基于SpringBoot + 异步线程池监控 + 动态参数调整：拒绝策略、队列容量实时可观测
引言 最近在处理一个高并发的订单系统时，遇到了线程池性能瓶颈的困扰。传统的线程池配置往往是"一刀切"，上线后就很少调整，但实际业务流量是动态变化的。这就导致了要么资源浪费，要么系统过载。 想象一下，白天高峰期线程池不够用，晚上低峰期又大量资源闲置。有没有一种方式能让我们实时监控线程池状态，并根据实际情况动态调整参数呢？答案是肯定的，今天就来聊聊如何实现这个"会思考"的智能线程池。 为什么需要线程池监控？ 传统线程池的问题 让我们先看看传统线程池配置的痛点： 静态配置局限性： # 传统的静态配置 threadpool: core-size: 10 max-size: 20 queue-capacity: 100 keep-alive: 60s 这种配置方式存在明显问题： 无法适应流量变化 - 白天高峰期和晚上低峰期用同一套配置 缺乏实时反馈 - 线程池运行状态完全黑盒 问题发现滞后 - 只能通过系统异常才发现问题 调优困难 - 只能通过重启应用来调整参数 线程池监控的价值 实时监控能带来这些好处： 性能优化： 动态调整核心线程数，避免资源浪费 实时监控队列积压，预防系统雪崩 智能....
