`threadpoolexecutor.shutdown()` 无法强制终止已开始执行的任务，需配合 `threading.event` 实现主动协作式中断，让工作函数定期检测退出信号并及时返回。
在 Python 的 concurrent.futures 模块中，ThreadPoolExecutor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True) 并不会中止已开始运行的线程，而仅能取消尚未启动的 Future。这是由线程模型的本质决定的：Python 不提供安全、可移植的“强制杀死线程”机制（如 threading.Thread.kill() 是危险且不存在的）。因此，真正的中断必须是协作式（cooperative）的——即工作函数自身需主动检查中断信号，并在适当时机退出。
✅ 正确做法：使用 threading.Event 实现响应式中断
核心思路是：
- 创建一个全局共享的 threading.Event 对象；
- 将该事件对象传入每个工作函数；
- 工作函数在执行耗时操作（如 sleep、IO 等）时，分段执行并定期检查事件状态；
- 一旦事件被置位（event.set()），工作函数立即退出，避免继续执行；
- 主线程捕获异常后调用 shutdown(wait=False, cancel_futures=True)，并立即触发 event.set()。
以下是完整、可运行的示例：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import threading
import time
class ThreadTerminationRequired(Exception):
pass
def work(i, shutdown_event):
if i in range(50, 100):
raise ThreadTerminationRequired
print(f"Starting task {i} (sleep {i}s)")
start_time = time.time()
# 协作式休眠：每 0.1 秒检查一次中断信号
while time.time() - start_time < i:
if shutdown_event.is_set():
print(f"Task {i} interrupted early.")
return # 主动退出，不抛出异常
time.sleep(0.1) # 避免忙等待，释放 GIL
print(f"Task {i} completed.")
if __name__ == '__main__':
shutdown_event = threading.Event()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: # 建议合理设置 workers，避免 64 过载
futures = {
executor.submit(work, i, shutdown_event): i
for i in range(100)
}
try:
for future in as_completed(futures):
future.result() # 若抛出 ThreadTerminationRequired，此处捕获
except ThreadTerminationRequired:
print("Termination signal received — initiating graceful shutdown...")
shutdown_event.set() # 通知所有运行中任务尽快退出
executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True) # 取消待执行任务
print("Shutdown initiated. Waiting for active tasks to respond...")
# （可选）短暂等待关键任务收尾，但不阻塞过久
shutdown_event.wait(timeout=2.0)⚠️ 关键注意事项
- cancel_futures=True 仅影响未开始的任务：已调用 run() 的 Future 不会被取消，其底层线程仍会运行至自然结束（除非你主动协作退出）。
- 避免 sleep(i) 一类的长阻塞调用：它会完全阻塞线程，期间无法响应中断。务必拆分为小步长 + 检查模式（如 while ... sleep(0.1)）。
- 不要依赖 sys.exit() 或 os._exit()：它们会粗暴终止整个进程，无法满足“修改后重启任务”的需求。
- wait=False 是必须的：若设为 True，shutdown() 会阻塞直到所有任务完成（包括本应被中断的），失去意义。
- 事件检查位置很重要：应在循环体、IO 调用间隙、计算密集型任务的迭代点插入 if event.is_set(): return。
✅ 总结
要实现线程池中任务的可控、即时、可恢复中断，唯一健壮的方式是：
? 使用 threading.Event 作为跨线程通信信号；
? 在工作函数内部实现主动轮询+分段执行逻辑；
? 主线程通过 event.set() 触发响应，并配合 shutdown(wait=False, cancel_futures=True) 清理待办任务。
这种方式既符合 Python 的线程安全模型，又具备良好的可扩展性与调试友好性，是生产环境中推荐的标准实践。
