高效处理异步线程任务堆积
本文探讨一个异步线程任务处理的常见问题：任务堆积。 当异步线程处理大量重复任务时，如果线程池大小有限制，任务就会在队列中堆积，导致性能下降。 一个典型的场景是：期望每隔一段时间批量保存数据，但由于任务堆积，数据保存频率远高于预期。
问题描述： 用户尝试使用异步线程执行重复性数据保存操作，线程池大小限制为5，但任务仍然堆积，导致每秒保存20条数据，而不是预期的每5秒保存一次。 之前尝试过单独创建线程（导致线程数爆炸）、自定义线程池（队列无容量限制导致堆积）、以及Spring异步任务（初始配置不当）等方法，均未成功解决问题。
解决方案： 最终采用的有效方案巧妙地将任务分解为两个阶段：
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缓冲阶段: 将待保存的数据临时存储在一个容量为1的集合（例如Set）中。 这确保了同一时刻只有一个数据等待保存。
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定时保存阶段: 使用Spring自带的定时任务机制，每5秒执行一次数据保存操作。 定时任务从集合中获取数据（最多一个），将数据保存到Redis，并清空集合。
通过这种缓冲和定时保存的策略，有效避免了任务堆积，实现了每5秒保存一次数据的目标。 这种方法避免了线程池管理的复杂性，并保证了数据最终的可靠保存。
