作者:京东零售 冯晓涛

问题背景

京东生旅平台慧销系统,作为平台系统对接了多条业务线,主要进行各个业务线广告,召回等活动相关内容与能力管理。

最近根据告警发现内存持续升高,每隔2-3天会收到内存超过阈值告警,猜测可能存在内存泄漏的情况,然后进行排查。根据24小时时间段内存监控可以发现,容器的内存在持续上升:

问题排查

初步估计内存泄漏,查看24小时时间段jvm内存监控,排查jvm内存回收情况:

YoungGC和FullGC情况:

通过jvm内存分析和YoungGC与FullGC执行情况,可以判断可能原因如下:

1、 存在YoungGC但是没有出现FullGC,可能是对象进入老年代但是没有到达FullGC阈值,所以没有触发FullGC,对象一直存在老年代无法回收

2、 存在内存泄漏,虽然执行了YoungGC,但是这部分内存无法被回收

通过线程数监控,观察当前线程情况,发现当前线程数7427个,并且还在不断上升,基本判断存在内存泄漏,并且和线程池的不当使用有关:

通过JStack,获取线程堆栈文件并进行分析,排查为什么会有这么多线程:

发现通过线程池创建的线程数达7000+:

代码分析

分析代码中ThreadPoolExecutor的使用场景,发现在一个worker公共类中定义了一个线程池,worker执行时会使用线程池进行异步执行。

 public class BackgroundWorker {

     private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;

     static {
init(15);
} public static void init() {
init(15);
} public static void init(int poolSize) {
threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, poolSize, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
} public static void shutdown() {
if (threadPoolExecutor != null && !threadPoolExecutor.isShutdown()) {
threadPoolExecutor.shutdownNow();
}
} public static void submit(final Runnable task) {
if (task == null) {
return;
}
threadPoolExecutor.execute(() -> {
try {
task.run();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
} }

广告缓存刷新worker使用线程池的代码:

 public class AdActivitySyncJob {

    @Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?")
    public void execute() {
        log.info("AdActivitySyncJob start");
        List<DicDTO> locationList = locationService.selectLocation();
        if (CollectionUtils.isEmpty(locationList)) {
            return;
        }         //中间省略部分无关代码 BackgroundWorker.init(40);
        locationCodes.forEach(locationCode -> {
            showChannelMap.forEach((key,value)->{
                BackgroundWorker.submit(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        log.info("AdActivitySyncJob,locationCode:{},showChannel:{}",locationCode,value);
                        Result<AdActivityDTO> result = notLoginAdActivityOuterService.getAdActivityByLocationInner(locationCode, ImmutableMap.of("showChannel", value));
                        LocalCache.AD_ACTIVITY_CACHE.put(locationCode.concat("_").concat(value), result);
                    }
                });
            });
        });
        log.info("AdActivitySyncJob end");
    }     @PostConstruct
    public void init() {
        execute();
    }
}

原因分析:猜测是worker每次执行,都会执行init方法,创建新的线程池,但是局部创建的线程池并没有被关闭,导致内存中的线程池越来越多,ThreadPoolExecutor在使用完成后,如果不手动关闭,无法被GC回收。

分析验证

验证局部线程池ThreadPoolExecutor创建后,如果不手动关闭,是否会被GC回收:

public class Test {
    private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;     public static void main(String[] args) {
        for (int i=1;i<100;i++){
            //每次均初始化线程池
            threadPoolExecutor =
                    new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());             //使用线程池执行任务
            for(int j=0;j<10;j++){
                submit(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                    }
                });
            }         }
        //获取当前所有线程
        ThreadGroup group = Thread.currentThread().getThreadGroup();
        ThreadGroup topGroup = group;
        // 遍历线程组树,获取根线程组
        while (group != null) {
            topGroup = group;
            group = group.getParent();
        }
        int slackSize = topGroup.activeCount() * 2;
        Thread[] slackThreads = new Thread[slackSize];
        // 获取根线程组下的所有线程,返回的actualSize便是最终的线程数
        int actualSize = topGroup.enumerate(slackThreads);
        Thread[] atualThreads = new Thread[actualSize];
        System.arraycopy(slackThreads, 0, atualThreads, 0, actualSize);
        System.out.println("Threads size is " + atualThreads.length);
        for (Thread thread : atualThreads) {
            System.out.println("Thread name : " + thread.getName());
        }
    }     public static void submit(final Runnable task) {
        if (task == null) {
            return;
        }
        threadPoolExecutor.execute(() -> {
            try {
                task.run();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    }
}

