【转】原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1497826

这是一个十分严重的线上问题

自从最近的某年某月某天起，线上服务开始变得不那么稳定（软病）。在高峰期，时常有几台机器的内存持续飙升，并且无法回收，导致服务不可用。

给出监控中GC的采样曲线：

内存使用曲线如下：

如上两张图显示：18:50-19:00的这10分钟阶段里，服务已经处于不可用的状态了。这就导致了：上游服务的超时异常会增加，该台机器会触发熔断。

熔断触发后，这台机器的流量会打到其他机器，其他机器发生类似的情况的可能性会提高，极端情况会引起所有服务宕机，造成雪崩，曲线掉底。

问题分析和猜想

结合我们的业务情况，我们监控到在那段时间里，访问量是最高的，属于一个高峰情况，因此我们初步断定，这个和流量高并发有密不可分个的关系。

1、因为线上内存过大，如果采用 jmap dump的方式，这个任务可能需要很久才可以执行完，同时把这么大的文件存放起来导入工具也是一件很难的事情

2、再看JVM启动参数，也很久没有变更过 Xms, Xmx, -XX:NewRatio, -XX:SurvivorRatio, 虽然没有仔细分析程序使用内存情况，但看起来也无大碍。

3、于是开始找代码，某年某天某月～ 嗯，注意到一段这样的代码提交：

private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(15);
public static void push2Kafka(Object msg) {
executor.execute(new WriteTask(msg, false));
}

这段代码的功能是：每次线上调用，都会把计算结果的日志打到 Kafka，Kafka消费方再继续后续的逻辑。

看这块代码的问题：咋一看，好像没什么问题，但深入分析，问题就出现在 Executors.newFixedThreadPool(15)这段代码上。

因为使用了 newFixedThreadPool 线程池，而它的工作机制是，固定了N个线程，而提交给线程池的任务队列是不限制大小的，如果Kafka发消息被阻塞或者变慢，那么显然队列里面的内容会越来越多，也就会导致这样的问题。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}

如上，采用的是LinkedBlockingQueue，而它默认是一个无界队列。因此若使用不当，讲很快导致内存被打满，需要谨慎啊。

验证猜想

为了验证这个想法，做了个小实验，把 newFixedThreadPool 线程池的线程个数调小一点，然后自己模拟压测一下： 测试代码如下：

/**
* @author fangshixiang@vipkid.com.cn
* @description
* @date 2018-11-04 10:13
*/
public class Main {

//创建一个固定线程池  
private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);

//向kafka里推送消费  
public static void push2Kafka(Object msg) {  
    executor.execute(() -> {  
        try {  
            //模拟 占用的内存大小  
            Byte\[\] bytes = new Byte\[1024 \* 1000 \* 1000\];  
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-->任务放到线程池:" + msg);  
            TimeUnit.MINUTES.sleep(1);  
        } catch (InterruptedException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    });  
}

public static void main(String\[\] args) {

    //模拟高并发环境下  一直向线程池里面不停的塞任务  
    for (int i = 0; i < Integer.MAX\_VALUE; i++) {  
        System.out.println("塞任务start..." + i);  
        push2Kafka(i);  
        System.out.println("塞任务end..." + i);  
    }

}  

}

打开JConsole查看JVM的CPU、内存相关使用情况：

内存情况逐渐攀升，最终可以看出程序近乎停止。最终抛出内存异常

Exception in thread "pool-1-thread-295" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

然而，电脑本机的实体内存，也是几乎会被占满：

下面是程序启用和停止的内存情况：

综上所诉，我们的猜想是正确的。如果消费的速度小于生产的速度，内存随着时间的堆积，很快就能被打满了。

解决方案

问题根源找到了，解决的方法其实就非常的简单了，采取了自定义线程池参数。

在我们的修复方案中，选择的就是有界队列，虽然会有部分任务被丢失，但是我们线上是排序日志搜集任务，所以对部分对丢失是可以容忍的。

Java提供的四种常用线程池解析 Executors

既然楼主踩坑就是使用了 JDK 的默认实现，那么再来看看这些默认实现到底干了什么，封装了哪些参数。简而言之 Executors 工厂方法Executors.newCachedThreadPool() 提供了无界线程池，可以进行自动线程回收；Executors.newFixedThreadPool(int) 提供了固定大小线程池，内部使用无界队列；Executors.newSingleThreadExecutor() 提供了单个后台线程。

