线程池满了，阻塞队列满了怎么办？

在现代软件开发中，线程池和阻塞队列是常用的并发编程工具，它们帮助我们管理线程和任务，提高系统的性能和资源利用率。然而，当线程池满了和阻塞队列满了时，系统可能会出现性能瓶颈甚至崩溃。那么，面对这种情况，我们该如何处理呢？

增加线程池大小：如果系统资源允许，可以适当增加线程池的最大线程数（maximumPoolSize）。不过，这需要谨慎操作，因为过多的线程可能会导致上下文切换开销增加，降低系统性能。
```
ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize, 
    maximumPoolSize, 
    keepAliveTime, 
    TimeUnit.SECONDS, 
    workQueue);
```
调整线程池参数：可以调整线程池的核心线程数（corePoolSize）、最大线程数（maximumPoolSize）和线程存活时间（keepAliveTime）。例如，增加核心线程数可以减少任务在队列中的等待时间。
使用CallerRunsPolicy：当线程池和队列都满了时，CallerRunsPolicy策略会让调用者线程自己执行任务，这样可以避免任务被丢弃，但可能会影响调用者的性能。
```
executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize, 
    maximumPoolSize, 
    keepAliveTime, 
    TimeUnit.SECONDS, 
    workQueue,
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
```
拒绝策略：如果上述方法都不适用，可以考虑使用拒绝策略（RejectedExecutionHandler），如AbortPolicy（直接抛出异常）、DiscardPolicy（直接丢弃任务）或DiscardOldestPolicy（丢弃最旧的任务）。

扩大队列容量：如果系统内存足够，可以增加阻塞队列的容量，但这可能会导致内存占用过高。
```
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(newCapacity);
```
使用无界队列：使用无界队列（如SynchronousQueue或LinkedBlockingQueue）可以避免队列满的问题，但需要注意可能导致内存溢出。
任务优先级：如果任务有优先级，可以使用PriorityBlockingQueue，让高优先级任务优先执行。
任务分流：将任务分流到多个线程池或队列中，避免单一队列成为瓶颈。

当线程池满了和阻塞队列满了时，我们可以通过调整线程池参数、使用不同的拒绝策略、扩大队列容量或使用无界队列等方法来应对。同时，根据具体应用场景，合理设计线程池和队列策略，可以大大提高系统的并发处理能力和稳定性。希望本文能为大家在面对这些问题时提供一些思路和解决方案。