输出:

Threads size is 302

Thread name : Reference Handler

Thread name : Finalizer

Thread name : Signal Dispatcher

Thread name : main

Thread name : Monitor Ctrl-Break

Thread name : pool-1-thread-1

Thread name : pool-1-thread-2

Thread name : pool-1-thread-3

Thread name : pool-2-thread-1

Thread name : pool-2-thread-2

Thread name : pool-2-thread-3

Thread name : pool-3-thread-1

Thread name : pool-3-thread-2

Thread name : pool-3-thread-3

Thread name : pool-4-thread-1

Thread name : pool-4-thread-2

Thread name : pool-4-thread-3

Thread name : pool-5-thread-1

Thread name : pool-5-thread-2

Thread name : pool-5-thread-3

Thread name : pool-6-thread-1

Thread name : pool-6-thread-2

Thread name : pool-6-thread-3

…………

执行结果分析,线程数量302个,局部线程池创建的核心线程没有被回收。

修改初始化线程池部分:

//初始化一次线程池
threadPoolExecutor =
        new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); for (int i=1;i<100;i++){
    //使用线程池执行任务
    for(int j=0;j<10;j++){
        submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
            }
        });
    } }

输出:

Threads size is 8

Thread name : Reference Handler

Thread name : Finalizer

Thread name : Signal Dispatcher

Thread name : main

Thread name : Monitor Ctrl-Break

Thread name : pool-1-thread-1

Thread name : pool-1-thread-2

Thread name : pool-1-thread-3

解决方案

1、只初始化一次,每次执行worker复用线程池

2、每次执行完成后,关闭线程池

BackgroundWorker的定位是后台执行worker均进行线程池的复用,所以采用方案1,每次在static静态代码块中初始化,使用时无需重新初始化。

解决后监控:

jvm内存监控,内存不再持续上升:

线程池恢复正常且平稳:

Jstack文件,观察线程池数量恢复正常:

Dump文件分析线程池对象数量:

拓展

1、 如何关闭线程池

线程池提供了两个关闭方法,shutdownNow 和 shutdown 方法。

shutdownNow方法的解释是:线程池拒接收新提交的任务,同时立马关闭线程池,线程池里的任务不再执行。

shutdown方法的解释是:线程池拒接收新提交的任务,同时等待线程池里的任务执行完毕后关闭线程池。

2、 为什么threadPoolExecutor不会被GC回收

threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

局部使用后未手动关闭的线程池对象,会被GC回收吗?获取线上jump文件进行分析:

发现线程池对象没有被回收,为什么不会被回收?查看ThreadPoolExecutor.execute()方法:

如果当前线程数小于核心线程数,就会进入addWorker方法创建线程:

分析runWorker方法,如果存在任务则执行,否则调用getTask()获取任务:

发现workQueue.take()会一直阻塞,等待队列中的任务,因为Thread线程一直没有结束, 存在引用关系:ThreadPoolExecutor->Worker->Thread,因为存在GC ROOT的引用,所以无法被回收 。

慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏分析的更多相关文章

  1. Java内存泄漏分析系列之五:常见的Thread Dump日志案例分析

    原文地址:http://www.javatang.com 症状及解决方案 下面列出几种常见的症状即对应的解决方案: CPU占用率很高,响应很慢 按照<Java内存泄漏分析系列之一:使用jstac ...

  2. Android内存泄漏分析实战

    内存泄漏简单介绍 java能够保证当没有引用指向对象的时候,对象会被垃圾回收器回收.与c语言自己申请的内存自己释放相比,java程序猿轻松了非常多.可是并不代表java程序猿不用操心内存泄漏.当jav ...

  3. 内存泄漏分析工具tMemMonitor (TMM)使用简介

    C/C++由于灵活.高效的优点一直以来都是主流的程序设计语言之一,但是其内存的分配与释放均由程序员自己管理,当由于疏忽或错误造成程序未能释放不再使用的内存时就会造成内存泄漏.在大型.复杂的应用程序中, ...

  4. Java内存泄漏分析与解决方案

    Java内存泄漏是每个Java程序员都会遇到的问题,程序在本地运行一切正常,可是布署到远端就会出现内存无限制的增长,最后系统瘫痪,那么如何最快最好的检测程序的稳定性,防止系统崩盘,作者用自已的亲身经历 ...

