生产事故！Spring 定时任务突然“停摆”？面试官：谁让你用默认线程池的！-平芜编程栈

昨晚凌晨 2 点，阿强（是的，还是那个还没拿到 Offer 的阿强）突然给我打电话，声音都在抖。

“Fox 老师，出大事了！我们线上的‘每日财务报表’任务，今天居然没跑！老板早上要看数据，我现在后台看日志，没有任何报错，没有任何异常，就像这个任务凭空消失了一样！”

我问他：“你是不是同一个项目里写了多个@Scheduled任务？”

阿强说：“对啊，除了报表，还有一个每分钟跑一次的心跳检测，还有一个每小时同步一次的第三方数据。”

我接着问：“那你配置自定义线程池了吗？”

阿强懵了：“啊？@Scheduled不是 Spring 自带的吗？还需要配线程池？它不应该是多线程自动跑的吗？”

面试官听到这儿，估计要把简历扔碎纸机里了。Spring 的@Scheduled默认是单线程的！这就是导致任务“凭空消失”的罪魁祸首。今天 Fox 带你拆解 Spring 定时任务在生产环境下的 3 个“隐形杀手”。

💣 地雷一：默认单线程 = 堵车现场

这是 90% 的新手都会踩的坑。

【惨案现场】

阿强的代码是这样的：

@Component publicclass MyTasks { // 任务A：每分钟跑一次，模拟耗时操作（比如卡住了） @Scheduled(cron = "0 * * * * ?") public void heartbeat() { // 假设这里调第三方接口超时，卡了 10 分钟 Thread.sleep(600000); } // 任务B：每天凌晨1点跑（关键业务） @Scheduled(cron = "0 0 1 * * ?") public void dailyReport() { log.info("开始生成报表..."); // 永远不会执行到这里 } }

【P7 视角拆解】

Spring Boot 默认的ThreadPoolTaskScheduler核心线程数（poolSize）是1。这意味着，整个应用里所有的@Scheduled任务，都挤在同一条车道上排队！

场景还原：

01:00:00，本该执行“每日报表”。
但是！这时候“心跳任务”正在执行，而且被卡住了（比如网络超时）。
因为只有一个线程，“每日报表”任务只能干等。
等到心跳任务跑完，可能已经过了报表任务的执行窗口，或者任务积压导致严重延时。

结论：只要有一个任务卡死，全站的定时任务全部陪葬。

✅ 王者级解法：自定义线程池

必须实现SchedulingConfigurer接口，给调度器配备“多车道”。

@Configuration publicclass ScheduledConfig implements SchedulingConfigurer { @Override public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) { ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler(); // 核心线程数：根据你的任务数量和耗时来定，比如 CPU核数 * 2 taskScheduler.setPoolSize(10); taskScheduler.setThreadNamePrefix("my-scheduled-task-"); // 关键：设置等待终止时间，保证优雅停机 taskScheduler.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true); taskScheduler.initialize(); taskRegistrar.setTaskScheduler(taskScheduler); } }

注意：别简单地在application.properties里配spring.task.scheduling.pool.size，低版本的 Spring Boot 可能不生效，代码配置最稳妥。

💣 地雷二：集群部署 = 灾难性重复

如果你解决了地雷一，恭喜你，你的代码在本地跑没问题了。但当你把代码部署到生产环境（假设有 3 台服务器做负载均衡），新的灾难来了。

【惨案现场】

老板问：“阿强，为什么今天早上我也收到了 3 封一模一样的邮件？用户的积分也发了 3 份？” 阿强：“我代码里只写了一次发送逻辑啊！”

【P7 视角拆解】

@Scheduled是应用层的调度。当你部署了 3 个实例（Instance A, B, C），这 3 个 JVM 进程是完全独立的。到了时间点，A 会跑，B 会跑，C 也会跑。

如果是“发送优惠券”、“银行扣款”这种非幂等操作，这就是P0级生产事故。

✅ 王者级解法：ShedLock 分布式锁

如果不想引入复杂的中间件，可以用ShedLock。它利用数据库或 Redis，保证同一时间只有一个节点能抢到任务。

// 加上 @SchedulerLock @Scheduled(cron = "...") @SchedulerLock(name = "dailyReport", lockAtMostFor = "10m", lockAtLeastFor = "1m") public void dailyReport() { // 只有抢到锁的节点才会执行 }

这里有两个参数至关重要：

**lockAtLeastFor**：最少锁多久。防止节点 A 刚跑完释放锁，节点 B 因为时间差又抢到锁跑了一次（防抖动）。
**lockAtMostFor**：这是兜底机制！万一抢到锁的节点 A 突然挂了（断电、OOM），锁会在 10 分钟后自动释放。如果没有这个机制，这把锁将永远被死掉的节点 A 占着，任务就真的“死锁”了。

💣 地雷三：异常吞没 = 沉默的杀手

你有没有遇到过这种情况：任务跑着跑着，任务虽然没停，但业务逻辑全是错的，甚至老板不问你都不知道？

【惨案现场】

@Scheduled(fixedRate = 5000) public void syncData() { // 假如这里抛出了一个 RuntimeException（比如空指针，或者数据库连不上） throw new RuntimeException("DB挂了"); }

【P7 视角拆解】

Spring 的默认机制虽然会打印 Error 日志，但在生产环境海量的INFO日志海洋中，这几行报错瞬间就被淹没了。更可怕的是：

日志被淹没：运维和开发如果不主动查日志，根本不知道任务失败了。
严重故障：如果发生的是OutOfMemoryError这种严重错误，线程可能直接暴毙，后续任务真的就再也不会触发了。

你以为它在跑，其实它早就“死”了，或者在“裸奔”报错，而且连报警短信都没有。

✅ 王者级解法：AOP 统一拦截 + 监控

任何定时任务，必须在最外层包裹try-catch，或者使用 AOP 切面做统一异常监控。

@Aspect @Component @Slf4j public class ScheduledExceptionAspect { // 拦截所有 @Scheduled 方法 @AfterThrowing(pointcut = "@annotation(org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled)", throwing = "e") public void handleException(JoinPoint joinPoint, Throwable e) { // 1. 打印关键堆栈 log.error("【严重】定时任务执行异常: method={}", joinPoint.getSignature().getName(), e); // 2. 发送报警（钉钉/邮件） AlertUtils.send("生产环境定时任务失败！请立即检查！"); } }