线程池的10个坑你都遇到过吗

简介: 日常开发中,为了更好管理线程资源,减少创建线程和销毁线程的资源损耗,我们会使用线程池来执行一些异步任务。但是线程池使用不当,就可能会引发生产事故。大家看完肯定会有帮助的~
线程池默认使用无界队列,任务过多导致OOM
线程创建过多,导致OOM
共享线程池,次要逻辑拖垮主要逻辑
线程池拒绝策略的坑
Spring内部线程池的坑
使用线程池时,没有自定义命名
线程池参数设置不合理
线程池异常处理的坑
使用完线程池忘记关闭
ThreadLocal与线程池搭配,线程复用,导致信息错乱。


1.线程池默认使用无界队列,任务过多导致OOM


JDK开发者提供了线程池的实现类,我们基于Executors组件,就可以快速创建一个线程池。日常工作中,一些小伙伴为了开发效率,反手就用Executors新建个线程池。写出类似以下的代码:

public class NewFixedTest {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            executor.execute(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(10000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    //do nothing
                }
            });
        }
    }
}

使用newFixedThreadPool创建的线程池,是会有坑的,它默认是无界的阻塞队列,如果任务过多,会导致OOM问题。运行一下以上代码,出现了OOM。

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
 at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371)
 at com.example.dto.NewFixedTest.main(NewFixedTest.java:14)

这是因为newFixedThreadPool使用了无界的阻塞队列的LinkedBlockingQueue,如果线程获取一个任务后,任务的执行时间比较长(比如,上面demo代码设置了10秒),会导致队列的任务越积越多,导致机器内存使用不停飙升, 最终出现OOM。

看下newFixedThreadPool的相关源码,是可以看到一个无界的阻塞队列的,如下:

//阻塞队列是LinkedBlockingQueue,并且是使用的是无参构造函数
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
//无参构造函数,默认最大容量是Integer.MAX_VALUE,相当于无界的阻塞队列的了
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

因此,工作中,建议大家自定义线程池,并使用指定长度的阻塞队列。


2.线程池创建线程过多,导致OOM


有些小伙伴说,既然Executors组件创建出的线程池newFixedThreadPool,使用的是无界队列,可能会导致OOM。那么,Executors组件还可以创建别的线程池,如newCachedThreadPool,我们用它也不行嘛?

我们可以看下newCachedThreadPool的构造函数:


public static ExecutorService newCachedThreadPool() {

return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,

60L, TimeUnit.SECONDS,

new SynchronousQueue());

}


它的最大线程数是Integer.MAX_VALUE。大家应该意识到使用它,可能会引发什么问题了吧。没错,如果创建了大量的线程也有可能引发OOM!


所以我们使用线程池的时候,还要当心线程创建过多,导致OOM问题。大家尽量不要使用newCachedThreadPool,并且如果自定义线程池时,要注意一下最大线程数。


3.共享线程池,次要逻辑拖垮主要逻辑


要避免所有的业务逻辑共享一个线程池。比如你用线程池A来做登录异步通知,又用线程池A来做对账。如下图:

如果对账任务checkBillService响应时间过慢,会占据大量的线程池资源,可能直接导致没有足够的线程资源去执行loginNotifyService的任务,最后影响登录。就这样,因为一个次要服务,影响到重要的登录接口,显然这是绝对不允许的。因此,我们不能将所有的业务一锅炖,都共享一个线程池,因为这样做,风险太高了,犹如所有鸡蛋放到一个篮子里。应当做线程池隔离!


4.线程池拒绝策略的坑,使用不当导致阻塞


我们知道线程池主要有四种拒绝策略,如下:

AbortPolicy: 丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。(默认拒绝策略)
DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。
DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务。
CallerRunsPolicy:由调用方线程处理该任务。

如果线程池拒绝策略设置不合理,就容易有坑。我们把拒绝策略设置为DiscardPolicy或DiscardOldestPolicy并且在被拒绝的任务,Future对象调用get()方法,那么调用线程会一直被阻塞。

我们来看个demo:

public class DiscardThreadPoolTest {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 一个核心线程,队列最大为1,最大线程数也是1.拒绝策略是DiscardPolicy
        ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 1L, TimeUnit.MINUTES,
                new ArrayBlockingQueue<>(1), new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        Future f1 = executorService.submit(()-> {
            System.out.println("提交任务1");
            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        Future f2 = executorService.submit(()->{
            System.out.println("提交任务2");
        });
        Future f3 = executorService.submit(()->{
            System.out.println("提交任务3");
        });
        System.out.println("任务1完成 " + f1.get());// 等待任务1执行完毕
        System.out.println("任务2完成" + f2.get());// 等待任务2执行完毕
        System.out.println("任务3完成" + f3.get());// 等待任务3执行完毕
        executorService.shutdown();// 关闭线程池,阻塞直到所有任务执行完毕
    }
}