newCachedThreadPool：可缓存线程池

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
}

这种类型的线程池特点是：

• 工作线程的创建数量几乎没有限制(其实也有限制的,数目为Interger. MAX_VALUE), 这样可灵活的往线程池中添加线程。
• 如果长时间没有往线程池中提交任务，即如果工作线程空闲了指定的时间(默认为1分钟)，则该工作线程将自动终止。终止后，如果你又提交了新的任务，则线程池重新创建一个工作线程。
• 在使用CachedThreadPool时，一定要注意控制任务的数量，否则，由于大量线程同时运行，很有会造成系统瘫痪。

public class Main {

public static void main(String\[\] args) {  
    ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();  
    for (int i = 0; i < 10; i++) {  
        final int index = i;  
        try {  
            Thread.sleep(index \* 100);  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        }

        cachedThreadPool.execute(() -> System.out.println(index + "当前线程" + Thread.currentThread().getName()));  
    }

}  

}

输出：
0当前线程pool-1-thread-1
1当前线程pool-1-thread-1
2当前线程pool-1-thread-1
3当前线程pool-1-thread-1
4当前线程pool-1-thread-1
5当前线程pool-1-thread-1
6当前线程pool-1-thread-1
7当前线程pool-1-thread-1
8当前线程pool-1-thread-1
9当前线程pool-1-thread-1

发现10个线程都是使用的线程1，线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。

newFixedThreadPool

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}

看代码一目了然了，线程数量固定，使用无限大的队列。再次强调，楼主就是踩的这个无限大队列的坑。

newScheduledThreadPool

创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

在来看看ScheduledThreadPoolExecutor（）的构造函数：

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}

ScheduledThreadPoolExecutor的父类即ThreadPoolExecutor，因此这里各参数含义和上面一样。值得关心的是DelayedWorkQueue这个阻塞对列。

它作为静态内部类就在ScheduledThreadPoolExecutor中进行了实现。简单的说，DelayedWorkQueue是一个无界队列，它能按一定的顺序对工作队列中的元素进行排列。

newSingleThreadExecutor

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue()));
}

注意：该静态方法，禁止使用，因为里面有不少坑，这里不做过多解释

关于线程池的阻塞队列的各种用法，请参见博文： 【小家java】BlockingQueue阻塞队列详解以及5大实现（ArrayBlockingQueue、DelayQueue、LinkedBlockingQueue…）

结束语

虽然之前学习了不少相关知识，但是只有在实践中踩坑才能印象深刻吧

可以通过Executors静态工厂构建线程池，但一般不建议这样使用。

附：ThreadFactory简单介绍

ThreadFactory是一个线程工厂。用来创建线程。这里为什么要使用线程工厂呢？其实就是为了统一在创建线程时设置一些参数，如是否守护线程。线程一些特性等，如优先级。通过这个TreadFactory创建出来的线程能保证有相同的特性。它首先是一个接口类，而且方法只有一个。就是创建一个线程。

public interface ThreadFactory {
Thread newThread(Runnable r);
}

所以我们可以自己实现这个工厂，然后定制属于我们自己的一类线程

class MyThreadFactory implements ThreadFactory {

    private int counter;  
    private String name;  
    private List<String> stats;

    public MyThreadFactory(String name) {  
        counter = 0;  
        this.name = name;  
        stats = new ArrayList<String>();  
    }

    @Override  
    public Thread newThread(Runnable run) {  
        Thread t = new Thread(run, name + "-Thread-" + counter);  
        counter++;  
        stats.add(String.format("Created thread %d with name %s on%s\\n",t.getId(), t.getName(), new Date()));  
        return t;  
    }

    public String getStas() {  
        StringBuffer buffer = new StringBuffer();  
        Iterator<String> it = stats.iterator();  
        while (it.hasNext()) {  
            buffer.append(it.next());  
            buffer.append("\\n");  
        }  
        return buffer.toString();  
    }

}

//使用：
MyThreadFactory factory = new MyThreadFactory("MyThreadFactory"); Thread thread = factory.newThread(new MyTask(i)); thread.start();

private static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(15);
public static void push2Kafka(Object msg) {
executor.execute(new WriteTask(msg, false));
}