失效
多层嵌套下路径可能被上层操作提前删除，需防御性检查：
- take 到路径后，先 Files.exists(p) && Files.isRegularFile(p) 再操作
- 对目录使用 Files.walk(p, 1).count() == 1 快速判断是否为空，再决定是否 rmdir
- 避免用 toClean::add 直接传相对路径——全部用 Paths.get("/var/log").resolve(...) 构建绝对路径
延伸：支持按策略分发通道
若需差异化清洗（如日志走压缩、缓存走删除、临时目录走清空），可构建多个专用 BlockingQueue：
- 遍历时用不同 filter 分流到不同 queue（如 tmpQueue / logQueue / cacheQueue）
- 对应启动不同线程池，各自执行定制逻辑，通道即策略路由点
- 无需修改遍历主干，仅增删 queue 和 consumer，符合开闭原则
