Executors使用不当引起的内存溢出

线上服务内存溢出

这周刚上班突然有一个项目内存溢出了,排查了半天终于找到问题所在,在此记录下,防止后面再次出现类似的情况。

先简单说下当出现内存溢出之后,我是如何排查的,首先通过jstack打印出堆栈信息,然后通过分析工具对这些文件进行分析,根据分析结果我们就可以知道大概是由于什么问题引起的。

关于jstack如何使用,大家可以先看看这篇文章 jstack的使用

问题排查

下面是我打印出来的信息,大部分都是这个

"http-nio-8761-exec-124" #580 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fbd980c0800 nid=0x249 waiting on condition [0x00007fbcf09c8000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)
        at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
        - parking to wait for  <0x00000000f73a4508> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
        at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:215)
        at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.awaitNanos(AbstractQueuedSynchronizer.java:2078)
        at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.poll(LinkedBlockingQueue.java:467)
        at org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue.poll(TaskQueue.java:85)
        at org.apache.tomcat.util.threads.TaskQueue.poll(TaskQueue.java:31)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1073)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1134)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

看到了如上信息之后,大概可以看出是由于线程池的使用不当导致的,那么根据信息继续往下看,看到ThreadPoolExecutor那么就可以知道这肯定是创建了线程池,那么我们就在代码里找,哪里创建使用了线程池,我就找到这么一段代码。

public class ThreadPool {
    private static ExecutorService pool;

    private static long logTime = 0;

    public static ExecutorService getPool() {
        if (pool == null) {
            pool = Executors.newFixedThreadPool(20);
        }
        return pool;
    }
}

乍一看,可能写的同学是想把这当一个全局的线程池用,所有的业务凡是用到线程的都会使用这个类,为了统一管理线程,想法没什么毛病,但是这样写确实有点子毛病。

newFixedThreadPool分析

上面使用了Executors.newFixedThreadPool(20)创建了一个固定的线程池,我们先分析下newFixedThreadPool是怎么样的一个流程。

一个请求进来之后,如果核心线程有空闲线程直接使用核心线程中的线程执行任务,不会添加到阻塞队列中,如果核心线程满了,新的任务会添加到阻塞队列,直到队列加满再开线程,直到maxPoolSize之后再触发拒绝执行策略

了解了流程之后我们再来看newFixedThreadPool的代码实现。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
    if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
    // 任务阻塞队列的初始容量
    this.capacity = capacity;
    last = head = new Node<E>(null);
}

定位问题

看到了这里不知道你是否知道了此次引起内存泄漏的原因,其实就是因为阻塞队列的容量过大

如果不手动的指定阻塞队列的大小,那么它默认是Integer.MAX_VALUE,我们的线程池只有20个线程可以处理任务,其他的请求全部放到阻塞队列中,那么当涌入大量的请求之后,阻塞队列一直增加,你的内存配置又非常紧凑的话,那么是很容易出现内存溢出的。

我们的业务是在APP启动的时候,会使用线程池去检查用户的一些配置,应用的启动量还是非常大的而且给的内存配置也不是很足,所以运行一段时间后,部分容器就出现了内存溢出的情况。

如何正确的创建线程池

以前其实没太在意这种问题,都是使用Executors去创建线程,但是这样确实会存在一些问题,就像这些的内存泄漏,所以一般不要使用Executors去创建线程,使用ThreadPoolExecutor进行创建,其实Executors底层也是使用ThreadPoolExecutor进行创建的。

使用ThreadPoolExecutor创建需要自己指定核心线程数、最大线程数、线程的空闲时长以及阻塞队列。

3种阻塞队列
  • ArrayBlockingQueue:基于数组的先进先出队列,有界
  • LinkedBlockingQueue:基于链表的先进先出队列,有界
  • SynchronousQueue:无缓冲的等待队列,无界

我们使用了有界的队列,那么当队列满了之后如何处理后面进入的请求,我们可以通过不同的策略进行设置。

4种拒绝策略
  • AbortPolicy:默认,队列满了丢任务抛出异常
  • DiscardPolicy:队列满了丢任务不异常
  • DiscardOldestPolicy:将最早进入队列的任务删,之后再尝试加入队列
  • CallerRunsPolicy:如果添加到线程池失败,那么主线程会自己去执行该任务
在创建之前,先说下我最开始的版本,因为队列是固定的,最开始我们不知道有拒绝策略,所以在队列满了之后再添加的话会出现异常,我就在异常里面睡眠了1秒,等待其他的线程执行完毕获取空闲连接,但是还是会有部分不能得到执行。

接下来我们来创建一个容错率比较高的线程池。

public class WordTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        System.out.println("开始执行");

        // 阻塞队列容量声明为100个
        ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 10,
                0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100));

        // 设置拒绝策略
        executorService.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        // 空闲队列存活时间
        executorService.setKeepAliveTime(20, TimeUnit.SECONDS);

        List<Integer> list = new ArrayList<>(2000);

        try {
            // 模拟200个请求
            for (int i = 0; i < 200; i++) {
                final int num = i;
                executorService.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-结果:" + num);
                    list.add(num);
                });
            }
        } finally {
            executorService.shutdown();
            executorService.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
        }
        System.out.println("线程执行结束");
    }
}

思路:我声明了100容量的阻塞队列,模拟了一个200的请求,很显然肯定有部分请求进入不了队列,但是我使用了CallerRunsPolicy策略,当队列满了之后,使用主线程去进行处理,这样就不会出现有部分请求得不到执行的情况,也不会因为因为阻塞队列过大导致内存溢出的情况。

如果还有什么更好地写法欢迎各位指教!

通过测试200个请求全部得到执行,有3个请求由主线程进行了处理。

总结

如何更好的创建线程池上面已经说过了,关于线程池在业务中的使用,其实我们这种全局的思路是不太好的,因为如果从全局考虑去创建线程池,是很难把控的,因为你无法准确地评估所有的请求加起来会有多大的量,所以最好是每个业务创建独立的线程池进行处理,这样是很容易评估量化的。

另外创建的时候,最好评估下大概每秒的请求量有多少,然后来合理的初始化线程数和队列大小。

参考文章:<br/>
https://www.cnblogs.com/muxi0...

更多精彩内容请关注微信公众号:一个程序员的成长

阅读 3.9k

推荐阅读

443 人关注
6 篇文章
专栏主页