合理配置线程池参数需根据任务类型和系统资源平衡性能，CPU密集型设为CPU核心数+1，IO密集型可设2-4倍，选用有界队列防内存溢出，搭配合适的拒绝策略与监控机制，通过自定义ThreadFactory提升可维护性。
调优ThreadPoolExecutor的核心在于合理配置线程池参数，结合任务类型和系统资源，避免资源浪费或性能瓶颈。关键不是盲目增加线程数，而是根据实际场景平衡吞吐量、响应时间和资源消耗。
合理设置核心与最大线程数
核心线程数（corePoolSize）决定线程池中常驻线程数量，最大线程数（maximumPoolSize）控制并发上限。
- 对于CPU密集型任务，建议设置为CPU核心数+1，避免过多线程争抢CPU资源
- IO密集型任务（如数据库访问、网络请求），可适当提高，比如CPU核心数的2-4倍，因为线程常处于等待状态
- 可通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取CPU核心数作为参考
选择合适的阻塞队列
队列类型影响任务提交和调度行为，常见的有LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue和SynchronousQueue。
- 使用ArrayBlockingQueue并指定容量，能有效防止资源耗尽
- SynchronousQueue不存储元素，每个插入必须等待取出，适合高并发短任务场景
- 避免使用无界队列（如默认的LinkedBlockingQueue无参构造），可能导致内存溢出
配置拒绝策略与监控机制
当线程池和队列都满时，拒绝策略决定如何处理新任务。
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- 默认的AbortPolicy直接抛出异常，适合对数据完整性要求高的场景
- 可自定义策略，如记录日志、降级处理或重试
- 通过getActiveCount()、getQueue().size()等方法监控运行状态，及时发现积压问题
利用线程工厂定制线程属性
通过自定义ThreadFactory，可以设置线程名称、优先级、是否守护线程等，便于排查问题。
- 命名线程有助于在日志或堆栈中识别来源
- 确保线程创建失败时能捕获异常，避免静默失败
- 示例：实现ThreadFactory接口，重写newThread方法，传入自定义线程名前缀
基本上就这些。关键是根据业务特征调整参数，并配合监控持续优化。不复杂但容易忽略细节。
