关于java:同事写了个惊天-bug还不容易被发现

作者：树洞君 \
链接：https://juejin.cn/post/7064376361334358046

从 6 点 32 分开始大量用户拜访 app 时会呈现首页拜访异样，到 7 点 20 分首页服务大规模不可用，7 点 36 分问题解决。

6:58 发现报警，同时发现群里反馈首页呈现网络忙碌，思考到 前几日 早晨门店列表服务上线公布过，所以思考回滚代码紧急解决问题。

7:07 开始先后分割 XXX 查看解决问题。

7:36 代码回滚完，服务恢复正常。

public static void test() throws InterruptedException, ExecutionException {Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
    CompletionService<String> service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
        service.submit(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {return "HelloWorld--" + Thread.currentThread().getName();}
        });
}

本源就在于 ExecutorCompletionService 后果没调用 take，poll 办法。

正确的写法如下所示：

public static void test() throws InterruptedException, ExecutionException {Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
    CompletionService<String> service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
    service.submit(new Callable<String>() {
        @Override
        public String call() throws Exception {return "HelloWorld--" + Thread.currentThread().getName();}
    });
    service.take().get();
}

一行代码引发的血案，而且不容易被发现，因为 oom 是一个内存迟缓增长的过程，略微粗枝大叶就会疏忽，如果是这个代码块的调用量少的话，很可能几天甚至几个月后暴雷。

操作人回滚 or 重启服务器的确是最快的形式，然而如果不是预先疾速剖析出 oom 的代码，而且不巧回滚的版本也是带 oom 代码的，就比拟悲催了，如方才所说，流量小了，回滚或者重启都能够开释内存；然而流量大的状况下，除非回滚到失常的版本，否则 GG。

举荐一个开源收费的 Spring Boot 实战我的项目：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

为了更好的了解 ExecutorCompletionService 的“套路”咱们用 ExecutorService 来作为比照，能够让咱们更好的分明，什么场景下用 ExecutorCompletionService。

先看 ExecutorService 代码（倡议 down 下来跑一跑）

public static void test1() throws Exception{ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    ArrayList<Future<String>> futureArrayList = new ArrayList<>();
    System.out.println("公司让你告诉大家聚餐 你开车去接人");
    Future<String> future10 = executorService.submit(() -> {System.out.println("总裁：我在家上大号 我最近拉肚子比较慢 要蹲 1 个小时能力进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
        System.out.println("总裁：1 小时了 我上完大号了。你来接吧");
        return "总裁上完大号了";

    });
    futureArrayList.add(future10);
    Future<String> future3 = executorService.submit(() -> {System.out.println("研发：我在家上大号 我比拟快 要蹲 3 分钟就能够进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        System.out.println("研发：3 分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "研发上完大号了";
    });
    futureArrayList.add(future3);
    Future<String> future6 = executorService.submit(() -> {System.out.println("中层治理：我在家上大号  要蹲 10 分钟就能够进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
        System.out.println("中层治理：10 分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "中层治理上完大号了";
    });
    futureArrayList.add(future6);
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    System.out.println("都告诉完了, 等着接吧。");
    try {for (Future<String> future : futureArrayList) {String returnStr = future.get();
            System.out.println(returnStr + "，你去接他");
        }
        Thread.currentThread().join();
    } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
    }
}

三个工作，每个工作执行工夫别离是 10s、3s、6s。通过 JDK 线程池的 submit 提交这三个 Callable 类型的工作。

step1 主线程把三个工作提交到线程池外面去，把对应返回的 Future 放到 List 外面存起来，而后执行“都告诉完了, 等着接吧。”这行输入语句。
step2 在循环外面执行 future.get() 操作，阻塞期待。最初后果如下：

先告诉到总裁，也是先接总裁足足等了 1 个小时，接到总裁后再去接研发和中层治理，只管他们早就完事儿了，也得等总裁上完厕所~~

耗时最久的 -10s 异步工作最先进入 list 执行，所以在循环过程中获取这个 10s 的工作后果的时候，get 操作会始终阻塞，直到 10s 异步工作执行结束。即便 3s、5s 的工作早就执行完了，也得阻塞期待 10s 工作执行完。

看到这里尤其是做网关业务的同学可能会产生共鸣，一般来说网关 RPC 会调用上游 N 多个接口，如下图

如果都依照 ExecutorService 这种形式，并且凑巧前几个工作调用的接口耗时比拟久，同时阻塞期待，那就比拟悲催了。所以 ExecutorCompletionService 应景而出。它作为工作线程的正当管控者，“工作规划师”的名称货真价实。

