大家好，我是苏三，又跟大家见面了。
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。
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：
- 继承Thread类
- 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：
- 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。
- 无限制的创建线程，会导致内存不足。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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：
public ThreadPoolExecutor(
int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
- 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：
- 线程池初始化：根据corePoolSize初始化核心线程。
- 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。
- 任务处理：当有空闲线程时，从workQueue中取出任务执行。
- 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。
- 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。
- 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。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads,
nThreads,
0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<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。
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0,
Integer.MAX_VALUE,
60L,
TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<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：
new ThreadPoolExecutor(8,
10,
30L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<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。
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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