我们当时在开发一个新功能，要求后台异步处理一些耗时的任务（比如生成报表、发送通知等），让用户不必等待。于是，我想到了@Async，觉得用它简直完美！一行注解就能把任务扔到异步线程里去处理，用户体验也不会被拖慢。
于是，代码上线后，最初几天一切正常。用户提交任务后，页面几乎是秒返回，我们的异步任务也在后台安静地运行。看起来效果非常好。
T0事故发生然而，好景不长，一周后突然出现了大量告警：应用的内存使用激增，某些服务接口响应超时，甚至有些服务直接崩溃。我们紧急排查发现，问题的根源正是这些“看似无害”的异步任务！
事故原因分析经过仔细分析，问题的根源其实在于我们对@Async的一些默认行为理解不足。Spring中@Async的默认线程池设置是有限的，当异步任务过多、执行时间过长时，线程池的线程会被占满，导致新的任务被阻塞。
这就是当时的情况：我们的应用中有大量异步任务积压，由于默认的线程池只有少量线程，许多任务被挂起，导致用户请求也在等待，应用的负载不断升高，最终导致内存吃紧、服务崩溃。
关键点在于：我们完全没有意识到@Async默认使用的线程池大小是有限的。
教训总结这次事故让我学到了以下几点：
默认配置的隐患不要轻信默认配置的“万能性”，尤其是在高并发或任务量较大的情况下。@Async的默认线程池是SimpleAsyncTaskExecutor，线程不复用、无限创建，极易造成资源耗尽。若是换成ThreadPoolTaskExecutor，就可以按需控制线程池大小，避免资源占用过多。
异步任务的合理控制不是所有任务都适合@Async，尤其是那些可能会占用大量资源、长时间运行的任务。在实际场景中，应考虑任务的优先级、执行时间，甚至可以为不同任务分配不同的线程池。
监控与预警使用异步任务时，要有完善的监控和预警。我们可以通过日志、监控工具来查看异步任务的执行情况，一旦任务堆积或线程池耗尽，及时调整配置或限流。
如何避免这种事故在生产环境中使用@Async时，建议做好以下几点：
1、自定义线程池使用@EnableAsync和ThreadPoolTaskExecutor自定义线程池，设置合理的核心线程数、最大线程数和队列容量，以便更好地控制资源。
@ConfigurationpublicclassAsyncConfig{@Bean(name="taskExecutor")publicExecutortaskExecutor(){ThreadPoolTaskExecutorexecutor=newThreadPoolTaskExecutor();(5);//根据实际需求配置(10);(25);("AsyncTask-");();returnexecutor;}}2、分配不同的线程池如果有多种不同的任务类型，建议为每种任务分配独立的线程池，防止任务互相阻塞。
3、设置超时使用(timeout)为异步任务设置超时时间，确保任务不会一直占用资源。
总结在这次事故中，@Async的确帮了我们不少忙，但也让我们吃了一次“默认配置”的亏。异步编程确实是提升效率的好方法，但它也要求我们对资源的控制有更深入的理解。希望大家在使用@Async时，能绕开这些坑，让异步真正成为提升效率的利器，而不是隐形的炸弹！
Spring给了我们很多方便的工具，但了解它们的底层逻辑，才是真正写出稳健代码的关键。
