ThreadPoolExecutor 线程池执行失败，并没有任何错误信息抛出

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本文探讨了使用ThreadPoolExecutor线程池submit方法时遇到的问题：任务未完成且无错误信息。分析了原因在于FutureTask捕获异常而不抛出，并提供了解决方案：采用execute方法或通过future.get()获取并处理异常。

遇到的问题：

使用的 ThreadPoolExecutor线程池submit异步执行任务后，处理的任务没有完成，但是没有任何错误信息抛出，难以定位问题。

原因：

线程在使用submit提交执行后，异步任务会被包装为 java.util.concurrent.FutureTask 类，这里将异常捕获后不会抛出，如下图所示。JDK中认为在异步任务中，异步的异常也是属于异步结果，出现异常时会在获取任务结果的时候，将异常重新包装，需要在返回手动get才能看到。

解决方法：

1. 是使用 excute 方法进行执行，使用该方法后编译就要求必须进行异常的处理 
2. submit和Callable结合使用，Callable返回结果，future.get()获取异常并处理

Java线程池ThreadPoolExecutor背后的秘密与实践
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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本文深入分析了Java线程池ThreadPoolExecutor的工作原理、核心参数以及配置策略。通过详细讲解线程池的创建、任务调度和线程管理机制，帮助开发者理解如何高效使用线程池来处理并发任务。文章还探讨了常见的性能瓶颈和优化方法，如合理配置线程池参数、选择适当的拒绝策略等，旨在提升应用的并发处理能力和稳定性。最终，读者将能够根据不同场景灵活调整线程池配置，从而有效提升系统性能。
python-ThreadPoolExecutor线程池和ProcessPoolExecutor进程池的使用
菜鸡小白的成长记录
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问题现象在我们的系统中，使用了这样的配置来开启异步操作：<task:annotation-driven executor="executor" scheduler="scheduler" /><task:executor id="executor" pool-size="16-128" keep-alive="60" rejection-policy="CA...
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结论： submit()不抛异常 execute()抛出异常 原文地址：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=4e0eeaeb-b89c-4355-a769-43b7eb715b0e
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weixin_39869733的博客
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1.什么是线程池线程（thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位，我们的程序最终都是由线程进行运作。在Java中，创建和销毁线程的动作是很消耗资源的，因此就出现了所谓“池化资源”技术。线程池是池化资源技术的一个应用，所谓线程池，顾名思义就是预先按某个规定创建若干个可执行线程放入一个容器中（线程池），需要使用的时候从线程池中去取，用完之后不销毁而是...
Java之JUC
m0_46803792的博客
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ThreadPoolExecutor线程池源码解析以及面试难题
qq_54842468的博客
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在项目开发中，使用多线程，将实现了Callable的类的的任务提交给线程池后，在get结果时才打印异常，觉得很奇怪，理论上应该在控制台上打印异常才对，后来在网上搜索后才了解到原因，给线程池提交任务分为submit和execute方法, 它们对于异常的获取是有区别的。execute提交的任务在Worker#run中被捕获后直接抛出。submit提交的任务在中被捕获后存储到了属性中，get时才会抛出异常。
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在日常开发中经常会遇到需要使用其它线程将大量任务异步处理的场景（异步化以及提升系统的吞吐量），而在使用线程的过程中却存在着两个痛点。在java等很多主流语言中每个逻辑上的线程底层都对应着一个系统线程（不考虑虚拟线程的情况）。操作系统创建一个新线程是存在一定开销的，在需要执行大量的异步任务时，如果处理每个任务时都直接向系统申请创建一个线程来执行，并在任务执行完毕后再回收线程，则创建/销毁大量线程的开销将无法忍受。每个系统线程都会占用一定的内存空间，且系统在调度不同线程上下文切换时存在一定的cpu开销。
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日常开发中使用线程池时，发现线程池里的任务异常中断/失败是不会打印错误信息的，导致结果异常还不知道发生什么。线程池提交作业后，worker不会主动抛出异常。需要通过future对象的。任务提交完后，得到future对象列表/字典。是否为空判断该任务是否有异常信息。遍历线程池中完成的task。线程的执行结果是否异常。遍历完成的task也就是。遍历完成的task也就是。方法提交任务后后返回。
