千万别强制停机！我嘴都气歪了！-技术圈

有一天，我正在愉快地写技术文章，结果电脑啪地一下就蓝屏了！

哦豁，完蛋，写了几千字，忘了保存！

同样，对于企业，所有的网站、应用、数据、服务都是挂在服务器上的，一旦意外发生，比如被挖断了电线、遭遇了自然灾害，会导致服务器被强制停机，使得机器上 所有进行中的程序被强制中断，后果不堪设想！

有同学就笑了，不就是程序被强制中断么，我们自己偶尔也会用任务管理器或者 kill -9 命令杀个进程啊，抓紧重新启动程序不就好了，有啥大不了的？

的确，我以前也是通过强杀进程来下线和升级服务的，干脆利落爽。但直到后来有一次，因为强杀进程导致了线上事故，造成了经济损失和加班，把我嘴都气歪了！我才意识到自己之前太粗暴、想法太简单了。

其实，一个程序被强制中断，除了无法提供服务外，还有很多严重的后果！

1. 请求丢失

对于一个 web 服务器，比如 Java Web 开发中主流的 Tomcat。当接受到请求时，会开启一个线程来处理该请求。而如果请求数较多，线程处理不过来，就会将此请求放入等待队列中，排队等待空闲线程。

等待队列

假设 web 服务进程突然中断，会导致所有在内存队列中等待执行的请求丢失，等了半天，等了个空！

2. 业务中断

一旦进程中断，会导致所有正在执行的业务中断，会导致很多意想不到的后果。

比如有一个检查数据的任务，要检查所有数据库中状态为 0 的数据是否正确，代码流程如下：

// 开始检查，数据状态由 0 置为 1
startCheck();
// 检查
doCheck();
// 结束检查，将正确的数据状态置为 2
endCheck();

假设刚把数据的状态置为 1，表示正在检查中。然后程序就中断了，会导致以后这条数据的状态始终为 1，再也不会被检查。

同理，如果已经检查完，并且数据正确，本来应该将数据状态置为 2，但这时程序中断，也会导致 数据的状态和预期不一致。

以上只是一个简单的例子，但实际的业务场景中，业务中断可能直接影响收益，尤其是涉及交易的支付转账业务，如果用户已经付款，却因为程序的中断，没有存储付款记录，那这个支付业务不是真要凉凉？

3. 事务中断

数据库事务是指对数据库的一系列 不可分割 的操作，具有一致性，每次执行必须使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。

比如转账业务中，用户 A 要给用户 B 转账 1 元，用户 A 扣除 1 元，用户 B 就要增加 1 元。

但如果用户 A 已扣除 1元后，应用程序或者数据库系统突然挂了，导致事务尚未完成就被迫中断，结果用户 B 的总金额并没有变化。这时数据库就处于不一致状态。同理，即使在程序中设计了回滚，回滚过程也可能会被中断！

除了数据不一致外，事务中断还可能导致锁行、锁表，使得这部分 数据的可用性受到影响。

4. 文件损坏

假设程序正在向一个文件进行写操作，还未完成，就被中断了，可能会导致文件的不完整、甚至损坏。

这让我想起小时候，电脑配置不高，有时玩游戏会卡住，然后我就强制杀了进程，结果导致游戏文件损坏，只能重新下载游戏。

5. 任务丢失

我们在编写业务代码时，经常会将比较耗时的任务异步化，将任务提交到线程池后立即返回成功。线程池会从任务队列中依次读取并执行任务。

而一旦程序中断，线程池中的任务就会丢失，好像他从来没有被提交过一样。这种感觉就像你答应别人要做一件事，别人对你很放心，但你最后却放了鸽子跑路了。

6. 数据丢失

有时，我们会先将数据临时放在内存中，然后定期、定时、或者分批地持久化到数据库或本地磁盘中。

比如 Redis 数据库的 RDB 机制，每隔一段时间，会将内存中的数据进行本地备份，从而降低大量数据并发写入时的负载，提升性能。

但就像上面提到的任务丢失一样，一旦程序中断，可能会导致很多 未持久化的数据丢失，比如缓存、分批提交数据等。

7. 消息丢失

在分布式系统中，各个节点间经常通过消息来进行交互和协作，而程序的中断可能会在不同情况下导致消息丢失。

1. 消息未发出

假设某支付业务中，已经扣除了用户的账户余额，并更新了数据库，接下来要向客户端返回应答消息。

但是消息正在发送队列中排队等待发送时，由于进程被强制退出导致消息未发出，从而导致应答消息丢失。客户端久久接收不到消息后，可能会发起重试，导致重复更新。

2. 消息未确认

比如说某段业务代码从消息队列中取出了一个消息，进行消费处理，代码流程如下：

// 获取下一个消息
Message msg = getNextMsg();
// 处理消息
int res = handleMsg(msg);
// 处理成功？
if(res == 0) {
 // 确认消息
  ack();
} else {
  // 拒绝确认消息
  nack();
}

无论消息处理成功与否，都必须要给消息队列一个回复！如果处理成功，要告诉他这条消息已经被我处理完成啦，请给我下一条消息；即使处理失败，也要告诉消息队列，请给我重发本条消息。

而一旦程序中断，这条消息的处理结果便无人知晓，可能导致消息队列的 阻塞或者无限重发（根据具体消息队列来决定）。

8. 资源占用

程序的强制中断可能会导致很多资源的占用未被释放。比如：

空间占用：如已分配的内存未回收，临时文件未被删除等。
端口占用：会导致这个端口无法被其他应用程序使用。很多同学在本地调试时，应该也会遇到因为强退导致的 3000、8080 端口未被释放的问题。
连接占用：比如和远程的服务建立了 Http 连接，由于连接未被释放，会浪费一个连接数，就像买了电影票却不去一样。

9. 服务未下线

在微服务场景下，服务通常由集中的注册中心进行统一的服务发现和管理。

比如 Eureka 注册中心，服务生产者向注册中心注册服务，服务消费者从注册中心获取服务地址，然后远程调用：

而一旦某个服务进程还没有即时通知注册中心它要下线，就中断了，会导致服务消费者仍能获取到该服务的路由，从而调用失败。

此外，服务下线时如果未向上游（该服务调用方）通知，还可能导致上游的持续调用，严重时会产生雪崩效应，整条服务链路中断！

尤其是在分布式场景下，出现进程强制中断对集群的影响（比如数据一致性）非常大。正如 FLP不可能定理 的描述：在异步通信场景，即使只有一个进程失败，也没有任何算法能保证非失败进程达到一致性。

其实，相比起这些问题，更可怕的是，如果没有完善的数据监控和检测机制，你甚至完全不知道在强制停机后有没有出现问题？出现了哪些问题？哪些数据丢失？哪些数据不一致？哪些任务需要补偿？看不见的危险才最可怕啊！

因此，预防大于治疗。一方面要养成良好习惯，无论是对自己的电脑还是服务器，都千万不要再主动强制停机了；另一方面，也要在程序设计时，做好应对意外停机的防控措施。不要等到失去了，才追悔莫及。

有道无术，术可成；有术无道，止于术

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