运行结果:一直在运行中。。。

这是因为DiscardPolicy拒绝策略,是什么都没做,源码如下:

public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
    /**
      * Creates a {@code DiscardPolicy}.
      */
    public DiscardPolicy() { }
    /**
      * Does nothing, which has the effect of discarding task r.
      */
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    }
}

我们再来看看线程池 submit 的方法:

public Future<?> submit(Runnable task) {
    if (task == null) throw new NullPointerException();
    //把Runnable任务包装为Future对象
    RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null);
    //执行任务
    execute(ftask);
    //返回Future对象
    return ftask;
}
public FutureTask(Runnable runnable, V result) {
  this.callable = Executors.callable(runnable, result);
  this.state = NEW;  //Future的初始化状态是New
}

我们再来看看Future的get() 方法

//状态大于COMPLETING,才会返回,要不然都会阻塞等待
  public V get() throws InterruptedException, ExecutionException {
        int s = state;
        if (s <= COMPLETING)
            s = awaitDone(false, 0L);
        return report(s);
    }
    FutureTask的状态枚举
    private static final int NEW          = 0;
    private static final int COMPLETING   = 1;
    private static final int NORMAL       = 2;
    private static final int EXCEPTIONAL  = 3;
    private static final int CANCELLED    = 4;
    private static final int INTERRUPTING = 5;
    private static final int INTERRUPTED  = 6;

阻塞的真相水落石出啦,FutureTask的状态大于COMPLETING才会返回,要不然都会一直阻塞等待。又因为拒绝策略啥没做,没有修改FutureTask的状态,因此FutureTask的状态一直是NEW,所以它不会返回,会一直等待。

这个问题,可以使用别的拒绝策略,比如CallerRunsPolicy,它让主线程去执行拒绝的任务,会更新FutureTask状态。如果确实想用DiscardPolicy,则需要重写DiscardPolicy的拒绝策略。

温馨提示,日常开发中,使用 Future.get() 时,尽量使用带超时时间的,因为它是阻塞的。

future.get(1, TimeUnit.SECONDS);

难道使用别的拒绝策略,就万无一失了嘛?不是的,如果使用CallerRunsPolicy拒绝策略,它表示拒绝的任务给调用方线程用,如果这是主线程,那会不会可能也导致主线程阻塞呢?总结起来,大家日常开发的时候,多一份心眼吧,多一点思考吧。


5.Spring内部线程池的坑


工作中,个别开发者,为了快速开发,喜欢直接用spring的@Async,来执行异步任务。

@Async
public void testAsync() throws InterruptedException {
    System.out.println("处理异步任务");
    TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(100));
}

Spring内部线程池,其实是SimpleAsyncTaskExecutor,这玩意有点坑,它不会复用线程的,它的设计初衷就是执行大量的短时间的任务。有兴趣的小伙伴,可以去看看它的源码:

/**
* {@link TaskExecutor} implementation that fires up a new Thread for each task,
* executing it asynchronously.
*
* <p>Supports limiting concurrent threads through the "concurrencyLimit"
* bean property. By default, the number of concurrent threads is unlimited.
*
* <p><b>NOTE: This implementation does not reuse threads!</b> Consider a
* thread-pooling TaskExecutor implementation instead, in particular for
* executing a large number of short-lived tasks.
*
* @author Juergen Hoeller
* @since 2.0
* @see #setConcurrencyLimit
* @see SyncTaskExecutor
* @see org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor
* @see org.springframework.scheduling.commonj.WorkManagerTaskExecutor
*/
@SuppressWarnings("serial")
public class SimpleAsyncTaskExecutor extends CustomizableThreadCreator implements AsyncListenableTaskExecutor, Serializable {
......
}

也就是说来了一个请求,就会新建一个线程!大家使用spring的@Async时,要避开这个坑,自己再定义一个线程池。正例如下:

@Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
public Executor threadPoolTaskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor=new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(5);
    executor.setMaxPoolSize(10);
    executor.setThreadNamePrefix("tianluo-%d");
    // 其他参数设置
    return new ThreadPoolTaskExecutor();
}


6.使用线程池时,没有自定义命名


使用线程池时,如果没有给线程池一个有意义的名称,将不好排查回溯问题。这不算一个坑吧,只能说给以后排查埋坑,哈哈。我还是单独把它放出来算一个点,因为个人觉得这个还是比较重要的。反例如下:

public class ThreadTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, 
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20));
        executorOne.execute(()->{
            System.out.println("线程1");
            throw new NullPointerException();
        });
    }
}

