3.根因与源码分析
我们通过在Request类中设置多个断点，找到了原因。整理过程如下图所示。
1）同步请求A快速完成返回。
当请求A进来，在一次Http请求结束后（controller方法返回客户端），会进行相应的recycle()操作，这里包括Requst对象执行recycle()方法，清理相关参数，包括_queryParameters。
2）异步任务延迟响应，在recycle()后重新设置了_queryParameter属性。
在请求A执行过程中，使用「自定义线程池」异步执行了一个方法B（方法较慢）。方法B中，从RequestContextHolder中获取了HttpServletRequest，然后通过request.getParameter()获取请求头。
因为此时_queryParameters为null，因此extractQueryParameters()方法就解析了一个空的对象放进去。
3）新请求C进入，返回异常。
当新的请求C进入后端服务，拿到了同一个Request对象，由于此时_queryParameters不为null，因此跳过了extractQueryParameters()，导致应该解析的queryString无法被解析，controller抛出异常。
总结：一旦主线程执行完毕，完成recycle过程，而异步线程执行较慢，异步线程中的任何request.getParameter()行为会破坏Request对象的recycle，导致_queryParameters属性为空对象而不是null，从而导致新的请求失败。
3.2异步线程中，RequestContextHolder还能拿到Request对象？（根本原因）
我们知道RequestContextHolder是基于ThreadLocal实现的。因此，在异步线程中，是无法直接通过
RequestContextHolder.getRequestAttributes()获取主线程的HttpServletRequest。
问题出在了「自定义线程池」
ThreadPoolExecutorWithMonitor中。
里面自定义实现了一个内部类DecorateRunnableTask来处理任务。
内部类DecorateRunnableTask继承了内部类DecorateTask，保存了主线程的RequestAttributes对象。
然后在异步线程执行前，通过before()方法设置到了当前线程的RequestContextHolder中。
总结：给异步线程传递RequestAttributes对象，是造成Request对象泄漏的根本原因！
3.3两个请求，为什么会共享一个Request对象？
本来上面的分析基本已经找到了Bug的原因，但是我仔细想了下，又觉得有点奇怪。
两个请求，为什么会共享一个Request对象？
如果是使用了相关池化技术，那怎么能在两个请求找到同一个对象，然后稳定复现呢？因此，又继续去研究了下jetty的相关内容。
jetty 9.x整体架构图：
SelectorManager + ManagedSelector +QueuedThreadPool 组成了「Reactor线程模型」。对于一个http请求，SelectorManager分配给某一个ManagedSelector创建HttpConnection对象，然后在QueuedThreadPool中执行相应的IO操作。
HttpConnection对象持有HttpChannel对象，HttpChannel中持有了Request对象（就是HttpServletRequest）。
网关到后端服务之间使用的是Http请求，默认为长连接，因此，在短时间内的新的请求（长连接结束前），会复用同一个HttpConnection对象。
4.最佳实践
- 不要给异步线程传递RequestAttributes对象并进行保存。
- 如果需要相关请求参数，可以新建上下文对象存储参数后进行传递。或者使用TransmittableThreadLocal。
5.一些小TIPS
5.1jetty源码不匹配
在对jetty的Request类进行debug时，一开始这里遇到一个小坑，idea一直源码匹配不上。从github上把 jetty源码拉下来，按照引入的jetty版本进行本地mvn install，还是不一致。
根据pom的依赖分析，可以看到引入的jetty版本为9.4.12。
后来突然想起来，这个项目虽然是springboot项目，但是并不是打成jar包通过内置jetty容器启动的。而是打成了war包，本地通过jetty-maven-plugin的jetty:run启动的。这里使用的jetty版本为9.4.9。
所以，我们需要按照jetty-maven-plugin的版本来选择jetty的源码。
5.2偶发问题难以复现
考虑到篇幅原因与阅读体验，本文在排查过程中，没有展开说明一个非常困难的地方————本地如何稳定复现「偶发问题」异常请求。
真实排查过程中，本地稳定复现耗费了大量时间。如果不是本地可以稳定复现，后面的debug也无从谈起。
后面主要根据代码的近期变更情况，发现了一个异步请求的引入，将异步改为同步后，发现就不会再出现这个问题了。
所以才从异步请求出发，多次尝试后，进行了稳定复现。
所以本次排查的一个重要收获，就是对于一些故障的排查，可以考虑从近期的「各种变更」中去寻找线索。
