最大线程数和核心线程数设定过大的影响

⚙️ 性能与吞吐量影响

上下文切换开销

当活跃线程数远超 CPU 核心数时，每个线程执行时间片被大幅缩减，系统在调度线程之间频繁切换，消耗大量 CPU 周期而非执行业务逻辑，导致整体吞吐量和响应时延双双恶化

资源竞争与锁争用

大量并发线程在共享数据结构或锁上激烈争用，频繁出现线程阻塞和唤醒，进一步加剧上下文切换，并可能导致缓存行抖动（cache thrashing），削弱多核优势

💾 资源消耗与稳定性风险

内存占用与 OOM

每创建一个线程，JVM 通常会为其分配约 1MB 的本地栈空间，如果线程数设为数万甚至更高，就会迅速耗尽系统内存或本地内存配额，引发 OutOfMemoryError

垃圾回收压力

线程对象的不断创建与销毁，以及由此产生的附属对象（如任务包装器），都会增加 JVM 对堆内存的扫描与整理成本，可能触发频繁的全量 GC 或 GC 长时间停顿

线程泄露

默认情况下，corePoolSize 内的线程不会超时回收；若该值设得过大且未启用 allowCoreThreadTimeOut(true)，将导致大批空闲线程长期驻留并占用资源，增加系统不稳定风险

🔒 可控性与运维难度

监控与诊断困难

线程数过多会让指标告警阈值难以设定——既难预测何时线程池“拥堵”，又不易通过线程 Dumps 定位热点、诊断线程饥饿或死锁问题

队列与拒绝策略失效

即使配合合理的阻塞队列和拒绝策略，当最大线程数过大时，队列很可能先于达到 maximumPoolSize 而被填满，使得拒绝策略或降级方案迟迟得不到触发，破坏系统平滑降级能力

💡 优化建议

• 根据 CPU 与业务特性计算线程数：使用公式 线程数 ≈ CPU 核数 × UCPU × (1 + W/C)，结合 I/O 密集或 CPU 密集任务特征进行调优

• 启用核心线程超时：调用 executor.allowCoreThreadTimeOut(true)，令空闲核心线程在超时后自动销毁，避免资源长时间占用

• 合理配置有界队列与拒绝策略：采用 ArrayBlockingQueue 等有界队列，并根据业务场景选择 CallerRunsPolicy、自定义拒绝策略等，实现平滑降级

• 实时监控与自动化调优：通过 JMX 或 APM 工具监控线程池的活跃线程数、队列长度、拒绝次数，当检测到指标异常时，自动扩缩容或报警干预