futuretask 本身不缓存结果，而是通过 concurrenthashmap 缓存其作为“占位符”，利用 putifabsent 保证同 key 仅触发一次计算；未命中时提交 futuretask 到线程池执行，命中则调用 get(timeout, unit) 阻塞等待，需捕获 executionexception、timeoutexception 和 interruptedexception；异常或取消后立即 remove，避免残留失效任务。
直接用 FutureTask 做“结果缓存”容易误入歧途——它本身不存结果，而是管理“一次计算任务”的生命周期。真正高性能的缓存，是利用它的阻塞等待 + 任务唯一性特性，在高并发下避免重复计算，同时让后续请求复用同一份异步执行结果。
用 ConcurrentHashMap 缓存 FutureTask 而不是结果
把 FutureTask 当作“占位符”放进线程安全的 Map，靠 putIfAbsent 的原子性确保同 key 只触发一次真实计算：
- 查缓存：map.get(key)，拿到的是 FutureTask，不是最终值
- 未命中：new FutureTask
(callable)，再 map.putIfAbsent(key, ft) - 插入成功者调用 ft.run() 或 submit(ft) 启动计算；其他人直接 ft.get() 阻塞等待
- 这样既避免了多个线程重复查库、调接口，又天然支持结果复用和异常传播
主线程阻塞要带超时和异常兜底
FutureTask.get() 是挂起式等待，不是忙等，但裸调用风险高：
- 必须用 get(timeout, unit)，防止某次计算卡死导致整个接口不可用
- 捕获 ExecutionException（包装业务异常）、TimeoutException（降级处理）、InterruptedException（恢复中断状态）
- 不建议在 get() 前加锁或同步块——FutureTask 本身已封装状态转换与线程安全
配合线程池调度，别让 run() 在主线程执行
FutureTask.run() 是同步执行逻辑，若直接在接口线程里调用，就失去了异步意义：
- 应提交给专用线程池：executor.submit(ft)，释放主线程
- 线程池用固定大小（如 CPU 核心数 × 2），拒绝策略选 CallerRunsPolicy，过载时由调用方本地执行，自然限流
- 计算完成后，可选择性写入 Guava Cache 或 Caffeine，供后续请求秒级命中，形成二级缓存结构
清理失效任务，防止缓存污染
FutureTask 状态不可逆，但异常或取消后需主动清理，否则下次请求会拿到已失败的 Future：
- catch ExecutionException 后，立即 map.remove(key, ft)
- cancel(true) 触发 CancellationException 时，同样 remove，避免残留无效占位符
- 不依赖定时清理——失效即清，保证每次 get() 拿到的都是有效或待执行的任务
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