服务重启了，如何保证线程池中的数据不丢失？_AI阅读总结 — 包阅AI

前言

最近有位小伙伴在我的技术群里，问了我一个问题：服务down机了，线程池中如何保证不丢失数据？

这个问题挺有意思的，今天通过这篇文章，拿出来跟大家一起探讨一下。

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1 什么是线程池？

之前没有线程池的时候，我们在代码中，创建一个线程有两种方式：

1. 继承Thread类
2. 实现Runnable接口

虽说通过这两种方式创建一个线程，非常方便。

但也带来了下面的问题：

1. 创建和销毁一个线程，都是比较耗时，频繁的创建和销毁线程，非常影响系统的性能。
2. 无限制的创建线程，会导致内存不足。
3. 有新任务过来时，必须要先创建好线程才能执行，不能直接复用线程。

为了解决上面的这些问题，Java中引入了：线程池。

它相当于一个存放线程的池子。

使用线程池带来了下面3个好处：

1. 降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
2. 提高响应速度。当任务到达时，可以直接使用已有空闲的线程，不需要的等到线程创建就能立即执行。
3. 提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性。而如果我们使用线程池，可以对线程进行统一的分配、管理和监控。

2 线程池原理

先看看线程池的构造器：

publicThreadPoolExecutor(intcorePoolSize,intmaximumPoolSize,longkeepAliveTime,TimeUnitunit,BlockingQueue<Runnable>workQueue,ThreadFactorythreadFactory,RejectedExecutionHandlerhandler)

• corePoolSize：核心线程数，线程池维护的最少线程数。
• maximumPoolSize：最大线程数，线程池允许创建的最大线程数。
• keepAliveTime：线程存活时间，当线程数超过核心线程数时，多余的空闲线程的存活时间。
• unit：时间单位。
• workQueue：任务队列，用于保存等待执行的任务。
• threadFactory：线程工厂，用于创建新线程。
• handler：拒绝策略，当任务无法执行时的处理策略。

线程池的核心流程图如下：

线程池的工作过程如下：

1. 线程池初始化：根据corePoolSize初始化核心线程。
2. 任务提交：当任务提交到线程池时，根据当前线程数判断：

• 若当前线程数小于corePoolSize，创建新的线程执行任务。
• 若当前线程数大于或等于corePoolSize，任务被加入workQueue队列。

3. 任务处理：当有空闲线程时，从workQueue中取出任务执行。
4. 线程扩展：若队列已满且当前线程数小于maximumPoolSize，创建新的线程处理任务。
5. 线程回收：当线程空闲时间超过keepAliveTime，多余的线程会被回收，直到线程数不超过corePoolSize。
6. 拒绝策略：若队列已满且当前线程数达到maximumPoolSize，则根据拒绝策略处理新任务。

说白了在线程池中，多余的任务会被放到workQueue任务队列中。

这个任务队列的数据保存在内存中。

这样就会出现一些问题。

接下来，看看线程池有哪些问题。

3 线程池有哪些问题？

在JDK中为了方便大家创建线程池，专门提供了Executors这个工具类。

3.1 队列过大

Executors.newFixedThreadPool，它可以创建固定线程数量的线程池，任务队列使用的是LinkedBlockingQueue，默认最大容量是Integer.MAX_VALUE。

publicstaticExecutorServicenewFixedThreadPool(intnThreads,ThreadFactorythreadFactory){returnnewThreadPoolExecutor(nThreads,nThreads,0L,TimeUnit.MILLISECONDS,newLinkedBlockingQueue<Runnable>(),threadFactory);}

如果向newFixedThreadPool线程池中提交的任务太多，可能会导致LinkedBlockingQueue非常大，从而出现OOM问题。

3.2 线程太多

Executors.newCachedThreadPool，它可以创建可缓冲的线程池，最大线程数量是Integer.MAX_VALUE，任务队列使用的是SynchronousQueue。

publicstaticExecutorServicenewCachedThreadPool(){returnnewThreadPoolExecutor(0,Integer.MAX_VALUE,60L,TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue<Runnable>());}

如果向newCachedThreadPool线程池中提交的任务太多，可能会导致创建大量的线程，也会出现OOM问题。

3.3 数据丢失

如果线程池在执行过程中，服务突然被重启了，可能会导致线程池中的数据丢失。

上面的OOM问题，我们在日常开发中，可以通过自定义线程池的方式解决。

比如创建这样的线程池：

newThreadPoolExecutor(8,10,30L,TimeUnit.MILLISECONDS,newArrayBlockingQueue<Runnable>(300),threadFactory);

自定义了一个最大线程数量和任务队列都在可控范围内线程池。

这样做基本上不会出现OOM问题。

但线程池的数据丢失问题，光靠自身的功能很难解决。

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4 如何保证数据不丢失？

线程池中的数据，是保存到内存中的，一旦遇到服务器重启了，数据就会丢失。

之前的系统流程是这样的：

用户请求过来之后，先处理业务逻辑1，它是系统的核心功能。

然后再将任务提交到线程池，由它处理业务逻辑2，它是系统的非核心功能。

但如果线程池在处理的过程中，服务down机了，此时，业务逻辑2的数据就会丢失。

那么，如何保证数据不丢失呢？

答：需要提前做持久化。

我们优化的系统流程如下：

用户请求过来之后，先处理业务逻辑1，紧接着向DB中写入一条任务数据，状态是：待执行。

处理业务逻辑1和向DB写任务数据，可以在同一个事务中，方便出现异常时回滚。

然后有一个专门的定时任务，每个一段时间，按添加时间升序，分页查询状态是待执行的任务。

最早的任务，最先被查出来。

然后将查出的任务提交到线程池中，由它处理业务逻辑2。

处理成功之后，修改任务的待执行状态为：已执行。

需要注意的是：业务逻辑2的处理过程，要做幂等性设计，同一个请求允许被执行多次，其结果不会有影响。

如果此时，线程池在处理的过程中，服务down机了，业务逻辑2的数据会丢失。

但此时DB中保存了任务的数据，并且丢失那些任务的状态还是：待执行。

在下一次定时任务周期开始执行时，又会将那些任务数据重新查询出来，重新提交到线程池中。

业务逻辑2丢失的数据，又自动回来了。

如果要考虑失败的情况，还需要在任务表中增加一个失败次数字段。

在定时任务的线程池中执行业务逻辑2失败了，在下定时任务执行时可以自动重试。

但不可能无限制的一直重试下去。

当失败超过了一定的次数，可以将任务状态改成：失败。

这样后续可以人工处理。

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