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用junit跑测试用例，为什么用ThreadPoolTaskExecutor，里面的代码不执行了？。 这个主要是由于executor.execute() 激活的线程都是守护线程，主线程结束，守护线程就会放弃执行，这个在业务中式符合逻辑的，在单元测试中为了看到执行效果，需要自行阻塞主线程，我们可以用while(true){}结尾，使主线程进入死循环状态 顺便说下守护线程，在Java中有两类线程：Us...
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ThreadPoolExecutor工作流程JDK1.5中引入了线程池，合理地利用线程池能有效的提高程序的运行效率，但不当的使用线程池也会带来致命的危害。作为使用最多的ThreadPoolExecutor，很有必要深入理解的其源码与实现原理。先看一下ThreadPoolExecutor是如何工作的，暂时不看源码，这样会先有一个比较直观的印象有利于后面深入分析源码。既然是线程池那么提交任务后一定要创...
线程池知识点-源码分析
themessi的博客
10-15 231
文章目录线程池 线程池
ThreadPoolExecutor在执行过程中出现异常
BASK2311的博客
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在开发过程中处理异步任务的时候，我们基本都会使用自定义的线程池，进行异步任务的处理，使用自定义的线程池处理任务的好处，无非就是降低资源消耗、提高响应速度，这里就不做过多的解释说明了，主要来探讨下，如果异步任务中出现异常，线程池是继续运行还是停下来报错呢；只有了解了线程池提交任务的步骤，以及异常的处理，才能让我们在使用线程池的时候出现异常，能够及时处理，避免线程池提交任务处理失败导致数据丢失；
java 线程池不执行_Java线程池使用的注意事项
weixin_30349485的博客
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项目中使用的线程池的地方很多，一直以来感觉对它的参数已经掌握的很好了，但是遇到几次问题之后才发现欠缺的这么多遇到的坑任务提交后长时间没有执行任务进入了队列，线程还在执行之前的任务。本质原因是对线程和队列的优先级认识不深刻，有一种错觉以为是所有线程都忙的时候才进入任务队列。实际上相反，是队列满的时候才会新建线程(线程数大于core size时)。线程池中线程执行任务中无故消失(从日志可以看出，任务并...
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最近写了一个压力测试脚本，做的事情很简单就是不断发送REST API给服务器，发现跑一段时间以后机器就卡死了，检查发现原来内存被占用光了，这里代码简化如下: from concurrent import futures import time def work(): time.s...
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带着问题阿里Java代码规范为什么不允许使用Executors快速创建线程池？下面的代码输出是什么？ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, //corePoolSize100, //maximumPoolSize100, //keepAliveTimeTimeUnit.SECONDS, //unitnew LinkedBloc...
python中使用线程池卡了，但是不抛异常和打印错误信息，该如何处理
最新发布
09-16
<think> 首先，用户在问关于Python中使用线程池时卡顿但不抛出异常和打印错误信息的处理方法。我需要根据用户的问题提供帮助。 用户提到参考一个站内引用，但说明这不是他们的真正需求，我应该参考他们的上一次问题和我的回答。回顾对话历史： - 之前，我展示了一个示例关于快速排序，但用户当前的查询是关于Python线程池的。 用户的问题："我想查找在Python中使用线程池卡顿且不抛异常和打印错误信息的处理方法"。所以，核心是处理线程池中的卡顿问题，而不抛出异常或不打印错误。 用户引用了[^1]，内容是线程池使用ThreadPoolExecutor转换音频的例子，但它有问题：它使用os.system调用FFmpeg，可能会阻塞线程，并且错误处理只设置task状态，没有打印错误或抛出异常。 从这个引用中，我可以推断用户可能在运行类似代码时遇到了卡顿问题，但没有看到异常或错误信息。 我的回答需要： 1. **结构化清晰**：逐步解决问题。 2. **真实可靠**：基于Python编程的最佳实践。 3. **使用中文**：整个回答必须是中文。 4. **格式化要求**： - 行内数学格式用$...$（但这里可能不需要，因为主题是编程）。 - 独立公式用$$...$$（同样，可能不适用）。 - LaTeX语法正确（但Python代码块更重要）。 - 生成相关问题（在末尾）。 - 在引用的段落末尾添加引用标识（但我没有外部引用；用户提供了[^1]，但我需要谨慎使用）。 用户说"上述引用仅供参考"，所以我应该基于一般知识回答，而不是依赖那个引用。 关键问题：线程池卡顿但没有异常或错误。 可能原因： - **阻塞操作**：线程池中的任务执行长时间阻塞的操作（如I/O或计算），导致线程池卡住。 - **错误处理不当**：异常被捕获但未打印或记录。 - **线程泄漏**：任务未完成，线程被占用。 - **资源耗尽**：线程池大小不足或系统资源不足。 解决方法： 1. **确保错误日志**：在异常处理中添加日志记录。 2. **使用非阻塞操作**：避免在任务中使用阻塞调用；使用异步I/O或进程池。 