导语

多线程使用不当会导致OOM，如果没有及时发现更会导致GC，本篇是作者日常中遇到到因多线程使用不当导致的OOM排查过程，也是一篇比较经典的OOM排查实战，希望大家读后有所收获。

正文

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<String> service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
        service.submit(new Callable<String>() {
            @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<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<Future<String>> futureArrayList = new ArrayList<>();
    System.out.println("公司让你通知大家聚餐 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<String> 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<String> 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<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<String> 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**，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

 

更多思考：

本篇是一篇思路很清晰的OOM排查实战，更多关于OOM的内容大家可以阅读以下内容：

首次排查 OOM 实录

导致程序出现OOM的因素，夜深人静的时候，程序OOM异常追踪