同事多线程使用不当导致OOM,被我怼了一顿

IT牧场

共 6710字,需浏览 14分钟

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2022-05-22 22:01

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来源:https://juejin.cn/post/7064376361334358046


# 目录


  • 事故描述

  • 整体经过

  • 事故根本原因

  • 探讨问题的根源

  • 总结

# 事故描述


老规矩,我们先看下事故过程:某日,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


事故的整个经过如下:


  • 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


事故代码模拟如下:
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。


操作人回滚 or 重启服务器确实是最快的方式,但是如果不是事后快速分析出 OOM 的代码,而且不巧回滚的版本也是带 OOM 代码的,就比较悲催了。


如刚才所说,流量小了,回滚或者重启都可以释放内存;但是流量大的情况下,除非回滚到正常的版本,否则 GG。


# 探讨问题的根源


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


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。


ExecutorService:


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!



# 总结


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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