单机线程池任务防丢设计与实现思路
单机线程池执行过程中断电了应该如何处理？
如何设计线程池任务防丢机制？
如何保证线程池提交的任务一定执行？
背景
在日常开发中，线程池是我们处理异步任务的常用工具。我们通常会将任务提交给线程池执行，从而让主线程去处理其他逻辑。
然而，现实情况并不总是如预期那样顺利。例如，当任务提交到线程池后，如果机器突然断电，就可能出现以下两种情况：
- 丢失当前提交的任务 ------ 任务还未执行，直接丢失。
- 丢失队列中所有等待执行的任务 ------ 线程池内部队列未持久化，断电即清空。
这种情况下，如果任务本身会影响系统数据的一致性（例如订单生成、库存扣减、交易记录等），那么就可能出现严重问题。
问题分析
线程池本质上是内存级的任务调度工具，一旦进程崩溃、机器宕机或断电，
- 已完成的任务 不受影响
- 执行中的任务 可能部分执行，数据存在回滚或脏数据风险
- 等待执行的任务 直接丢失
因此，如果任务的重要性较高（例如需要保证至少执行一次），单纯依赖线程池内存队列是不可取的。
解决思路：任务持久化
核心思想是将任务放到一个可靠的持久化存储中，在执行完成后再标记为已完成，这样即使系统中途崩溃，也可以在重启后恢复并继续执行未完成的任务。
常见做法如下：
-
提交前持久化
- 在任务提交到线程池之前，将任务信息（参数、类型、执行时间等）写入数据库、消息队列或其他持久化存储。
- 状态标记为
PENDING（待执行）。
-
执行任务
- 线程池从持久化存储中拉取任务进行执行（或直接在任务提交后执行）。
-
执行完成后更新状态
- 成功执行：将状态更新为
DONE（已完成）。 - 执行失败：记录失败原因，状态更新为
FAILED，等待后续重试。
- 成功执行：将状态更新为
-
系统重启自动恢复
- 启动时扫描数据库，找到
PENDING或FAILED状态的任务，重新投递到线程池执行。
- 启动时扫描数据库，找到
技术实现方案
- 基于数据库的实现
- 任务表字段：
id, task_type, params, status, retry_count, create_time, update_time - 提交任务 →
INSERT一条记录到任务表 - 线程池执行任务 → 成功后
UPDATE status='DONE' - 系统重启 →
SELECT * FROM tasks WHERE status IN ('PENDING', 'FAILED')
优点：实现简单，易于与现有系统集成
缺点：性能依赖数据库，批量任务可能带来写入压力
- 基于消息队列的实现
- 提交任务时，发送到可靠的消息队列（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）
- 线程池作为消费者订阅队列，消费并执行任务
- 消费成功后提交消费位点（ACK），确保任务不会重复执行
优点：吞吐高，解耦生产者和消费者
缺点：需要额外的 MQ 基础设施
- 本地+持久化双缓冲方案
- 内存 队列：提高处理速度
- 持久化存储：防止断电丢失任务
- 提交任务 → 同时放入内存队列和持久化存储
- 执行完成后更新持久化状态，并从内存队列移除
这种方案兼顾性能与可靠性，但实现复杂度较高。
总结
线程池本身并不能保证任务在断电或宕机情况下不丢失，如果业务对任务的可靠性要求高，必须引入任务持久化机制，让任务状态可恢复、可追踪。
常用方案包括：
- 数据库存储：简单易实现，适合中小规模任务
- 消息队列：高吞吐、分布式场景推荐
- 双缓冲设计：性能与可靠性兼顾
在实际落地中，可以根据任务的执行频率、数据量大小、延迟要求，选择合适的持久化策略，从而确保线程池任务在任何情况下都不会无声无息地丢失。