@nothingistrue 不管怎么理解注释的描述，在 java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue#take 方法里。第五行
调用 takeLock.lockInterruptibly();
点进去
```
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
sync.acquireInterruptibly(1);
}

public final void acquireInterruptibly(int arg)
throws InterruptedException {
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException();
if (!tryAcquire(arg))
doAcquireInterruptibly(arg);
}

```

可以清楚的看到，会主动检测并清除当前线程的中断标识，如果为中断状态，清除并抛出 InterruptedException 。
主动检测线程的中断标志位，是毫无疑问的。

@litchinn
@nothingistrue

自答一下：

首先我们要知道，如果我顺序的执行以下代码，是会抛出中断异常的
```
BlockingQueue<Runnable> queue = getQueue();
Thread.currentThread().interrupt();
queue.take(); //这里抛出中断异常
```
虽然是先设置的中断状态，后执行的堵塞队列的 take()方法，但 take()方法内部会检测当前线程的中断状态。



那单线程池是如何工作的呢？可以认为一个堵塞队列，加一个死循环的线程。线程从队列中获取任务执行，而这个获取的过程就是调用了
BlockQueue 的 take 方法。

所以这就解释了题目的问题，
1. 我们在 MyRun 中将当前线程设为中断状态，MyRun 执行完成后线程处于中断状态。
2. 然后开始从队列中 take 下一个任务，此时就会抛出中断异常，并清除中断状态
3. 线程池抓住中断异常，忽略并继续 take 下一个任务
4. 此时 take 到 MyRun2 任务，并执行它。这样 MyRun2 再检测中断状态就是 false 了


总结就是，线程池在 take 下一个任务时，如果抛出中断异常，会抓住异常并继续 take 下一个任务，而抛出中断异常时中断状态就被清除了。


这一快的源码如下， 正式在 while 循环的条件里，一直调用 getTask() 方法，
```
final void runWorker(Worker w) {
Thread wt = Thread.currentThread();
Runnable task = w.firstTask;
w.firstTask = null;
w.unlock(); // allow interrupts
boolean completedAbruptly = true;
try {
while (task != null || (task = getTask()) != null) {
w.lock();
// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;

```

getTask 方法，正是调用了堵塞队列的 take 方法，并忽略了中断异常
```
private Runnable getTask() {
for (;;) {
try {
Runnable r = timed ?
workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
workQueue.take();
if (r != null)
return r;
timedOut = true;
} catch (InterruptedException retry) {
timedOut = false;
}
}
}
```

@qfdk 这个好像不能看出线程的中断状态

@cheng6563
@uSy62nMkdH
因为是个单线程的线程池，Myrun 和 Myrun2 其实用的是同一个线程。通过输出的 thread hashcode()也能看出线程是同一个。

Myrun 里面已经将线程设为中断状态了，理论上 Myrun2 运行的时候应该是处于中断状态的，但是却没有。所以一定有一个地方将该线程的状态标识移除了，我没找到在哪里实现的。

@wellsc 与哪个版本的 redis 没有关系，因为应用与 redis 网络交互 RTT 的存在，单线程写很难达到 1000 次 /s 。

你只能做到 redis 与 db 中的某个瞬间的数据是一致的，不可能保证恰好与导入完成时数据一致。考虑看业务上能否改。
另外 redis 写时，开 20-30 线程一起写会快很多。

h2 可以设置磁盘模式。
本人觉得可以用在生产上

md5 已经很快了。剩下的编写能充分利用多核的代码，服务器增加核心数。

可以使用加签的链接在后端鉴权。但其他用户拿到了加签后的链接，肯定也是可以访问的。

无论买啥，建议再搭配一把鲜花

@chaosrb79 酷安，qq 浏览器评论区 找找看

for update 。简单 暴力。性能也不差

jackson 也值得看

netty
project.reactor
openFeign
spring gateway
vertx

@yazinnnn
业务场景里有一些限制，
1. 需要保持输入和输出的顺序一致，
2. 流中的数据从文件中读取的，数据量非常大，无法全部加载到内存。只能边读取边处理。
3.处理过程中其中一条处理错误时，算失败，中断流不再继续。

一方面 stream 的并行流没有拉模式，无法精准控制载入内存的数据行数。
且并行 stream 提供的 api 太少，相比于 reactor 提供的控制选项不足

@yazinnnn 假设 toInt 这个操作是比较耗时的，可以实现将 toInt 放置在多核上运行，最终结果再汇聚到主线程上。
因为主线程上开启了传统注解事务，需要在主线程上操作 Flux 的处理结果

30 分钟是指现实世界中的每 30 分钟作为一个区间吗？
感觉建张表存就可以了，内存里持有当前区间最大值，处理数据时比内存中值大就更新到数据库，否则就跳过。

如果是滚动 30 分钟，可以使用找个时序数据库用一下。

for update 没问题的，每秒 4000 次

@dingwen07 好的，我尝试一下关闭现代待机试试，看以后能否复现了