scheduledthreadpoolexecutor 不能替代 synchronized，因其仅负责任务调度，不提供线程安全；并发问题需靠任务内部同步机制（如锁、concurrenthashmap）解决，而非调度时机。
为什么 ScheduledThreadPoolExecutor 不能直接替代 synchronized
很多人误以为用定时任务（比如每秒执行一次）就能“自动”解决并发写入问题，其实完全不是一回事。ScheduledThreadPoolExecutor 只负责按时间调度任务，它本身不提供任何线程安全保证。如果多个定时任务同时修改同一个共享变量（比如一个 Map 或计数器），照样会丢数据、越界、抛 ConcurrentModificationException。
真正起作用的是任务内部的同步逻辑，而不是调度器本身。常见错误包括：
- 在
scheduleAtFixedRate的Runnable里直接操作非线程安全集合 - 把定时任务当成“锁”的替代品，以为“错开执行时间”就等于“避免竞争”
- 没考虑任务执行时间超过周期间隔，导致任务堆积甚至并发重入（尤其用
scheduleWithFixedDelay时也容易忽略这点）
如何让定时任务本身具备并发控制能力
关键不是“什么时候跑”，而是“跑的时候怎么保护共享资源”。推荐组合使用：
- 用
ConcurrentHashMap替代HashMap，对 key 级别做无锁更新（computeIfAbsent、merge都是原子的） - 对必须串行执行的逻辑，加
synchronized(this)或ReentrantLock，但注意锁粒度——不要把整个定时逻辑包进去，只锁临界区 - 如果任务需严格串行且不能堆积，用单线程的
ScheduledThreadPoolExecutor（Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()），它能天然避免并发，但要小心阻塞导致后续任务延迟
示例：统计每分钟请求量，用 ConcurrentHashMap + 原子计数：
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private final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> minuteCount = new ConcurrentHashMap<>();
// 定时任务每分钟清空并打印
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
Map<String, Long> snapshot = minuteCount.entrySet().stream()
.collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, e -> e.getValue().getAndSet(0L)));
log.info("Minute stats: {}", snapshot);
}, 1, 1, TimeUnit.MINUTES);
@Scheduled 在 Spring 中的并发陷阱
Spring 的 @Scheduled 默认是单线程执行的（背后用的是 ThreadPoolTaskScheduler，核心线程数为 1），所以看似“安全”，但一不小心就会掉坑里：
- 多个
@Scheduled方法默认共享同一个线程池，一个方法卡住（如 IO 阻塞、死循环），所有其他定时任务都会延迟 - 若手动配置了多线程线程池（
setPool.size(5)），那多个同名任务就可能并发执行——此时@Scheduled(fixedRate = 1000)就真会并发 - 事务方法上加
@Scheduled要特别注意：事务上下文不跨线程，定时任务线程没有事务传播，@Transactional默认失效
验证是否并发：在方法开头加 log.info("Thread: {}", Thread.currentThread().getName());，看日志线程名是否重复或变化。
高并发场景下定时任务与实时控制的边界在哪
定时任务本质是“事后聚合”或“周期清理”，它不适合做毫秒级响应、强一致性的并发控制。比如库存扣减、支付状态变更、分布式锁续期等，必须用 RedissonLock、ZooKeeper 或数据库乐观锁这类实时机制。
定时任务更适合这些事：
- 清理过期缓存（
redisTemplate.delete(pattern)） - 汇总日志/指标后写入 OLAP 系统（如 ClickHouse）
- 补偿失败任务（查 DB 中
status = 'PENDING'且超时的记录）
一旦发现你正在用 scheduleWithFixedDelay 去“轮询检测并抢占资源”，说明架构设计已经偏离正轨——该上分布式协调了。
