为何在pickledb的dump函数中额外启用线程执行数据转储？

你猜的没错，这个操作确实是为了确保数据真正刷入磁盘，咱们拆解来看：

• 第一次调用json.dump是把内存里的数据库数据写入文件，但此时数据大概率还停留在操作系统的页缓存里——操作系统为了提升IO效率，会暂时把写入内容存在内存缓存，等合适时机再批量刷到磁盘。这时候如果进程意外崩溃或者机器断电，缓存里的数据就会丢失。
• 第二次在线程里执行的json.dump，核心不是重复写数据，而是后续的强制刷新操作（你可以去看pickledb的_dump函数，里面应该有f.flush()和os.fsync()）：
  • flush()是把Python文件对象的缓冲区数据推给操作系统；
  • os.fsync()则强制操作系统把页缓存里的数据真正写到磁盘硬件上，彻底避免缓存丢失的问题。

至于为什么要开线程做这件事？其实这里的线程加join()的操作有点多余——join()会等线程执行完才继续，本质和同步执行没区别。可能是作者想尝试异步刷盘，但又怕主线程提前结束导致刷盘失败，所以加了join()等待，结果变成了同步执行。

简单说：这个设计的核心目的是绕过操作系统缓存，确保数据真正持久化到磁盘，只是实现方式略显冗余。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lalo Ren