同事多线程使用不当导致OOM，被我怼了一顿
点击上方“码农突围”，马上关注 这里是码农充电第一站，回复“666”，获取一份专属大礼包 真爱，请设置“星标”或点个“在看”
文章来源：https://c1n.cn/PzfgJ
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
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。
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();
}
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：
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）。
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
（完）
码农突围资料链接
1、卧槽！字节跳动《算法中文手册》火了，完整版 PDF 开放下载！
2、计算机基础知识总结与操作系统 PDF 下载
3、艾玛，终于来了！《LeetCode Java版题解》.PDF
4、Github 10K+，《LeetCode刷题C/C++版答案》出炉.PDF欢迎添加鱼哥个人微信：smartfish2020，进粉丝群或围观朋友圈