线程池满后解决策略
线程池是一种常见的多线程编程技术，它可以提高程序的并发性能和效率。但是，当线程池中的线程数量达到最大值时，新的任务就无法被执行，这时就需要采取一些解决策略。
一、拒绝策略
拒绝策略是一种最简单的解决方案，它可以在线程池满时拒绝新的任务。常见的拒绝策略有以下几种：
1. AbortPolicy：直接抛出异常，阻止系统正常工作。
2. CallerRunsPolicy：只要线程池未关闭，该策略直接在调用者线程中，运行当前被丢弃的任务。
3. DiscardOldestPolicy：丢弃最老的一个请求，也就是即将被执行的一个任务，并尝试再次提交当前任务。
4. DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理。
二、扩容策略
thread技术扩容策略是一种比较常用的解决方案，它可以在线程池满时动态扩容，增加线程池中的线程数量。常见的扩容策略有以下几种：
1. FixedThreadPool：固定大小的线程池，当线程池满时，新的任务会被阻塞，直到有线程空闲。
2. CachedThreadPool：缓存线程池，当线程池满时，会自动扩容，增加线程池中的线程数量。
3. ScheduledThreadPool：定时任务线程池，当线程池满时，会自动扩容，增加线程池中的线程数量。
三、队列策略
队列策略是一种比较灵活的解决方案，它可以在线程池满时将新的任务放入队列中，等待线程空闲后再执行。常见的队列策略有以下几种：
1. ArrayBlockingQueue：基于数组的有界队列，当队列满时，新的任务会被阻塞，直到有线程空闲。
2. LinkedBlockingQueue：基于链表的无界队列，当队列满时，会自动扩容，增加队列的容量。
3. SynchronousQueue：同步队列，当队列为空时，新的任务会被阻塞，直到有线程空闲。
综上所述，线程池满后的解决策略有很多种，我们可以根据具体的业务需求和系统性能来选择合适的策略。在实际应用中，我们可以根据线程池的使用情况和任务的特性来选择不同的解决方案，以提高系统的并发性能和效率。

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