线上服务内存溢出

这周刚下班忽然有一个我的项目内存溢出了，排查了半天终于找到问题所在，在此记录下，避免前面再次出现相似的状况。

先简略说下当呈现内存溢出之后，我是如何排查的，首先通过jstack打印出堆栈信息，而后通过剖析工具对这些文件进行剖析，依据剖析后果咱们就能够晓得大略是因为什么问题引起的。

对于jstack如何应用，大家能够先看看这篇文章 jstack的应用

问题排查

上面是我打印进去的信息，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，大略能够看出是因为线程池的使用不当导致的，那么依据信息持续往下看，看到ThreadPoolExecutor那么就能够晓得这必定是创立了线程池，那么咱们就在代码里找，哪里创立应用了线程池，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，所有的业务但凡用到线程的都会应用这个类，为了对立治理线程，想法没什么故障，然而这样写的确有点子故障。

newFixedThreadPool剖析

下面应用了Executors.newFixedThreadPool(20)创立了一个固定的线程池，咱们先剖析下newFixedThreadPool是怎么样的一个流程。

一个申请进来之后，如果外围线程有闲暇线程间接应用外围线程中的线程执行工作，不会增加到阻塞队列中，如果外围线程满了，新的工作会增加到阻塞队列，直到队列加满再开线程，直到maxPoolSize之后再触发拒绝执行策略

理解了流程之后咱们再来看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();    // 工作阻塞队列的初始容量    this.capacity = capacity;    last = head = new Node<E>(null);}

定位问题

看到了这里不晓得你是否晓得了此次引起内存透露的起因，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，咱们的线程池只有20个线程能够解决工作，其余的申请全副放到阻塞队列中，那么当涌入大量的申请之后，阻塞队列始终减少，你的内存配置又十分紧凑的话，那么是很容易呈现内存溢出的。

咱们的业务是在APP启动的时候，会应用线程池去检查用户的一些配置，利用的启动量还是十分大的而且给的内存配置也不是很足，所以运行一段时间后，局部容器就呈现了内存溢出的状况。

如何正确的创立线程池

以前其实没太在意这种问题，都是应用Executors去创立线程，然而这样的确会存在一些问题，就像这些的内存透露，所以个别不要应用Executors去创立线程，应用ThreadPoolExecutor进行创立，其实Executors底层也是应用ThreadPoolExecutor进行创立的。

应用ThreadPoolExecutor创立须要本人指定外围线程数、最大线程数、线程的闲暇时长以及阻塞队列。

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：无缓冲的期待队列，无界

咱们应用了有界的队列，那么当队列满了之后如何解决前面进入的申请，咱们能够通过不同的策略进行设置。

4种回绝策略
  • AbortPolicy：默认，队列满了丢工作抛出异样
  • DiscardPolicy：队列满了丢工作不异样
  • DiscardOldestPolicy：将最早进入队列的工作删，之后再尝试退出队列
  • CallerRunsPolicy：如果增加到线程池失败，那么主线程会本人去执行该工作
在创立之前，先说下我最开始的版本，因为队列是固定的，最开始咱们不晓得有回绝策略，所以在队列满了之后再增加的话会出现异常，我就在异样外面睡眠了1秒，期待其余的线程执行结束获取闲暇连贯，然而还是会有局部不能失去执行。

接下来咱们来创立一个容错率比拟高的线程池。

public class WordTest {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        System.out.println("开始执行");        // 阻塞队列容量申明为100个        ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(10, 10,                0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(100));        // 设置回绝策略        executorService.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());        // 闲暇队列存活工夫        executorService.setKeepAliveTime(20, TimeUnit.SECONDS);        List<Integer> list = new ArrayList<>(2000);        try {            // 模仿200个申请            for (int i = 0; i < 200; i++) {                final int num = i;                executorService.execute(() -> {                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-后果:" + num);                    list.add(num);                });            }        } finally {            executorService.shutdown();            executorService.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);        }        System.out.println("线程执行完结");    }}

思路：我申明了100容量的阻塞队列，模仿了一个200的申请，很显然必定有局部申请进入不了队列，然而我应用了CallerRunsPolicy策略，当队列满了之后，应用主线程去进行解决，这样就不会呈现有局部申请得不到执行的状况，也不会因为因为阻塞队列过大导致内存溢出的状况。

如果还有什么更好地写法欢送各位指教！

通过测试200个申请全副失去执行，有3个申请由主线程进行了解决。

总结

如何更好的创立线程池下面曾经说过了，对于线程池在业务中的应用，其实咱们这种全局的思路是不太好的，因为如果从全局思考去创立线程池，是很难把控的，因为你无奈精确地评估所有的申请加起来会有多大的量，所以最好是每个业务创立独立的线程池进行解决，这样是很容易评估量化的。

另外创立的时候，最好评估下大略每秒的申请量有多少，而后来正当的初始化线程数和队列大小。

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

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