线程池大小需依任务类型（CPU/IO/混合型）及下游瓶颈确定：CPU型设为核数+1，IO型按QPS×耗时估算，混合型应分池隔离；队列须有界，拒绝策略选AbortPolicy或CallerRunsPolicy。
线程池大小不能靠拍脑袋或只看CPU核数，得先分清任务类型，再结合下游瓶颈和运行时表现来定。公式只是起点，不是终点。
CPU密集型：核数+1是安全底线
图像压缩、加密解密、数值计算这类任务几乎不等IO，CPU持续满负荷。线程数超过逻辑核数，只会增加上下文切换开销，反而拖慢吞吐。
- 核心线程数建议设为 Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1，多出的1个用于应对GC暂停或缺页中断，保障调度不卡顿
- maximumPoolSize 通常与 corePoolSize 相同，避免动态扩容引入不确定性
- 队列选有界 LinkedBlockingQueue（如容量100～1000），拒绝策略用 AbortPolicy，让容量不足问题尽早暴露
IO密集型：看等待时间占比，不是翻倍就行
HTTP调用、数据库查询、文件读写，大部分时间在等响应，CPU空闲。关键不是“能开多少线程”，而是“有多少请求正在排队等资源”。
- 理论公式：corePoolSize ≈ CPU核数 × (1 + 平均等待时间 / 平均CPU工作时间)
- 更实用做法：用峰值QPS × 平均IO耗时（秒）估算瞬时并发需求，再加20%～50%缓冲
- 必须检查下游瓶颈：DB连接池最大连接数、HTTP客户端路由连接上限、网卡带宽、服务端限流阈值——线程再多，卡在连接池就全堵住
混合型任务：分池隔离比硬凑一个池更稳
一个接口既做加解密（CPU型）又查三次库（IO型），统一配池必然顾此失彼。CPU型任务可能被IO阻塞线程长期排队，而IO型又因线程不足堆积。
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- 优先按主责拆分：计算类走CPU优化池（corePoolSize = 核数+1），远程调用走IO优化池（corePoolSize = 核数×2～3）
- 用 CompletableFuture.supplyAsync(task, executor) 显式指定执行器，不依赖默认线程池
- 若必须共用，保守按IO型配置，但必须监控 getActiveCount() 和 getQueue().size() —— 持续高位说明CPU型任务已在排队饿死
队列和拒绝策略决定真实行为，比线程数还关键
再合理的线程数，配错队列和拒绝策略也白搭。
- LinkedBlockingQueue 无界 → maximumPoolSize 形同虚设，永远只启 corePoolSize 个线程
- SynchronousQueue → 新任务直接触发扩容，直到达 maximumPoolSize，再提交就触发拒绝策略
- 拒绝策略别用默认 DiscardPolicy（静默丢弃），选 AbortPolicy（抛异常） 或 CallerRunsPolicy（由调用线程执行），便于定位容量瓶颈
