线程池参数需依任务类型设定：cpu密集型推荐核心数=cpu核数+1、最大数≈核心数；i/o密集型核心数=cpu核数×2、最大数=cpu核数×5～10；混合型核心数≈cpu核数×1.5、最大数≈cpu核数×3；队列须有界，拒绝策略选callerrunspolicy或abortpolicy，并监控活跃线程、队列大小及拒绝任务数。
CPU 密集型任务（如数值计算、图像编码）
这类任务几乎不等待，线程一启动就占满 CPU，多开线程反而降低效率。
- 核心线程数 = CPU 核数 + 1（推荐），或直接用
Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 最大线程数 = 核心线程数（或最多 +1～2，留一点弹性）
- 队列必须是有界队列，比如
ArrayBlockingQueue(50)，防止任务堆积吃光内存
I/O 密集型任务（如 HTTP 调用、数据库查询、文件读写）
线程大量时间在等响应，CPU 利用率低，可以并行更多线程来“填满”等待空隙。
- 核心线程数 = CPU 核数 × 2（保障基础并发能力）
- 最大线程数 = CPU 核数 × 5 ～ 10（根据压测结果调，TPS 高、平均等待长就往高设）
- 队列容量建议 20～200，宁可多起线程，也不让任务长期排队
混合型或业务系统（如订单服务、API 网关）
纯 CPU 或纯 I/O 很少，多数是计算+DB+缓存+远程调用的组合。
- 核心线程数 ≈ CPU 核数 × 1.5
- 最大线程数 ≈ CPU 核数 × 3
- 队列容量按公式算：峰值 TPS × 平均处理时间（毫秒） ÷ 1000，例如 TPS=600、耗时=80ms → 队列≈48，取整为 50
必须同步做的几件事
只调两个数字远远不够，配套措施不到位，再合理的线程数也会翻车。
-
禁用无界队列：别用
LinkedBlockingQueue()默认构造（容量是 Integer.MAX_VALUE），显式指定容量，比如new LinkedBlockingQueue(200) -
拒绝策略要兜底：生产环境推荐
CallerRunsPolicy（调用方自己执行，自然限流）或AbortPolicy（快速失败暴露问题），别用DiscardPolicy静默丢任务 -
监控关键指标：持续观察
activeCount（活跃线程）、queueSize（排队数）、rejectedTasks（被拒数量），一旦发现长期排队或频繁拒绝，就得立刻调参
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