使用APScheduler BackgroundScheduler调用shutdown(wait=False)无法正常退出问题

问题现象 #

使用python v3.6.6、apscheduler v3.6.3版本的BackgroundScheduler搭配持久化存储，期望关闭调度器时无需等待运行中任务执行完成，添加wait=False参数后main函数依然无法正常退出，复现代码如下：

from datetime import datetime
import time
import os
import logging

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler


def tick():
    print('Tick! The time is: %s' % datetime.now())
    time.sleep(1000)


if __name__ == '__main__':
    scheduler = BackgroundScheduler()
    scheduler.add_job(tick, 'interval', seconds=3)
    logging.basicConfig()
    logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)
    scheduler.start()
    print('Press Ctrl+{0} to exit'.format('Break' if os.name == 'nt' else 'C'))

    try:
        # 模拟业务逻辑保活主线程
        while True:
            time.sleep(2)
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        # 按官方建议调用关闭逻辑
        scheduler.shutdown(wait=False)
    print("END.", flush=True)  

日志显示调度器已触发关闭，但线程池工作线程仍存活，Python退出阶段触发atexit的线程join逻辑导致阻塞。

原因说明 #

wait=False参数的使用方式没有问题，该现象是APScheduler 3.x版本的默认设计导致：

• shutdown(wait=False)仅作用于调度器本身，代表调度器不等待运行中任务完成就结束自身调度逻辑，不会主动终止执行器的工作线程
• APScheduler 3.x默认使用的ThreadPoolExecutor工作线程为非守护线程，Python进程退出时会自动等待所有非守护线程执行完成后再退出，上述示例任务中存在1000秒的sleep逻辑，因此会一直阻塞

修复方案 #

两种方案可解决该问题，按需选择即可：

方案1：将执行器工作线程设置为守护线程 #

初始化BackgroundScheduler时，自定义线程池执行器，将线程设置为守护属性，进程退出时不会等待守护线程完成：

# 新增导入
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

if __name__ == '__main__':
    # 初始化时指定自定义执行器，开启线程守护
    scheduler = BackgroundScheduler(
        executors={
            'default': ThreadPoolExecutor(max_workers=10, thread_name_prefix='apscheduler_', daemon=True)
        }
    )
    # 后续逻辑保持不变

方案2：调度器关闭后强制退出进程 #

如果不需要执行其他收尾逻辑，可在调用shutdown后直接调用os._exit(0)强制终止进程，跳过atexit的线程join逻辑：

except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
    scheduler.shutdown(wait=False)
    os._exit(0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neo_coder