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线程池是 Java 中处理多线程的强大工具，但它不仅仅是“直接用就完事”的工具。
很多小伙伴在用线程池时，因为配置不当或忽略细节，踩过许多坑。
今天跟大家一起聊聊线程池中容易踩的 10 个坑，以及如何避免这些坑，希望对你会有所帮助。
许多初学者在创建线程池时，直接使用 Executors 提供的快捷方法：
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);for (int i = 0; i { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace; } });}任务数远大于线程数，导致任务无限堆积在队列中，最终可能导致 OutOfMemoryError。
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使用 ThreadPoolExecutor，并明确指定参数：
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 2, 4, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(100), // 有界队列 new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy // 拒绝策略);很多人随意配置线程池参数，比如核心线程数 10，最大线程数 100，看起来没问题，但这可能导致性能问题或资源浪费。
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 10, // 核心线程数 100, // 最大线程数 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(10));for (int i = 0; i { try { Thread.sleep(5000); // 模拟耗时任务 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace; } });}这种配置在任务激增时，会创建大量线程，系统资源被耗尽。
根据任务类型选择合理的线程数：
CPU 密集型：线程数建议设置为 CPU 核心数 + 1。IO 密集型：线程数建议设置为 2 * CPU 核心数。示例：
int cpuCores = Runtime.getRuntime.availableProcessors;ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( cpuCores + 1, cpuCores + 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(50));任务队列直接影响线程池的行为。如果选错队列类型，会带来很多隐患。
无界队列：任务无限堆积。有界队列：队列满了会触发拒绝策略。优先级队列：容易导致高优先级任务频繁抢占低优先级任务。ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 2, 4, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue);for (int i = 0; i System.out.println(Thread.currentThread.getName));}改进方法：用有界队列，避免任务无限堆积。
new ArrayBlockingQueue(100);有些小伙伴用完线程池后，忘记调用 shutdown，导致程序无法正常退出。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);executor.submit( -> System.out.println("任务执行中..."));// 线程池未关闭，程序一直运行正确关闭方式executor.shutdown;try { if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) { executor.shutdownNow; }} catch (InterruptedException e) { executor.shutdownNow;}当任务队列满时，线程池会触发拒绝策略，很多人不知道默认策略（AbortPolicy）会直接抛异常。
示例：任务被拒绝ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 1, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue(2), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy // 默认策略);for (int i = 0; i System.out.println("任务"));}执行到第四个任务时会抛出 RejectedExecutionException。
CallerRunsPolicy：提交任务的线程自己执行。DiscardPolicy：直接丢弃新任务。DiscardOldestPolicy：丢弃最老的任务。线程池中的任务抛出异常时，线程池不会直接抛出，导致很多问题被忽略。
executor.submit( -> { throw new RuntimeException("任务异常");});解决方法捕获任务内部异常：executor.submit( -> { try { throw new RuntimeException("任务异常"); } catch (Exception e) { System.err.println("捕获异常：" + e.getMessage); }});自定义线程工厂：ThreadFactory factory = r -> { Thread t = new Thread(r); t.setUncaughtExceptionHandler((thread, e) -> { System.err.println("线程异常：" + e.getMessage); }); return t;};如果线程池中的任务是阻塞的（如文件读写、网络请求），核心线程会被占满，影响性能。
executor.submit( -> { Thread.sleep(10000); // 模拟阻塞任务});改进方法线程池不是万能的，某些场景直接使用 new Thread 更简单。
一个简单的短期任务：
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor;executor.submit( -> System.out.println("执行任务"));executor.shutdown;这种情况下，用线程池反而复杂。
改进方式new Thread( -> System.out.println("执行任务")).start;很多人用线程池后，不监控其状态，导致任务堆积、线程耗尽的问题被忽略。
System.out.println("核心线程数：" + executor.getCorePoolSize);System.out.println("队列大小：" + executor.getQueue.size);System.out.println("已完成任务数：" + executor.getCompletedTaskCount);结合监控工具（如 JMX、Prometheus），实现实时监控。
executor.setCorePoolSize(20);executor.setMaximumPoolSize(50);实时调整线程池参数，能适应业务的动态变化。
线程池是强大的工具，但如果我们日常工作中用得不好也非常容易踩坑。
这篇文章通过实际代码示例，我们可以清楚看到线程池的问题所在及改进方法。
希望这些内容能帮你避免踩坑，写出高质量的线程池代码！
线程池用得好，效率杠杠的；用得不好，程序天天崩！
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来源：散文随风想一点号