  5. Android内存泄漏分析及调试

    尊重原创作者,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/gemmem/article/details/13017999 此文承接我的另一篇文章:Android进程的内存管理分析 首先 ...

  6. Android 内存泄漏分析与解决方法

    在分析Android内存泄漏之前,先了解一下JAVA的一些知识 1. JAVA中的对象的创建 使用new指令生成对象时,堆内存将会为此开辟一份空间存放该对象 垃圾回收器回收非存活的对象,并释放对应的内 ...

  7. Java内存泄漏分析系列之二:jstack生成的Thread Dump日志结构解析

    原文地址:http://www.javatang.com 一个典型的thread dump文件主要由一下几个部分组成: 上图将JVM上的线程堆栈信息和线程信息做了详细的拆解. 第一部分:Full th ...

  8. Javascript的内存泄漏分析

    作为程序员(更高大尚的称谓:研软件研发)的我们,无论是用Javascript,还是.net, java语言,肯定都遇到过内存泄漏的问题.只不过他们都有GC机制来帮助程序员完成内存回收的事情,如果你是C ...

  9. (转)Android内存泄漏分析及调试

      http://blog.csdn.net/gemmem/article/details/13017999 此文承接我的另一篇文章:Android进程的内存管理分析  首先了解一下dalvik的Ga ...

  10. 使用Eclipse Memory Analyzer进行内存泄漏分析三部曲

    源地址:http://seanhe.iteye.com/blog/898277 一.准备工作  分析较大的dump文件(根据我自己的经验2G以上的dump文件就需要使用以下介绍的方法,不然mat会出现 ...

随机推荐

  1. 【每日一题】2022年2月10日-NC160 二分查找-I

    描述请实现无重复数字的升序数组的二分查找 给定一个 元素升序的.无重复数字的整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标(下标 ...

  2. 【Flink】概念、入门、部署(yarn和standalone模式)、架构(组件和运行流程)、批处理、流处理API、window、时间语义、Wartermark、ProcessFunction、状态编程、Table API和SQL、CEP、面试题

    一.Flink简介 1.概述 Apache Flink是为分布式.高性能.随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架 对无界和有界数据流进行有状态计算 2.重要特点 (1)事件驱动型:从一个 ...

  3. rpm和yum仓库

    一.rpm rpm从官网下,或者自研 外来的硬件设备连接到Linux上,必须挂载 rpm -qa(all) 显示当前系统中以 RPM 方式安装的所有软件列表 rpm -q 软件名 查询指定软件是否已安 ...

  4. 如何基于 Redis 实现分布式锁

    什么是分布式锁 分布式锁:不同进程必须以互斥方式使用共享资源的一种锁方法实现. 实现分布式锁的基础 互斥.任何时刻,只有一个客户端持有锁. 无死锁.最终总是有可能获得锁,即使持有锁的客户端已经崩溃. ...

  5. Linux 下的输入输出和重定向示例

    Linux 下的输入输出和重定向示例 作者:Grey 原文地址: 博客园:Linux 下的输入输出和重定向示例 CSDN:Linux 下的输入输出和重定向示例 说明 Linux 下的输入输出有如下三种 ...

  6. SQL语句查询关键字

    SQL语句查询关键字前戏 SQL语句中关键字的执行顺序和编写顺序并不是一致的,可能会错乱 eg: select id,name from userinfo;我们先写的select再写的from,但是执 ...

  7. 使用浏览器inspect调试app

    使用浏览器inspect调试app 在开发混合项目的过程中,常常需要在app环境排查问题,接口可以使用fiddler等工具来抓包,但是js错误就不好抓包了,这里介绍一种调试工具-浏览器. 1.调试过程 ...

  8. css处理渲染的图片变形问题:object-fit: cover

    object-fit: cover完美解决!~

  9. 杂项 NOI2020 打铁记

    杂项 NOI2020 打铁记 day -一个月 他一个月前,期末考试刚刚结束,开始了NOI2020的冲刺.虽然时间并不充足,但一想到一个月后能站在国赛的赛场上,与来自全国的高手们一较高下,他充满了干劲 ...

  10. Codeforces Round #569 (Div. 2)

    题解 Codeforces Round #569 (Div. 2) rank:1306/11165 rate: +43 1424 → 1467 Codeforces Round #569 (Div. ...