3. **调试工具**：使用Python的调试工具检查线程状态。 4. **检查任务完成**：监控任务完成状态。 在回答中： - **解释原因**：为什么卡顿但没有异常。 - **提供解决方案**：修改代码以添加错误日志、使用超时、优化任务等。 - **示例代码**：给出改进的代码片段。 用户引用的代码使用executor.submit，但没有等待任务完成；这可能导致主线程退出而任务未完成。在with块中，executor会等待所有提交的任务完成？在ThreadPoolExecutor的上下文管理器中，当with块退出时，executor会等待所有提交的未来对象完成。 在用户引用的代码中： ```python with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for task in task_queue: executor.submit(convert_audio, task) ``` 当with块结束时，它会等待所有提交的任务完成。但如果在convert_audio中有阻塞调用，线程池可能会卡住。 在convert_audio中，它使用os.system，这可能会阻塞线程。如果FFmpeg命令挂起，线程可能会卡住而不抛出异常。 解决方案： - 使用timeout来处理卡住的任务。 - 添加详细的日志记录。 - 考虑使用异步替代方案。 回答结构： 1. **介绍问题**：简要解释常见原因。 2. **诊断步骤**：如何检查卡顿原因。 3. **解决方案**：给出具体方法。 4. **代码示例**：展示改进的代码。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 最后，添加引用标识：用户提供了[^1]，但我没有其他引用。或许在回答中提到用户引用时使用[^1]。 用户指令："在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识"，所以我如果需要引用，就在段落末尾加[^1]。但这里，我可能不需要外部引用。 为了安全，我可以参考用户提供的引用。 生成相关问题：例如： 1. 如何避免线程池阻塞？ 2. Python中日志记录的最佳实践？ 3. 何时使用线程池 vs 进程池？ 确保回答是中文。 </think> ### Python线程池卡顿但不抛异常和打印错误信息的处理方法 在Python中使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`实现线程池时，出现卡顿（任务挂起）但不抛出异常或不打印错误信息，通常是由于阻塞操作、异常处理不当或资源问题导致的。用户引用的示例代码中使用了`os.system`调用FFmpeg命令，这可能涉及长时间阻塞的I/O操作，且错误处理只更新任务状态而不记录错误，导致问题难以诊断[^1]。以下是结构化解决方案，帮助您逐步排查和修复问题。解决方案基于Python标准库的最佳实践，确保真实可靠。 --- ### 步骤1: 诊断卡顿原因 卡顿但不抛异常的原因可能有： - **阻塞操作占用线程**：如`os.system`、网络请求等长时间阻塞调用，导致线程池线程无法释放，进而卡住整个池。 - **异常被吞没**：任务中捕获了异常但未打印或日志记录，错误信息被忽略。 - **资源耗尽**：线程池大小设置不当（如并发数过高），导致系统资源（CPU或内存）不足。 - **任务未完成监控**：主线程退出太快，任务未完成就被丢弃（但在`with`块中，`ThreadPoolExecutor`会自动等待任务完成）。 **诊断方法**： - 使用Python的`logging`模块添加调试日志，监控任务状态。 - 检查线程状态：在代码中添加`import threading; print(threading.active_count())`，输出活动线程数。 - 使用工具如`top`（Linux）或任务管理器（Windows）监控系统资源占用。 --- ### 步骤2: 解决方案和代码改进 针对卡顿问题，以下是推荐解决方法。核心是添加错误日志、使用超时机制、优化阻塞操作，并确保异常可见。 #### 方法1: 添加详细错误日志 在任务函数中，使用Python的`logging`模块记录异常，避免错误信息被吞没。同时，日志可以帮助定位卡顿点。 ```python import logging import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 配置日志（输出到控制台和文件） logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[logging.StreamHandler(), logging.FileHandler('debug.log')] ) def convert_audio(task): try: cmd = f"ffmpeg -i {task['input_path']} -c:a libmp3lame {task['output_path']}" logging.info(f"开始处理任务: {task['input_path']}") os.system(cmd) # 阻塞操作 task['status'] = '已完成' logging.info(f"任务完成: {task['input_path']}") except Exception as e: task['status'] = '失败' task['error'] = str(e) logging.error(f"任务失败: {task['input_path']}, 错误: {e}") # 添加错误日志 # 创建线程池并运行 task_queue = [...] # 假设任务队列 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for task in task_queue: executor.submit(convert_audio, task) ``` - **为什么有效**：`logging.error`确保异常被打印和记录，避免信息丢失。