线程池参数需依任务类型配置：cpu密集型设核心线程数为cpu核数+1、最大线程数一致，用synchronousqueue；io密集型核心线程数≈cpu核数×2、最大线程数×5～10，队列容量20～200；混合场景优先分池隔离，禁用无界队列与静默拒绝策略。
核心线程数和最大线程数不能靠经验拍脑袋定，得看任务类型、CPU资源、实际负载三者配合。设小了压不住流量，设大了引发频繁上下文切换甚至内存溢出。
CPU 密集型任务：重计算、少等待
图像压缩、加解密、数值运算这类任务几乎不等 I/O，CPU 一直满负荷跑。此时线程数超过逻辑核数，只会增加调度开销。
- 核心线程数 = CPU 核心数 + 1（推荐用
Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1） - 最大线程数通常与核心线程数一致，避免动态扩容引入不确定性
- 队列建议用
SynchronousQueue或小容量有界队列（如ArrayBlockingQueue(50)），不希望任务排队，而要尽快执行
I/O 密集型任务：等得多、算得少
数据库查询、HTTP 调用、文件读写，线程大部分时间在阻塞态，CPU 空闲。可并行更多线程来“填满”空闲周期。
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- 核心线程数 ≈ CPU 核数 × 2（保障基础并发能力）
- 最大线程数按压测结果定，常见范围是 CPU 核数 × 5～10；若平均等待时间长、TPS 高，可再上浮
- 队列容量控制在 20～200 之间，宁可多开线程，也不让任务长期排队
- 务必检查下游瓶颈：DB 连接池上限、HTTP 客户端连接数、网关限流——线程再多，卡在连接池就全堵住
混合型或真实业务场景：别硬凑一个池
多数接口既做计算又查库，统一配池容易顾此失彼。CPU 型任务被 IO 阻塞线程饿死，IO 型又因线程不足堆积。
- 优先分池隔离：计算类走 CPU 优化池（
corePoolSize = n + 1），远程调用走 IO 优化池（corePoolSize = n × 2～3） - 必须共用时，保守按 IO 型配置，但要监控
getActiveCount()和getQueue().size()—— 持续高位说明 CPU 型任务已在排队 - 也可用公式粗估：核心线程数 ≈ CPU 核数 × 1.5，最大线程数 ≈ CPU 核数 × 3，队列容量 = 峰值 TPS × 平均耗时（秒）
配套底线必须守住
光调两个数没用，队列和拒绝策略决定线程池真实行为。
- 禁用无界队列：
LinkedBlockingQueue默认容量是Integer.MAX_VALUE，极易 OOM；务必显式指定容量 - 拒绝策略别用静默丢弃（
DiscardPolicy），生产环境推荐AbortPolicy（抛异常暴露问题）或CallerRunsPolicy（由提交线程自己执行，自然降速） - 上线后必须监控：活跃线程数、队列长度、拒绝任务数。持续排队或频繁拒绝，就是调参信号
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