雷同场景 ExecutorCompletionService 代码

public static void test2() throws Exception {ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    ExecutorCompletionService<String> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executorService);
    System.out.println("公司让你告诉大家聚餐 你开车去接人");
    completionService.submit(() -> {System.out.println("总裁：我在家上大号 我最近拉肚子比较慢 要蹲 1 个小时能力进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
        System.out.println("总裁：1 小时了 我上完大号了。你来接吧");
        return "总裁上完大号了";
    });
    completionService.submit(() -> {System.out.println("研发：我在家上大号 我比拟快 要蹲 3 分钟就能够进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        System.out.println("研发：3 分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "研发上完大号了";
    });
    completionService.submit(() -> {System.out.println("中层治理：我在家上大号  要蹲 10 分钟就能够进去 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
        System.out.println("中层治理：10 分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "中层治理上完大号了";
    });
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    System.out.println("都告诉完了, 等着接吧。");
    // 提交了 3 个异步工作）for (int i = 0; i < 3; i++) {String returnStr = completionService.take().get();
        System.out.println(returnStr + "，你去接他");
    }
    Thread.currentThread().join();
}

跑完后果如下：

这次就绝对高效了一些，尽管先告诉的总裁，然而依据大家上大号的速度，谁先拉完先去接谁，不必期待上大号最久的总裁了（现实生活里倡议采纳第一种不等总裁的结果 emmm 哈哈哈）。

放在一起比照下输入后果：

两段代码的差别十分小获取后果的时候 ExecutorCompletionService 应用了

completionService.take().get();

为什么要用 take() 而后再 get()呢？？？？咱们看看源码

CompletionService 接口以及接口的实现类

1、ExecutorCompletionService 是 CompletionService 接口的实现类

2、接着跟一下 ExecutorCompletionService 的构造方法，能够看到入参须要传一个线程池对象，默认应用的队列是 LinkedBlockingQueue，不过还有另外一个构造方法能够指定队列类型，如下两张图，两个构造方法。

默认 LinkedBlockingQueue 的构造方法

可选队列类型的构造方法

3、submit 工作提交的两种形式，都是有返回值的，咱们例子中用到的就是第一种 Callable 类型的办法。

4、比照 ExecutorService 和 ExecutorCompletionService submit 办法能够看出区别（1）ExecutorService

（2）ExecutorCompletionService

5、差别就在 QueueingFuture，这个到底作用是啥，咱们持续跟进去看

QueueingFuture 继承自 FutureTask，而且红线局部标注的地位，重写了 done()办法。
把 task 放到 completionQueue 队列外面，当工作执行实现后，task 就会被放到队列外面去了。
此时此刻 completionQueue 队列外面的 task 都是曾经 done()实现了的 task，而这个 task 就是咱们拿到的一个个的 future 后果。
如果调用 completionQueue 的 task 办法，会阻塞期待工作。等到的肯定是实现了的 future，咱们调用 .get()办法就能立马取得后果。

看到这里置信大家伙都应该多少明确点了

咱们在应用 ExecutorService submit 提交工作后须要关注每个工作返回的 future，然而 CompletionService 对这些 future 进行了追踪，并且重写了 done 办法，让你等的 completionQueue 队列外面肯定是实现了的 task。
作为网关 RPC 层，咱们不必因为某一个接口的响应慢连累所有的申请，能够在解决最快响应的业务场景里应用 CompletionService。

but 留神、留神、留神也是本次事变的外围

当只有调用了 ExecutorCompletionService 上面的 3 个办法的任意一个时，阻塞队列中的 task 执行后果才会从队列中移除掉, 开释堆内存，因为该业务不须要应用工作的返回值，则没进行调用 take，poll 办法。从而导致没有开释堆内存，堆内存会随着调用量的减少始终增长。

所以，业务场景中不须要应用工作返回值的别没事儿应用 CompletionService，如果应用了，记得肯定要从阻塞队列中移除掉 task 执行后果，防止 OOM！

晓得事变的起因，咱们来总结下方法论，毕竟孔子他老人家说过：自省吾身，常思己过，善修其身！

上线前：

严格的代码 review 习惯，肯定要交给 back 人去看，毕竟本人写的代码本人是看不出问题的，置信每个程序猿都有这个自信（这个后续事变里可能会重复提到！很重要）
上线记录 - 备注好上一个可回滚的包版本（给本人留一个后路）
上线前确认回滚后，业务是否可降级，如果不可降级，肯定要严格拉长这次上线的监控周期 上线后：
继续关注内存增长状况（这部分极容易被疏忽，大家对内存的器重度不如 cpu 使用率）
继续关注 cpu 使用率增长状况
gc 状况、线程数是否增长、是否有频繁的 fullgc 等
关注服务性能报警，tp99、999、max 是否呈现显著的增高

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事变形容

整体通过

事变根本原因 - 事变代码模仿

探询问题的本源

总结

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