记一次多线程使用不当，导致项目OOM-技术圈

作者：树洞君

链接：juejin.cn/post/7064376361334358046

多线程是工作中经常要使用的，也是面试必考的，

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【Java并发编程】从源码分析几道必问线程池的面试题？

还在使用Future轮询获取结果吗？CompletionService快来了解下。

事故描述

从6点32分开始少量用户访问app时会出现首页访问异常，到7点20分首页服务大规模不可用，7点36分问题解决。

整体经过

6:58 发现报警，同时发现群里反馈首页出现网络繁忙，考虑到前几日晚上门店列表服务上线发布过，所以考虑回滚代码紧急处理问题。
7:07 开始先后联系XXX查看解决问题。
7:36 代码回滚完，服务恢复正常

事故根本原因-事故代码模拟

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

先抛出问题，我们后面会详细阐述。问题的根源就在于ExecutorCompletionService结果没调用take，poll方法。正确的写法如下所示：

public static void test() throws InterruptedException, ExecutionException {
    Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
    CompletionService service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
    service.submit(new Callable() {
        @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是一个内存缓慢增长的过程，稍微粗心大意就会忽略，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。

接下来我们来探讨问题的根源

为了更好的理解ExecutorCompletionService的 “套路” 我们用 ExecutorService来作为对比，可以让我们更好的清楚，什么场景下用ExecutorCompletionService。先看ExecutorService代码（建议down下来跑一跑以下代码建议吃饭的时候不要去看，味道略重！不过便于理解orz；）


public static void test1() throws Exception{
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    ArrayList> futureArrayList = new ArrayList<>();
    System.out.println("公司让你通知大家聚餐 你开车去接人");
    Future 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个小时才能出来 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 future3 = executorService.submit(() -> {
        System.out.println("研发：我在家上大号 我比较快 要蹲3分钟就可以出来 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 future6 = executorService.submit(() -> {
        System.out.println("中层管理：我在家上大号  要蹲10分钟就可以出来 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
        System.out.println("中层管理：10分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "中层管理上完大号了";
    });
    futureArrayList.add(future6);
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    System.out.println("都通知完了,等着接吧。");
    try {
        for (Future future : futureArrayList) {
            String returnStr = future.get();
            System.out.println(returnStr + "，你去接他");
        }
        Thread.currentThread().join();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

三个任务，每个任务执行时间分别是 10s、3s、6s 。通过JDK线程池的 submit 提交这三个 Callable类型的任务。

step1 主线程把三个任务提交到线程池里面去，把对应返回的 Future 放到 List 里面存起来，然后执行“都通知完了,等着接吧。”这行输出语句。step2在循环里面执行 future.get() 操作，阻塞等待最后结果如下：

先通知到总裁，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管理，尽管他们早就完事儿了，也得等总裁拉完~~

耗时最久的-10s异步任务最先进入list执行，所以在循环过程中获取这个10s的任务结果的时候，get操作会一直阻塞，直到10s异步任务执行完毕。即使 3s、5s的任务早就执行完了，也得阻塞等待10s任务执行完。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会调用下游N多个接口，如下图

如果都按照ExecutorService这种方式，并且恰巧前几个任务调用的接口耗时比较久，同时阻塞等待，那就比较悲催了。所以ExecutorCompletionService应景而出。它作为任务线程的合理管控者，“任务规划师”的称号名副其实。

相同场景 ExecutorCompletionService代码


public static void test2() throws Exception {
    ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
    ExecutorCompletionService completionService = new ExecutorCompletionService<>(executorService);
    System.out.println("公司让你通知大家聚餐 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个小时才能出来 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 我比较快 要蹲3分钟就可以出来 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("中层管理：我在家上大号  要蹲10分钟就可以出来 你等会来接我吧");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
        System.out.println("中层管理：10分钟 我上完大号了。你来接吧");
        return "中层管理上完大号了";
    });
    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    System.out.println("都通知完了,等着接吧。");
    //提交了3个异步任务）
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        String returnStr = completionService.take().get();
        System.out.println(returnStr + "，你去接他");
    }
    Thread.currentThread().join();
}

跑完结果如下：

这次就相对高效了一些，虽然先通知的总裁，但是根据大家上大号的速度，谁先拉完先去接谁，不用等待上大号最久的总裁了（现实生活里建议采用第一种不等总裁的后果 emmm 哈哈哈）。

放在一起对比下输出结果：两段代码的差异非常小获取结果的时候ExecutorCompletionService 使用了

completionService.take().get();

为毛要用take() 然后再get()呢？？？？我们看看源码

CompletionService接口以及接口的实现类

1、ExecutorCompletionService是CompletionService接口的实现类

接着跟一下ExecutorCompletionService的构造方法，可以看到入参需要传一个线程池对象，默认使用的队列是 LinkedBlockingQueue，不过还有另外一个构造方法可以指定队列类型，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

submit任务提交的两种方式，都是有返回值的，我们例子中用到的就是第一种Callable类型的方法。

对比ExecutorService 和 ExecutorCompletionService submit方法可以看出区别

（1）ExecutorService（2）ExecutorCompletionService

差异就在 QueueingFuture，这个到底作用是啥，我们继续跟进去看

QueueingFuture 继承自 FutureTask，而且红线部分标注的位置，重写了done()方法。
把 task 放到 completionQueue 队列里面，当任务执行完成后，task就会被放到队列里面去了。
此时此刻completionQueue队列里面的 task 都是已经 done()完成了的 task，而这个 task 就是我们拿到的一个个的future结果。
如果调用 completionQueue 的 task 方法，会阻塞等待任务。等到的一定是完成了的 future，我们调用 .get()方法就能立马获得结果。
看到这里相信大家伙都应该多少明白点了
我们在使用ExecutorService submit提交任务后需要关注每个任务返回的future，然而CompletionService 对这些 future 进行了追踪，并且重写了done方法，让你等的completionQueue 队列里面一定是完成了的task。
作为网关RPC层，我们不用因为某一个接口的响应慢拖累所有的请求，可以在处理最快响应的业务场景里使用CompletionService。

but 注意、注意、注意也是本次事故的核心当只有调用了ExecutorCompletionService下面的3个方法的任意一个时，阻塞队列中的task执行结果才会从队列中移除掉,释放堆内存，由于该业务不需要使用任务的返回值，则没进行调用take，poll方法。从而导致没有释放堆内存，堆内存会随着调用量的增加一直增长。所以，业务场景中不需要使用任务返回值的别没事儿使用CompletionService，假如使用了，记得一定要从阻塞队列中移除掉task执行结果，避免OOM！知道事故的原因，我们来总结下方法论，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，一定要交给back人去看，毕竟自己写的代码自己是看不出问题的，相信每个程序猿都有这个自信（这个后续事故里可能会反复提到！很重要）
上线记录-备注好上一个可回滚的包版本（给自己留一个后路）
上线前确认回滚后，业务是否可降级，如果不可降级，一定要严格拉长这次上线的监控周期上线后：
持续关注内存增长情况（这部分极容易被忽略，大家对内存的重视度不如cpu使用率）
持续关注cpu使用率增长情况
gc情况、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是否出现明显的增高

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记一次多线程使用不当，导致项目OOM