生产环境必须手动创建threadpoolexecutor，禁用executors工厂方法；因其默认线程池使用无界队列或无限线程数，易导致oom；需按cpu/io密集型合理设核心与最大线程数，选用有界队列，配置可观察拒绝策略，并配套命名、监控与优雅关闭机制。
生产环境用线程池，核心就一条：不靠默认，全靠可控。
必须手动创建，禁用Executors工厂方法
Executors.newFixedThreadPool、newCachedThreadPool等方法隐藏严重风险：
- newFixedThreadPool 内部用的是无界LinkedBlockingQueue，任务积压会OOM
- newCachedThreadPool 允许无限创建线程，突发流量下可能瞬间创建数万线程，直接拖垮JVM
- newSingleThreadExecutor 同样使用无界队列，单点故障+堆积风险并存
正确做法是显式构造ThreadPoolExecutor，所有参数清晰可见、可监控、可审计。
参数配置要贴合业务特征
没有通用值，只有匹配场景的合理值：
- CPU密集型任务（如图像压缩、加解密）：corePoolSize = CPU核数 + 1；maximumPoolSize 可设为相同值，避免上下文切换损耗
- IO密集型任务（如HTTP调用、DB查询）：corePoolSize ≈ CPU核数 × (1 + 平均等待时间 / 平均CPU执行时间)，常见取值为核数×2～5；maximumPoolSize 可设为 core × 2～3
- workQueue 必须有界：优先选ArrayBlockingQueue，容量建议设为最大线程数的2～3倍；避免用LinkedBlockingQueue（即使设了容量，也易被忽略）
拒绝策略不能用默认，要可观察、可兜底
AbortPolicy（抛异常）在生产中等于“静默失败”，应替换为更稳妥的策略：
- CallerRunsPolicy：让提交线程自己执行，天然限流，适合下游能承受短时压力的场景
- 自定义拒绝策略：记录日志 + 上报监控 + 落库重试（如秒杀未提交订单写入延迟队列）
- 绝对避免丢弃关键任务（DiscardPolicy）或仅丢最老任务（DiscardOldestPolicy），除非明确业务允许
配套机制一个都不能少
线程池不是孤立组件，需嵌入可观测与治理体系：
- 命名规范：通过ThreadFactory设置有意义线程名，如“order-processor-pool-%d”，便于堆栈定位
- 主动关闭：应用停机前调用shutdown() + awaitTermination()，避免任务丢失或线程泄漏
- 指标暴露：通过ThreadPoolExecutor的getActiveCount()、getQueue().size()等方法接入Prometheus或自建监控看板
- 动态调整（进阶）：结合配置中心（如Nacos）支持运行时调整corePoolSize、maxPoolSize，应对流量峰谷
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