如果线程卡在`os.system`，日志会在阻塞发生时输出信息。 - **注意**：如果`os.system`调用挂起，线程可能仍卡住，但日志能帮助识别问题任务。 #### 方法2: 使用超时机制避免无限阻塞 为任务添加超时处理，通过`concurrent.futures`的`as_completed`和`timeout`参数强制终止长时间运行的任务。 ```python import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def convert_audio(task): # ...（同上，包含日志代码） # 使用as_completed设置超时 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = {executor.submit(convert_audio, task): task for task in task_queue} try: for future in as_completed(futures, timeout=30): # 设置30秒超时 task = futures[future] if future.exception(): logging.error(f"任务异常: {task['input_path']}, 错误: {future.exception()}") else: logging.info(f"任务成功: {task['input_path']}") except TimeoutError: logging.warning("部分任务超时未完成，线程池可能卡顿") ``` - **为什么有效**：`as_completed(timeout=30)`检测超时任务并触发异常，防止线程无限阻塞。超时后，卡住的任务会被标记，便于后续重启或跳过。 - **最佳实践**：超时时间根据任务复杂度设置（例如音频转换可设60秒）。 #### 方法3: 替换阻塞操作为非阻塞方式 避免使用`os.system`这类同步阻塞调用，改用异步库（如`asyncio`）或子进程（`subprocess`）提高效率。 ```python import subprocess from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def convert_audio(task): try: cmd = ["ffmpeg", "-i", task['input_path'], "-c:a", "libmp3lame", task['output_path']] logging.info(f"开始处理任务: {task['input_path']}") # 使用subprocess.Popen非阻塞调用 process = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = process.communicate(timeout=30) # 设置超时 if process.returncode != 0: raise RuntimeError(f"FFmpeg错误: {stderr.decode()}") task['status'] = '已完成' except subprocess.TimeoutExpired: logging.error(f"任务超时: {task['input_path']}") task['status'] = '失败' except Exception as e: logging.error(f"任务失败: {task['input_path']}, 错误: {e}") task['status'] = '失败' # ...（线程池代码同上） ``` - **为什么有效**：`subprocess.Popen`比`os.system`更可控，`communicate(timeout=30)`添加超时处理，防止永久阻塞。错误信息通过`stderr`捕获并记录。 - **进阶优化**：对于高负载场景，考虑改用`multiprocessing.Pool`（进程池）避免GIL影响CPU密集型任务。 #### 方法4: 检查资源限制和线程池配置 - **调整线程池大小**：使用`max_workers`避免过高并发（例如从4调整为2），监控系统负载。 - **添加资源监控**：在代码中集成`psutil`库检查CPU/内存使用： ```python import psutil def check_resources(): cpu_percent = psutil.cpu_percent() mem_usage = psutil.virtual_memory().percent logging.info(f"资源使用: CPU={cpu_percent}%, 内存={mem_usage}%") # 在任务循环中定期调用 ``` --- ### 步骤3: 测试和验证 1. **本地测试**：运行修改后代码，检查日志文件（`debug.log`）是否有错误输出。 2. **模拟错误**：人为在任务中引发异常（如`if task['input_path'] == 'test': raise ValueError`），验证日志是否捕获。 3. **性能基准**：使用`time`模块测量任务耗时，优化超时阈值。 如果上述方法仍无效，考虑更深层次的线程分析工具： - 使用`faulthandler`模块捕获底层线程挂起。 - 在外部用`gdb`（Linux）调试Python进程。 通过这些步骤，您可以有效解决线程池卡顿问题，同时确保错误信息可见。示例代码基于用户引用[^1]的框架优化，但针对阻塞和日志问题做了增强。
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