executors.newfixedthreadpool易oom的根本原因是其默认使用无界linkedblockingqueue，任务持续提交而消费慢时队列无限堆积导致堆内存耗尽；newcachedthreadpool因synchronousqueue+无限线程数更易触发unable to create new native thread；newsinglethreadexecutor和newscheduledthreadpool同理存在无界队列隐患。
Executors.newFixedThreadPool 为什么容易 OOM
根本原因是它内部使用的 LinkedBlockingQueue 默认无界（容量为 Integer.MAX_VALUE），任务持续提交但消费速度跟不上时，队列无限堆积，最终耗尽堆内存。这不是线程池“不安全”，而是设计上把背压策略完全交给了调用方，而多数人没意识到这点。
- 典型场景：上游 HTTP 请求洪峰 + 下游 DB 响应变慢 → 任务在队列里越积越多
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newCachedThreadPool更危险：核心线程数 0、最大线程数Integer.MAX_VALUE，加上SynchronousQueue，会疯狂创建线程，直接触发OutOfMemoryError: unable to create new native thread -
newSingleThreadExecutor和newScheduledThreadPool同样使用无界队列，存在相同隐患
自定义线程池必须显式控制的三个参数
绕过 Executors 工厂方法后，你得亲手填满 ThreadPoolExecutor 构造函数的七个参数，但真正关键的是前五个，尤其以下三个必须按业务收敛：
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corePoolSize：常驻线程数，别拍脑袋设成 CPU 核数 × 2；IO 密集型可稍高（如 20~50），CPU 密集型建议 ≤ CPU 核数 + 1 -
maximumPoolSize：最大线程数，要和拒绝策略联动；设太大等于放弃控制，设太小又浪费资源 -
workQueue：必须用有界队列，比如new ArrayBlockingQueue(100)；容量不是越大越好，得结合平均处理时长和可接受排队时长反推（例如：TP99=200ms，允许最长排队 2s → 队列 ≈ 10）
拒绝策略选哪个？要看你的服务是否可降级
默认的 AbortPolicy 直接抛 RejectedExecutionException，对 RPC 接口可能合适（让上游重试），但对后台异步日志就太粗暴了。常见选择：
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CallerRunsPolicy：由提交线程自己执行任务，能自然减速，适合非关键路径（如统计埋点） - 自定义策略：比如把任务写入 Kafka 或 Redis 延迟队列，后续补偿处理；注意别在拒绝逻辑里再调用
execute()，否则可能栈溢出 - 千万别用
DiscardPolicy默默丢弃——除非你确认丢的是心跳或 ping 类无副作用任务
还有两个容易被跳过的初始化细节
很多人写了 ThreadPoolExecutor 构造，却漏掉线程工厂和拒绝策略的显式指定，导致排查困难：
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- 线程名不设
ThreadFactory→ 所有线程叫pool-1-thread-1，线上出问题根本分不清是哪个业务线程池在狂打 GC - 不传
RejectedExecutionHandler→ 默认用AbortPolicy，但异常堆栈里看不到是哪个线程池抛的，得靠线程名或监控指标反推 - 示例：
new ThreadPoolExecutor(4, 8, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(100), r -> new Thread(r, "order-process-pool-%d"), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy())