运行结果:

线程1
Exception in thread "pool-1-thread-1" java.lang.NullPointerException
 at com.example.dto.ThreadTest.lambda$main$0(ThreadTest.java:17)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

可以发现,默认打印的线程池名字是pool-1-thread-1,如果排查问题起来,并不友好。因此建议大家给自己线程池自定义个容易识别的名字。其实用CustomizableThreadFactory即可,正例如下:

public class ThreadTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Thread-pool"));
        executorOne.execute(()->{
            System.out.println("Thread-pool");
            throw new NullPointerException();
        });
    }
}


7.线程池参数设置不合理


线程池最容易出坑的地方,就是线程参数设置不合理。比如核心线程设置多少合理,最大线程池设置多少合理等等。当然,这块不是乱设置的,需要结合具体业务。

比如线程池如何调优,如何确认最佳线程数?

最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目
我们的服务器CPU核数为8核,一个任务线程cpu耗时为20ms,线程等待(网络IO、磁盘IO)耗时80ms,那最佳线程数目:( 80 + 20 )/20 * 8 = 40。也就是设置 40个线程数最佳。

8.线程池异常处理的坑


我们来看段代码:

public class ThreadTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Thread-pool"));
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executorOne.submit(()->{
                System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName());
                Object object = null;
                System.out.print("result## " + object.toString());
            });
        }
    }
}

按道理,运行这块代码应该抛空指针异常才是的,对吧。但是,运行结果却是这样的;

current thread nameThread-pool1
current thread nameThread-pool2
current thread nameThread-pool3
current thread nameThread-pool4
current thread nameThread-pool5

这是因为使用submit提交任务,不会把异常直接这样抛出来。大家有兴趣的话,可以去看看源码。可以改为execute方法执行,当然最好就是try…catch捕获,如下:

public class ThreadTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Thread-pool"));
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            executorOne.submit(()->{
                System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Object object = null;
                    System.out.print("result## " + object.toString());
                }catch (Exception e){
                    System.out.println("异常了"+e);
                }
            });
        }
    }
}

其实,我们还可以为工作者线程设置UncaughtExceptionHandler,在uncaughtException方法中处理异常。大家知道这个坑就好啦。


9.线程池使用完毕后,忘记关闭


如果线程池使用完,忘记关闭的话,有可能会导致内存泄露问题。所以,大家使用完线程池后,记得关闭一下。同时,线程池最好也设计成单例模式,给它一个好的命名,以方便排查问题。

public class ThreadTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1,
                TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20), new CustomizableThreadFactory("Thread-pool"));
        executorOne.execute(() -> {
            System.out.println("zhaoshuangjian");
        });
        //关闭线程池
        executorOne.shutdown();
    }
}


10.ThreadLocal与线程池搭配,线程复用,导致信息错乱。


使用ThreadLocal缓存信息,如果配合线程池一起,有可能出现信息错乱的情况。先看下一下例子:

private static final ThreadLocal<Integer> currentUser = ThreadLocal.withInitial(() -> null);
@GetMapping("wrong")
public Map wrong(@RequestParam("userId") Integer userId) {
    //设置用户信息之前先查询一次ThreadLocal中的用户信息
    String before  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    //设置用户信息到ThreadLocal
    currentUser.set(userId);
    //设置用户信息之后再查询一次ThreadLocal中的用户信息
    String after  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    //汇总输出两次查询结果
    Map result = new HashMap();
    result.put("before", before);
    result.put("after", after);
    return result;
}

按理说,每次获取的before应该都是null,但是呢,程序运行在 Tomcat 中,执行程序的线程是Tomcat的工作线程,而Tomcat的工作线程是基于线程池的。

线程池会重用固定的几个线程,一旦线程重用,那么很可能首次从 ThreadLocal 获取的值是之前其他用户的请求遗留的值。这时,ThreadLocal 中的用户信息就是其他用户的信息。

把tomcat的工作线程设置为1

server.tomcat.max-threads=1

用户1,请求过来,会有以下结果,符合预期:

用户2请求过来,会有以下结果,「不符合预期」:

因此,使用类似 ThreadLocal 工具来存放一些数据时,需要特别注意在代码运行完后,显式地去清空设置的数据,正例如下:

@GetMapping("right")
public Map right(@RequestParam("userId") Integer userId) {
    String before  = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
    currentUser.set(userId);
    try {
        String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get();
        Map result = new HashMap();
        result.put("before", before);
        result.put("after", after);
        return result;
    } finally {
        //在finally代码块中删除ThreadLocal中的数据,确保数据不串
        currentUser.remove();
    }
}
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