ThreadPoolExecutor线程启动的太多导致程序卡死退出

`ThreadPoolExecutor`是一个非常好用的线程池工具，但如果线程数量设置过多，仍然有可能导致程序卡死或退出。这是因为线程池的线程数量过多时，会导致操作系统资源的浪费和线程间的竞争，从而影响程序的性能和稳定性。

为了解决这个问题，我们可以适当地限制线程池的线程数量，并且在提交任务时，尽量避免一次性提交过多的任务。同时，我们也可以考虑使用其他的并发工具，比如`asyncio`库，它可以使用协程来实现异步编程，避免了线程切换和竞争的开销。

以下是一个示例代码，展示如何限制线程池的线程数量：

import concurrent.futures
import time

def worker(num):
    print(f"Thread-{num} started")
    time.sleep(2)
    print(f"Thread-{num} finished")

if __name__ == '__main__':
    max_threads = 5
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_threads) as pool:
        for i in range(20): # 这里提交了20个任务
            pool.submit(worker, i)

在这个例子中，我们将线程池的最大线程数量设置为5，但是我们提交了20个任务。这样会导致线程池的线程数量不够用，从而导致程序卡死或退出。为了避免这个问题，我们可以将任务数量适当减少，或者将任务拆分成多个批次提交。

总之，要避免线程启动过多导致程序卡死或退出的问题，我们需要合理地设置线程数量，并且在提交任务时，尽量避免一次性提交过多的任务。同时，我们也可以使用其他的并发工具，比如`asyncio`库，来避免线程切换和竞争的开销。